你已经在各种会议上听闻过AI，从邻居的烧烤派对到董事会会议无不提及ChatGPT。恭喜，你正生活在科幻小说般的未来，只是每个对话最终都会绕回AI这个话题。
实际情况是：人工智能不需要计算机科学博士学位或耗尽整个IT预算。你可以从小处着手，无需孤注一掷。
为什么AI听起来如此复杂？
因为所有人都在随意使用"AI"这个标签。机器学习能从患者数据中发现规律，自然语言处理读取病历的速度超过住院医师，自动化系统处理着没人愿意做的文书工作。不同的工具，相同的炒作包装。难怪感觉像如喷头般扑面而来。
这些AI可能已在医院工作
你的医院或许正运行着不愿高调宣传的AI系统：
- 让患者登记表变得清晰易懂
- 在人工审核847份正常胆固醇报告前自动标记异常结果
- 基于数据预测而非"看茶渣"的爽约预测
- 能自动编码的保险理赔系统
听起来不够酷炫？或许如此。但这些系统绝对实用。
阻碍前行的三大误区
"必须投入巨额资金"：小规模试点的成本甚至低于你最近请的咨询公司制作的PPT方案。
"需要全员换岗"：除非想用机器人取代医生，否则AI主要处理人类本身就不愿做的重复性工作。
"必须立即颠覆一切"：不如先从某个烦人的流程着手，观察实际效果。
如何真正启动AI实践
- 选择某个真正恼人的痛点 - 预先授权、患者排班，任何可能让员工考虑转行的工作
- 寻找懂得HIPAA合规的合作伙伴 - 令人惊讶的是并非所有人都了解这项法规
- 进行短期试点 - 6周而非6个月
- 检验实际成效 - 这个激进的概念我们懂
核心观点
AI不是为了追逐潮流或取悦管理层。它的本质是让所有参与者都少些痛苦。从小处起步，保持务实态度，对"范式转变"这类不带讽刺意味的术语保持警惕。
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