丹尼尔·巴奇(Daniel Barchi)是CommonSpirit健康系统的首席信息官，他对一切都有层级划分，包括AI的采用。
在贝克年度会议第16届年会上，巴奇先生表示，CommonSpirit通过马斯洛需求层次理论的视角来实施人工智能，以核心基础设施为底层，只有在每一层基础都建立完善后，才能实现AI赋能的"超越性医疗"。核心信息是？工具不会改变组织，人才、流程和严谨的基础才能。
"医疗技术实际上是80%关于人，"巴奇先生说，"约15%关于流程，真正只有5%关于技术本身。即使对于AI也是如此。AI单独运行并不能提供更好的护理。当护士站在病人身边时，AI并不能为该患者带来更好的结果。只有当所有其他要素协同工作时，我们才能真正有意义地使用AI。"
CommonSpirit是美国最大的医疗系统之一——年收入约400亿美元，在24个州拥有150多家医院，约15万名员工。在这样的规模下，关于AI的选择至关重要。截至2026财年，该系统拥有约250个活跃的AI工具，而2023财年时仅为60个左右。但这个数字并不是重点。
"250个并不比400个更好，甚至800个也不会更好，"他说，"在某个时点，我们已经拥有足够多的工具。我们需要更深入地应用它们，需要实现企业级应用。我们需要开始利用这些工具为患者获得更好的结果。"
他表示，该系统已从供应商点解决方案（针对单个医院的小型初创公司合同）有意转向嵌入CommonSpirit已有平台内的AI工具。
"在治理、使用、培训和工作流程启动方面，这要容易得多，"他说。
内部开发的工具在其产品组合中所占比例也在增长，尽管巴奇先生承认CommonSpirit并非软件开发公司。内部构建遵循一个简单的问题：什么才够好？
"我们某个地区存在住院时长问题，"他说，"我们想出去买一个小工具，花500万美元为五家医院解决这个问题。不如直接去找我们的团队说，'嘿，我们有电子健康记录系统，我们有数据，我们有了解如何操作的护理领导者。他们需要的是X。你能开发X吗？'团队说，'给我三周时间。'"
由此产生的工具可能在需要修改前持续使用18至24个月。它不会被出售。但它解决了实际的运营问题，且无需正式采购的繁琐程序。
在巴奇先生强调的临床AI应用案例中，有一个特别突出。CommonSpirit开始试点一种AI驱动的工具，用于筛查急诊科患者是否存在人口贩卖迹象，最初在亚利桑那州的几家医院试行，现在正在系统内更多场所加速推广。
"我们每年接诊200多万患者。我们看到了人性的最好和最坏一面，"他说，"非常脆弱的人群通过我们每一个医疗系统，尤其是在我们的急诊科。我们希望说我们对每一位患者都进行了可能成为人口贩卖受害者的风险因素筛查。在使用AI之前，我们只能达到一定比例的筛查率。"
该系统已识别出被贩卖的患者，包括未成年人。
"是的，节省资金很好，提高效率很好，改善患者互动也很好，"巴奇先生说，"但当我们以这种方式实际影响生命和人类安全时，这会让你为每天所做的工作感到自豪。"
其他临床应用案例包括一个内部开发的脓毒症检测模型，该模型在过去五年多的时间里帮助挽救了数千条生命；AI辅助的肺癌、结肠癌和乳腺癌筛查，可自动为开单医生识别候选患者；以及加速中风路径评估的第三方工具。在行政方面，CommonSpirit已将AI用于人才招聘，自动筛选候选人并在将顶级候选人交给人力资源招聘人员前进行预筛选面试。
在环境监听技术方面，尚未实现承诺的财务效益。虽然明显的软性投资回报率提高了临床医生的满意度和"夜间工作时间"，但潜在的财务效益尚未显现。
"我发现很有趣的是，很多人都在谈论这一点，人们认为这将带来巨大的财务效益，"他说，"当然，有一些财务效益，但实际上它让我们的临床医生能够更专注于眼前的患者，自动化大量后台工作，使他们成为更快乐、更有参与感的临床医生。我们没有寻找大量财务效益。尽管很多人会试图将环境AI推销为具有财务影响，但我们发现它对我们的患者和临床医生更有益。"
AI正在产生更可衡量的财务回报的领域是临床文档和收入周期，特别是收费捕捉和应收账款映射。但巴奇先生的表述始终将成本结果从属于使命结果，呼应了CommonSpirit首席执行官赖特·拉塞尔特(Wright Lassiter)明确的优先事项：安全和质量第一，其次是护理者体验，然后是消费者体验，最后才是成本降低。
CommonSpirit使用五道关卡流程来验证AI投资回报率声明，然后才将节省归因于任何工具：业务案例、证据审查、财务批准、实施和实施后测量。
"不要只是空口说白话——天啊，我们通过AI节省了1000万美元——你可以实际去检查每一个你正在实施的AI工具和项目，你的临床医生、财务人员和运营人员实际上说了你会实现什么，而你实际上实现了什么，"巴奇先生说，"这是我们对技术感到兴奋时经常缺乏的纪律。"
为使AI使用保持在可控范围内，CommonSpirit建立了一个名为Insightly的内部大型语言模型接口，可供所有15万名员工使用，允许员工使用来自OpenAI、谷歌和Anthropic的模型，而不会将患者数据暴露给面向公众的工具。该系统还早期就阻止员工访问消费级AI平台，并将某些工具（包括一些中国产品）标记为安全风险。
治理通过一个企业数据与AI治理委员会(EDAG)组织，该委员会每两周开会一次，包括来自护理、隐私与合规、安全、法律、伦理、IT和医生领导层的代表。委员会审查每个工具并决定是否继续推进。
他提到了莫德纳(Moderna)作为一个警示案例。这家制药公司在疫情后受到AI势头的推动，最终发现自己同时管理着1400个AI工具。
"想象一下试图管理1400个工具，"巴奇先生说，"想象一下去董事会说，嘿，我们在使用AI。而他们问，你在做什么？我不知道。我们有1400个东西在运行。"
CommonSpirit还划出了一条坚决不跨越的界限：没有临床医生参与的情况下，不进行自主诊断或行动。
"在我们的AI和患者之间，始终会有一位临床医生，"巴奇先生说，"我们永远不想达到这样的地步：存在自主诊断和行动，而人类，特别是训练有素的医生或护士，不在决策循环中。"
但他也反驳了他所描述的对AI风险的过度关注。
"在过去两年中——当然在过去五年中——在医院停车场被杀死的人可能比因AI受到伤害的人更多，"巴奇先生说，"但想想这一点。我们不谈论停车场的危害，即使我们都有停车场和停车库。但我们却过度关注AI的风险。"
巴奇先生讲话的后半部分聚焦于人。他挑战在场的每个人审计自己的AI使用情况，提出了一个粗略公式：1000除以经验年数加10，等于医疗领导者每周应使用AI的最低次数。根据这个计算，一位拥有35年经验的高级领导者每周应使用AI约20次。巴奇先生表示，他上周使用了约30次。
"要么你处于积极拥抱AI并将成为这类领导者的象限中，要么你落后了，这将影响你自己和你的职业生涯，"他说。他表示，在最近的一次对话中，他IT团队的一位副总裁要求增加三名新分析师来分析电子表格并制定计划，而他不知道AI可以处理这项任务。
"不要假设我们周围都是对AI了如指掌的人，"他说，"我们都在学习。"
为在整个员工队伍中建立基本能力，CommonSpirit推出了一个AI学院，设有能力路径——AI素养者、实践者、推动者——并为各级员工提供在线课程和数字徽章。该系统还举行了一次高级领导层会议，高管们在Insightly上进行了基本用例的演练，包括从食品储藏室食材编写食谱这样简单的提示。
"当我说基础学习时，不必对我们正在做的事情过于自豪，"巴奇先生说，"并非每个人都在高级水平上使用它。作为领导者获得这种基本理解，可以让每个人积极投入，获得我们需要的长期效益。"
CommonSpirit已将其AI运营治理仪表板公开，跟踪工具数量、代理代理、开发中的解决方案和其他指标，他表示欢迎行业范围内更广泛地采用类似框架。
"我们对自己如何使用它非常开放和透明，无论是对内还是对患者，因为我们希望对自己和我们的使命绝对真实，"巴奇先生说。
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