丹佛健康系统有意避免在"AI部署的最前沿"进行运营，丹佛健康系统人工智能与数字健康副主任、医学博士丹尼尔·科尔施(Daniel Kortsch)向《贝克医疗评论》表示。
"作为一个安全网组织，我们必须谨慎使用资源。我们无法承受大量失败或极其耗费资源的开发工作，"他说。
相反，丹佛健康系统选择紧随已经开发并验证了AI工具的组织和供应商。该医疗系统在推进部署前，会花费大量时间进行市场分析、与同行交流、评估供应商并研究其他地方哪些做法有效、哪些无效。
"一旦我们看到已被证实的价值和明确的用户需求，我们就能有效地部署这些工具，"科尔施博士表示。
例如，丹佛健康系统专注于紧密跟随Epic公司的发展路线图，大力投资于维护一个最新的电子健康记录环境。随着Epic推出新的AI和工作流程优化工具，该医疗系统会迅速评估并实施那些能够展示明确运营价值和效率提升的工具。
丹佛健康系统并非依靠独立的创新团队来决定采用哪些技术，而是利用现有的运营和临床团队来评估哪些工具在其工作流程中最有价值。
"我们允许团队自身批准实施，而我们在中心层面协助他们评估和实施，"科尔施博士说。
他表示，这种方法有助于最接近工作流程的员工指导采用决策。
"不同团队对信任和安全的期望自然不同，因此评估会因使用场景而异，但总体而言，我们在多个领域都看到了强劲的采用率，"他说。
丹佛健康系统还与员工密切合作，以确定哪些AI产品和解决方案能为组织带来最大价值。
科尔施博士说："我不能亲自成为每个AI决策的瓶颈。相反，我们尝试授权给那些看到这些工具价值的团队。我们与他们并肩合作，说'如果你对这个解决方案感到兴奋，让我们一起评估它，并确定它是否适合丹佛健康系统。'"
这些对话帮助塑造了该医疗系统的AI战略。仅在上个季度，丹佛健康系统的AI部署就增加了约20%，项目从开发阶段进入试点阶段，再从试点阶段进入实际部署。
"我发现的最大价值在于：支持最接近工作流程的员工，并帮助组织应对AI采用更广泛的挑战，"科尔施博士说。
然而，挑战依然存在。
丹佛健康系统一直在思考的问题是：那些仅使较小用户群体受益的AI工具是否值得长期支持。
科尔施博士说："即使采用率有限，对特定群体的影响仍可能证明投资的合理性。"
在某一案例中，丹佛健康系统在开发团队更新平台后，看到了过去几个月一直在使用的工具的采用率显著增加。
科尔施博士表示："AI只会变得越来越聪明。随着这些模型的改进，我们可能会看到采用率增加，因为输出变得更有用，工作流程变得更加完善。"
展望未来12至18个月，科尔施博士表示，他对AI最有兴趣的潜力是为医疗保健员工消除"繁琐工作"，并帮助员工在整个组织中扩展其能力。
他说："我将其描述为'站在AI的凳子上'。AI赋予我们能够达到更高水平、更有效地工作，并进入我们以前可能无法涉足的领域，因为我们现在有了额外的支持。"
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