随着人工智能在全球范围内重塑各个行业，其对医疗保健的影响可能是最具有变革性的。从简化工作流程到提供高度个性化的患者护理，AI 已成为改变游戏规则的关键技术。但建立一个面向未来的、由 AI 驱动的健康科技生态系统并非易事，Jorie AI 的工程高级副总裁 Ravi Tenneti 表示。他解释说：“CIOs/CTOs 在医疗保健领域面临着独特的挑战。他们需要将尖端的 AI 解决方案整合到高度监管的复杂环境中，同时将患者安全、合规性和可扩展性放在首位。这需要在创新和风险管理之间取得微妙的平衡。”
为了充分发挥 AI 在医疗保健领域的潜力，Tenneti 认为技术领导者必须采用以下几种关键策略：
1. 制定以 AI 为中心的数据策略，注重质量和可访问性。
Tenneti 强调数据质量是成功整合 AI 的基础。“在医疗保健领域，质量永远优于数量。一个集中式的数据存储库可以打破各部门之间的壁垒，使数据既高质量又可访问，这是基础，”他说。高质量、标准化的数据不仅提高了 AI 模型的性能，还确保了 AI 应用程序在多样化的医疗保健环境中无缝运行。
2. 采用模块化和可扩展的 AI 基础设施。
为了使健康科技未来化，技术领导者应构建模块化的 AI 架构，允许逐步升级和扩展。“模块化方法意味着你不会被任何一种系统或框架所束缚，”Tenneti 解释道。“它允许在新工具和技术可用时进行持续集成。”
3. 优先考虑合规性设计以实现法规一致。
“医疗保健是最受监管的行业之一，这是有充分理由的，”Tenneti 说。“AI 系统的设计必须将合规性作为核心功能，而不是事后考虑。”这种方法可以最大限度地降低法规违规的风险，同时增强患者的信任。隐私功能如数据匿名化、同意管理和严格的网络安全措施应嵌入 AI 解决方案中，以确保符合 HIPAA 和 GDPR 等法规标准，保护患者信息安全和合规性。
4. 投资于 AI 模型的持续优化以满足不断变化的临床需求。
鉴于医疗保健领域的快速发展，Tenneti 强调使用能够随时间适应的 AI 模型的重要性。“持续优化确保你的应用程序能够跟上新数据和不断变化的临床实践，”他说。
5. 实施严格的 AI 模型验证和测试。
在医疗保健领域，容错率极低。“团队必须在部署前后严格验证 AI 模型，”Tenneti 建议。“一个监测模型性能的验证框架可以在早期发现任何问题，从而快速调整以优化效果，”他补充道。
6. 利用 AI 自动化常规流程并优化临床工作流程。
“AI 最大的优势之一是能够处理重复任务，使医疗保健专业人员能够专注于复杂的患者护理，”Tenneti 指出。通过自动化诸如调度、计费和文档记录等管理流程，AI 可以减少人为错误并简化操作。“自动化临床工作流程不仅仅是提高效率；它是为医疗保健专业人员腾出空间，让他们做自己最擅长的事情——照顾患者，”Tenneti 强调。
7. 培养跨职能团队，弥合技术和临床专业知识之间的差距。
Tenneti 强调技术团队和临床团队之间合作的重要性。“高级领导应培养包括数据科学家、AI 工程师和临床医生在内的跨职能团队，”他建议。“这确保了 AI 模型的开发以实际的临床见解为基础。”定期的跨部门会议可以确保 AI 解决方案与临床需求保持一致，确保新技术在医疗保健环境中既实用又有影响力。
8. 利用预测分析实现主动的患者护理和资源管理。
“预测分析在医疗保健领域具有变革性，使护理从被动转向主动，”Tenneti 说。预测患者需求和潜在瓶颈有助于优化资源分配，改善患者体验。例如，预测模型可以帮助医疗保健提供者预测患者入院和出院需求，从而更好地规划和管理资源。这最终减少了等待时间，确保及时的患者护理。
对于医疗保健领域的 CIOs/CTOs，这些策略为以创新、可扩展和以患者为中心的方式整合 AI 提供了全面的路线图。“健康科技的未来不仅仅是部署 AI，”Tenneti 断言。“而是要深思熟虑地部署 AI，重点关注可持续增长、合规性和对患者生活的实质性影响。”通过遵循这些原则，技术领导者可以帮助塑造一个不仅应对当今挑战，还为医疗保健领域的变革未来奠定基础的健康科技生态系统。
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