HCA由AI驱动的患者安全进化历程 第二部分
在关于患者安全与人工智能的系列对话第二部分中，HCA Healthcare首席质量官兰迪·法金博士（Randy Fagin, M.D.）分享了这家全美最大医疗体系之一如何通过构建负责任的治理架构、削减临床与运营差异、以及增强一线医护人员工作效能等方式实际应用AI技术。此外，重点阐述了在复杂医疗企业中有效部署AI的关键经验与教训。
访谈实录摘要
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汤姆·海德尔（Tom Haederle）
欢迎收听《推进健康》节目。当前人工智能的影响已渗透至医疗保健服务的几乎所有方面，其覆盖范围和重要性持续增长。在本系列的第二部分——患者安全专题节目中，我们将听到美国最大医疗集团如何稳步整合人工智能技术、建立治理框架，并分享在多个系统中实施AI的经验教训。
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克里斯·德里恩佐医生（Chris DeRienzo, M.D.）
欢迎回来。这是与HCA的兰迪·法根博士精彩对话的第二部分。我是美国医院协会首席医疗官克里斯·德里恩佐医生。法根博士现任HCA Healthcare首席质量官。第一部分中我们深入探讨了患者安全议题，以及HCA如何在全美医疗生态系统中以极具挑战性的规模思考和实践患者安全。
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克里斯·德里恩佐医生
当您管理着190家医院和约2000个其他医疗设施时，必然存在大量希望在工作流中应用AI的人员，这需要建立强有力的治理机制。
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兰迪·法金医生
完全正确。我们已建立超越临床管理层的全面治理架构，涵盖运营、财务、市场、开发、供应链等所有职能部门。这种跨部门协作确保每个AI用例都能通过多维度视角评估。
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兰迪·法金医生
在优先级排序时，我们基于风险与机遇进行量化评估。人工智能的最大价值在于差异消减——无论是运营效率还是临床表现，降低差异性（如临床经验、患者表现、地理位置带来的差异）是提升医疗质量的关键。
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克里斯·德里恩佐医生
这让我想起一个棒球比喻：解决挑战时要判断是"打击率问题"（整体水平提升）还是"长打率问题"（局部突破）。HCA的思路正体现了这种差异管理思维。
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兰迪·法金医生
关键在于前线人员早期介入。他们最贴近实际工作，能验证问题相关性并确保方案可行性。即使高管团队再聪明，也必须让前线人员参与设计过程。
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克里斯·德里恩佐医生
我曾主导开发预测再入院率的机器学习模型，耗时9个月开发出优秀算法，但前线人员反馈"不需要这个工具"。这让我们额外花费9个月进行人员沟通，这个教训必须铭记。
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兰迪·法金医生
我们强调"增强"而非"替代"。在临床领域，AI应辅助人类决策而非取代。这需要平衡技术创新与医疗伦理。
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兰迪·法金医生
以护理单元排班为例：通过AI消除排班负担，使护士从繁琐行政工作中解脱，转而专注领导工作。这对提升护理质量和团队管理具有革命性意义。
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克里斯·德里恩佐医生
管理拥有数百名护士的单元时，需综合考虑周末排班选项、临床需求与个人生活等数百个变量，这正是AI擅长解决的模式识别问题。
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兰迪·法金医生
更重要的是动态匹配患者需求：根据当班患者的疾病状态、资源需求，智能配置不同经验层级的护士组合，既确保医疗质量又优化人力结构。
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兰迪·法金医生
AI在电子病历方面的应用同样显著：通过语音识别与上下文理解技术，自动生成完整、结构化病历，这不仅消除医生每天数小时的文书负担，更提升了医疗记录的完整性和临床决策价值。
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兰迪·法金医生
我们已在急诊科和住院部开展试点，目标是将医生从电脑前解放出来，增加床边诊疗时间，同时确保交接班时信息完整传递和临床决策支持。
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克里斯·德里恩佐医生
环境AI技术将重塑医疗教育：新一代医学生将无需经历我们当年的手写病历时代，通过结构化数据和电子化系统积累的丰富数据资产，正在为精准医疗奠定基础。
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克里斯·德里恩佐医生
但这项技术更重要的价值在于改善医疗工作者体验。在医疗人力危机难以通过招聘解决的当下，让医生护士回归医疗本质至关重要。
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兰迪·法金医生
三条核心经验：1.组建跨临床团队；2.选择高影响低风险的试点项目；3.始终以问题为导向选择技术方案，而非先选供应商。
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克里斯·德里恩佐医生
这些智慧见解适用于从俄勒冈州小型医院到HCA这种跨州医疗系统的任何机构。
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