大多数关于医疗保健领域中人工智能（AI）和机器学习的讨论都集中在它们将护理从被动转向预防的潜力上，通常是通过自动化管理性工作来实现这一目标。假设是，只要有足够的数据，就能提供更好的护理。
但问题是，你的运营体系是否准备好支持这种AI？
在许多早期和成长阶段的健康科技公司中，答案是否定的。预测模型通常是在假设结构化和及时的数据输入，并通过可扩展的工作流处理的环境中构建的。现实世界并不这样运作。数据质量参差不齐，供应商格式会毫无预警地改变。而且医疗保健中的边缘案例——从模糊的症状到非网络内的护理——都是常态，而不是例外。
当AI项目停滞不前时，问题很少在于技术本身，而在于其周围的基础设施。至关重要的人机协作工作流程和审计追踪往往过于脆弱，无法支持实际生产使用。AI通常提高了运营成熟度的要求。如果达不到这个要求，即使高性能的模型也不会被信任或采用。
对于正在构建AI/ML健康科技平台的领导者来说，成功取决于尽早投资于连接组织：能够吸收复杂性、支持规模并保持系统可信度的运营。以下是从哪里开始这项工作。
设计预期复杂性的有人参与的系统
认为AI可以取代人类判断的想法既吸引人又危险。医疗数据是嘈杂且常常矛盾的。许多案例处于灰色地带，难以清晰分类。为了避免无声失败或操作僵局，系统应设计为预期您的手动解决问题。
在模型设计时定义升级规则。
置信度阈值和数据不完整性应触发自动路由给人类审查者——而不是临时决策。
将审查工作流程集成到核心系统中。
避免使用Slack或电子邮件等侧通道。审查活动应该是可见的、可追溯的和可审计的。
雇佣有专业知识的人，而不仅仅是追求高产出。
异常处理不应被视为琐碎的工作。它需要临床素养和技术意识。如果初级员工是第一道防线，那么您的升级协议需要非常强大。
目标是在规模和压力下吸收现实世界的复杂性，而不失去智能自动化的好处。
使运营成为反馈引擎，而不仅仅是清理团队
通常情况下，运营团队位于产品和工程决策的下游。在健康科技领域，运营往往是第一个检测到故障的地方，例如文件格式损坏或患者流程中途停滞。即使在AI之前，管理临床数据中的错误也导致了每年约2000亿美元的美国可避免的医疗费用。如果这些信号没有反馈到系统设计中，您将花费更多时间灭火而不是学习。
制度化快速事后分析。
不要等到季度审查。在事件或发布后立即运行简短、结构化的回顾，以便细节仍然新鲜。
跨团队对齐激励措施。
如果工程以功能速度衡量，而运营以SLA合规性衡量，那么您就设定了冲突的基础。共享指标——如事件复发或系统可靠性——鼓励共同责任。
向上游暴露运营失败。
创建共享仪表板，显示集成错误和异常趋势。如果需要SQL查询才能看到并理解什么出了问题，那么它很可能会一直出问题。
当运营、产品和工程在一个共享的学习循环中运作时，可靠性会提高，您的AI模型将继续在生产中学习。
以应有的重视程度进行部署
在大多数行业中，新产品发布只是一个代码推送。但在医疗保健领域，这是一个承诺，具有临床和法律后果。AI输出可以影响资格、护理协调、账单甚至临床决策。电子健康记录的操作开销表明，当设计走捷径时，数字系统的信任是多么脆弱。每一个预测或行动都需要是可解释和可追溯的。
定义预发布运营准备检查清单。
这应该包括从常规性能指标到发布后监控计划，再到风险情景和人工覆盖路径的所有内容。
记录一切。
输入、输出、审查者行为——结构化日志是唯一防御措施，当出现问题时，您需要回溯决策路径，或者调试和重新训练。
在真实发生之前模拟失败。
在患者受到影响之前，运行测试以模拟缺失数据和畸形输入，并了解如何处理下一步。不要假设系统会优雅地失败——确保它确实如此。
您的声誉、客户和患者都取决于您如何管理系统失败时的情况。部署不是一个交接过程。
在增长迫使您采取行动之前进行扩展
许多初创公司在成功不可避免之前推迟扩展工作。但AI系统不会干净地扩展。数量增加10倍可能会产生100倍的异常和操作噪音，除非您的基础坚实。通过提前对系统进行压力测试来避免这种情况。
绘制最手动的过程。
现在就记录并简化它们，以免它们成为减慢其他所有事情的瓶颈。
模拟操作负载，而不仅仅是用户增长。
当您有10倍的索赔、实验室连接或案件升级时会发生什么？如果答案让您感到害怕，请开始重新架构。
使文档可操作。
SOP应该存在于工作发生的工具中，而不是在收集灰尘的PDF和知识库中。冗余即韧性。
您不需要从第一天就开始过度工程化，但您应该构建不会因自身成功而崩溃的系统。
最后：停止将运营视为后台
在健康科技领域，运营往往是决定AI产品是否能到达患者手中的关键。数据架构、结构化的人工审查、跨职能学习循环、部署治理和可扩展性规划——这些都是将一个工作原型与临床医生信任并支付者采用的平台区分开来的因素。
及早掌握这一点的团队将设计出适合现实世界复杂性的系统，而那些没有掌握这一点的团队则需要不断询问为什么他们的模型在测试中表现出色，但在生产中消失。AI可能是大脑，但运营是连接组织。没有它，什么都动不了。
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