人类天性使然，当我们被告知要做某件事时，我们想知道背后的原因。这一点在机器发出指令且涉及重要事项如医疗保健时尤为明显。然而，一些用于医疗保健的人工智能（AI）系统并不提供这种选择，而是发布通用提示，对其背后的推理缺乏透明度。
与这些大型语言模型（LLM）不同，其他系统更注重解释性，并由临床专业知识指导，确保决策更加安全可靠。随着AI和大型语言模型在医疗保健中的集成日益增加，开发优先考虑患者安全、临床专业知识和循证实践的框架变得至关重要。基于推理的AI方法提供了一种新的途径，利用AI的力量，同时确保其建议基于医学知识。
负责任AI使用的三个核心原则
基于推理的AI辅助护理管理有三个组成部分，所有这些都增强了护理过渡并改善了患者结果：
- 医生开发的AI逻辑（AI输入）——负责任的AI系统使用医生指导的推理来构建输出，而不是依赖于不可穿透的黑箱算法。这种方法的基础是一套全面的风险因素和干预措施，由经验丰富的医生定义和验证。这些风险因素基于特定的诊断标准和医学元数据，紧密遵循最新的临床指南和同行评审文献。通过将AI输出锚定在医生驱动的知识库中，该系统确保其建议反映了当前的医学标准，并针对患者护理的复杂性进行了定制。
- 结构化的干预框架（AI输出）——AI生成的干预措施被分解为明确具体的步骤。每个行动包括优先级、清晰描述、互动类型、负责行动的指定医疗保健专业人员和推荐工具。这种结构化框架确保建议具有实用性、易于实施，并与护理团队的工作流程相一致。
- 多学科整合——干预措施通常需要来自不同医疗保健专业人员的行动，包括护士、助理医师、护理管理人员以及心脏病专家或肺病专家等专科医生。这种多学科方法承认患者护理的复杂性，确保AI建议可以无缝集成到护理团队结构中，支持协调和全面的治疗计划。
基于推理的AI方法的优势
基于推理的AI方法比传统的LLM提示有几个显著优势：
- 受控输入——该AI在经过临床验证的风险因素和干预措施框架内运行，最小化了无关或不准确输出的风险。这种受控环境确保提示集中在患者特定的条件和需求上。
- 临床逻辑的透明度——LLM的主要挑战之一是其黑箱性质使得难以看到建议背后的推理。相比之下，基于推理的方法提供了完全透明，每个AI生成的建议都可以追溯到具体的循证临床指南。这使得决策过程清晰、可审计，并更容易让临床医生信任和实施。如果没有明确的解释性，临床医生不太可能采用任何新工具，尤其是由AI驱动的工具。
- 临床监督——AI简化和增强风险识别和建议，但从未取代临床判断。该系统依赖于人类监督来定义、审查和更新风险因素和干预措施，确保医疗专业知识始终处于患者护理的核心。
- 标准化输出——结构化的干预框架确保AI生成的输出具有一致性、可操作性，并准备好立即集成到临床工作流程中。通过标准化输出，系统有助于在不同的护理团队和环境中保持质量和一致性。
- 降低风险——通过基于预先定义的、经过临床验证的内容进行分析，这种方法显著降低了AI生成错误、“幻觉”或不正确建议的风险。这是相对于基于较少结构化输入（提示和临床数据）生成输出的LLM的一个关键改进，后者可能会引入变异性并可能导致潜在的不准确性。
在护理过渡中的应用
负责任AI使用的三个原则特别适用于护理过渡，其中管理患者在不同护理环境之间的交接至关重要。AI驱动的平台可以通过这种基于推理的方法改善协调、激活适当的干预措施，并防止再入院或急诊科就诊等不良事件。
部署临床医生信任的负责任AI框架的重要性不容忽视。负责任、透明和安全的AI可以应用于实际的护理管理应用。通过结合AI和严格的临床监督，有可能在保持高标准的安全性、解释性和问责制的同时，提高患者结果。
随着AI继续塑造医疗保健的未来，采用强调临床专业知识、循证实践和患者安全的基于推理的方法对于实现这项技术的潜在好处并减轻风险至关重要。通过将AI输出锚定在医生驱动的知识中，并在其决策过程中保持透明度，这种方法为在复杂的临床环境如护理过渡中使用AI提供了一个更可靠、可解释和最终更安全的框架。
(全文结束)
