理解目标成果至关重要——AI采用分析
话题
AI领导力技术
UPMC的CMIO，HealthLeaders临床护理AI大师班项目参与者，提供采用AI工具的建议。
关键要点
- 识别AI工具的目标和成果的过程取决于您试图解决的问题。
- AI治理是确保AI工具适当和安全使用的另一个重要方面。
- 帮助生成临床文档的环境监听AI技术对临床医生产生了深远的影响。
- 医疗系统和医院需要了解他们希望通过AI实现的目标和成果，UPMC的首席医疗信息官罗伯特·巴特博士说。
“我们已经过了人们因为它是AI就想要使用AI的时代，”巴特说。“你需要确保在你的医疗系统中审查AI的使用时，它能够推动你希望实现的临床成果。此外，AI模型应该具有你的组织所需的规模。”
HealthLeaders正在通过12月进行其临床护理AI大师班项目。该项目汇集了近十几位医疗保健高管，讨论他们的AI策略和产品。作为项目的一部分，每位小组成员都在与HealthLeaders讨论临床护理中的AI使用情况。
巴特说，识别AI工具的目标和成果的过程取决于您试图解决的问题。“当您评估是否要采用AI工具时，无论它影响临床护理、护理交付效率还是医疗系统已确定的其他方面，您都需要尽早确定您的目标和期望成果，”他说。
医疗系统和医院还必须有适当的AI治理，以便不仅在采用AI时对其进行评估，还要审查AI模型的功能。“AI的特点是算法一直在学习，”巴特说。“您需要在开始使用这些算法后定期重新评估它们。您需要确保算法提供了最初预期的指导或见解。”
UPMC建立了一个AI治理委员会，以确保医疗系统能够恰当地、安全地利用AI，巴特说。该委员会有十几名成员，包括临床医生、技术专家以及多样性和平等工作人员。“我们有治理机制来确保我们理解算法、理解用例以及理解生成算法的测试数据，”他说。“所有这些都确保我们能够安全地利用AI来增强护理交付。”
多样性和平等也是AI治理的关键问题。“有些人担心AI的算法会不恰当地对患者群体进行分段，”巴特说。“我们希望确保AI可以为UPMC服务的所有患者提供支持。”
UPMC的临床护理AI模型
UPMC是预测算法的早期采用者，大约六年前推出了这些AI工具。“我们一直在使用与住院时间和再入院或住院风险相关的预测算法，”巴特说。“我们一直在尝试预测和理解这些患者的参数。”
医疗系统正在使用这项技术更加主动地进行护理交付。“当我们识别出住院或出院后再入院风险较高的患者时，我们试图采取干预措施来降低他们的住院或再入院风险，”巴特说。
医疗系统还在病理学中使用AI来识别组织切片中的疾病状态。“AI会优先处理可能存在问题的组织切片，需要进行审查，”巴特说。“这使病理学家能够更高效地利用时间。”
在类似的用例中，UPMC在放射学中使用AI。“我们在放射学领域使用的一种AI工具与中风检测有关，”巴特说。“对于中风，几秒甚至几分钟都会影响大脑的护理类型。因此，在图像分析中使用AI有助于我们的神经科医生和神经外科医生更快地为有脑组织风险的患者做出决策。”
与其他大多数采用AI工具进行临床护理的医疗系统和医院一样，UPMC使用环境监听AI技术记录临床医生和患者之间的对话，然后生成临床文档。“我们一直在使用AI来帮助我们的医生和高级执业提供者提高文档的质量和效率，”巴特说。
与其他AI工具相比，环境监听AI技术对临床医生的影响最为深远，据巴特表示。“我们是最早采用文档中的环境语音技术的机构之一，”他说。“我们的部署范围比我在其他医疗系统中看到的要广泛得多。采用这种工具的临床医生的反馈非常好。”
例如，一名家庭医生可能在一天内接诊20名患者，然后面临“睡衣时间”。他们可能在下午5点或6点结束办公室工作，回家见家人，然后完成当天接诊的患者的文档。“我们看到的一个现象是，‘睡衣时间’显著减少；对于一些临床医生来说，‘睡衣时间’完全消失了，”巴特说。“对于临床医生来说，如果他们可以在下午5点或6点离开诊所并且所有文档都已经完成，而不是晚上花两小时补文档，这将产生巨大的影响。”
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