人工智能越来越多地被认为是医疗保健领域的重要工具。然而，其巨大潜力伴随着多种需要解决的障碍，以确保AI的成功实施。
去年12月，卫生与公共服务部成为首个发布2024年人工智能使用案例清单的联邦机构，据Fedscoop报道，使用案例数量比上一年增加了约66%。这些使用案例涵盖了从运营和维护到采购和开发等多个方面，数量从2023年的163个增加到2024年的271个。这一增长不仅表明了我们迫切需要理解AI的潜力，也指出了我们必须考虑如何将其恰当地应用于医疗实践和现实世界。
“我们正处于一场可能类似于X射线发现规模的医学革命的起点”，哈佛T.H. Chan公共卫生学院生物统计学系的兼职助理教授、《将医疗AI引入临床实践》项目主任Santiago Romero-Brufai博士说，“未来几年，AI将更加深入日常临床工作流程和运营。临床领导者必须了解如何评估和规划这些算法和技术在临床实践中的实施。”
新进展面临实施差距的风险
AI使用的增加预示着它在未来将发挥越来越重要的作用。
“最近的大规模语言模型的进步使得临床信息更容易被AI和机器学习模型访问”，Romero-Brufai博士说，“这只会加速这场革命。” 不幸的是，由开发与实际应用之间的差距构成的实施差距往往限制了这些模型的潜力。在这个差距中，存在各种阻碍AI在临床环境中实施的障碍，包括信息技术难题和变革管理问题，以及一些医生看不到其益处。为了帮助临床实践中的患者，领导者必须成功地掌握如何在这个空间中导航。
为什么医疗领导者需要了解如何应用这项技术？
组织渴望了解AI如何为其机构及其服务的患者带来价值。了解如何应用这种技术的领导人员可以将AI或机器学习工作转化为对患者和机构的价值。此外，担任领导职务的员工通常负责决定每个机构与哪些AI供应商合作。这些职位包括：
- 医护人员（Clinician）
- 医疗领导者（Physician Leader）
- 首席执行官（Chief Executive Officer）
- 首席信息官（Chief Information Officer）
- 首席创新官（Chief Innovation Officer）
- 首席医疗信息官（Chief Medical Informatics Officer）
- 首席医务官（Chief Medical Officer）
- 数据科学家（Data Scientist）
- 主管（Director）
- 创新专家（Innovation Specialist）
- 实施专家（Implementation Specialist）
- 产品经理（Product Manager）
“创业领导者和技术公司也需要了解如何设计和实施AI解决方案以融入临床工作流程”，Romero-Brufai补充道。
人工智能和机器学习的力量是无限的。为了避免这些信息成为实施差距的牺牲品，专业人士需要接受教育以正确使用这些技术。具备正确实施AI解决方案的技能，临床医生和管理人员可以彻底改变未来的患者护理。
哈佛T.H. Chan公共卫生学院提供《将医疗AI引入临床实践》，该课程专注于为临床医生和管理人员提供必要的知识和技能，以确保AI解决方案在临床环境中的成功实施。
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