从左到右：LRVHealth管理合伙人基思·J·菲利奥利（Keith J. Figlioli）；帕克兰临床创新中心（Parkland Center for Clinical Innovation）总裁兼首席执行官史蒂夫·米夫博士（Dr. Steve Miff）。人工智能正成为医疗工作场所不可或缺的组成部分，从环境转录工具到临床决策支持系统，其应用日益广泛。但医疗从业人员仍在探索如何有效利用人工智能的最佳实践。
在达拉斯举行的MedCity INVEST数字健康会议上，周四的一场小组讨论中，三位医疗高管分享了他们在工作场所部署人工智能产品时最关注的核心问题。会议由LRVHealth管理合伙人基思·J·菲利奥利主持。
一位高管认为，推动人工智能工具被广泛采用是关键环节。但要实现这一目标，工作人员必须对工具建立信任，帕克兰临床创新中心总裁兼首席执行官史蒂夫·米夫博士指出。建立信任需要完善的人工智能评估框架，这些工具不能是"黑匣子"，因此提供"输出结果和算法背后的洞察与实时信息至关重要"。此外，自动化监控人工智能模型性能也必不可少。
"一旦开放使用权限，组织将面临数十种不同的人工智能模型，关键问题在于'作为机构如何持续有效地监控这些模型？'"他表示，"我们正致力于开发算法和方法，实现模型性能的实时监控，这实际上能建立团队信任——让使用者知道有专人持续跟踪系统状态并在异常时及时预警。"
他补充道，在一线医护人员中，仍普遍存在人工智能将导致失业的担忧，因此新工具引入时常遇到抵触情绪。
另一位医疗高管——阿登特健康（Ardent Health）IT战略与运营副总裁杰斯·博特罗斯（Jess Botros）——表示，她希望临床医生能将更多时间投入患者服务并配备合适工具。同时强调部署人工智能肩负重大责任："要正确实施，必须在数据治理和信任建设方面做好充分准备。需考虑变革管理的影响，确保相关人员真正理解实施目的并全程参与，这一点至关重要。"
英诺瓦瑟（Innovaccer）首席执行官兼联合创始人阿比纳夫·沙尚克（Abhinav Shashank）则着重强调互操作性的重要性。他认为医疗行业应致力于连接现有系统而非新建独立系统，指出理赔处理和向基于价值的医疗转型等核心挑战，根源在于断裂的信息流。
"全美各地将不断涌现优质软件，我们需要构建的是能将这些系统有效连接并协同工作的平台。如果我们能实现系统间的无缝协作，将比盲目开发20个新系统更能切实提升医疗效率，"他总结道。
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