问：你们最新开发的AI工具Project Corazon如何更精准地支持心脏诊断？其在心血管诊疗运营中带来哪些效益？
阿德里安娜·克莱恩医生：Project Corazon基于前沿AI技术，专为心脏影像大数据集训练，能高效输出满足临床诊断需求的全面报告。不同于传统黑箱式生成模型，Corazon系统从零构建，复现专家心脏科医生的认知与推理流程。其可自动识别心脏解剖相关特征，自动测量射血分数、检测室壁运动异常等关键诊断指标。
该系统非但不会取代医生，反而通过减少观察者间变异性和标记常规检查可能遗漏的早期疾病迹象来增强决策能力。同时显著提升诊断报告处理效率，优化工作流程，使放射科和心脏科医生能专注最需要专业知识的环节。我们正快速扩展Project Corazon为涵盖超声、CT、心脏MRI等多模态影像的统一平台，旨在通过标准化框架推动全美心脏诊疗的普及化，实现更早期甚至预防性的诊断干预。
问：临床部署需哪些基础设施投入？
AK：医疗机构部署AI模型需在多个领域进行战略投资：首先是否需要云服务商提供动态GPU资源？其次必须建立符合HIPAA标准的安全系统进行医学影像管理、存储与传输。此外还需严格的安全治理框架，包括定义访问权限、端到端加密和持续审计日志。同时需配备运维人员监控解决供应商问题，这套框架可让通过互联网连接实现"远程诊疗"的高水平医疗服务。
问：除影像领域，团队开发的排班和数据脱敏AI如何解决医院流程痛点？未来将推出哪些工具？
AK：作为工程实验室，我们既创造基础创新也开发实用应用。新研发的AI手术排班工具可扩展到多种排程模式，系统在应对临床环境固有动态性的同时优化有限资源分配。
针对研究和医疗机构长期存在的隐私数据共享难题，我们在排班及影像诊断前建立了加速管道。PixelGuard和NoteGuard系统有效缓解了医院两大瓶颈。未来将推出更多整合临床工作流的智能工具。
问：医疗机构应在AI领域优先布局什么？
AK：首要任务是构建上述基础设施。通过培养数据素养和敏捷实验文化，机构可规模化实施AI技术。部署"静默临床试验"模式尤为关键——让AI算法与常规诊疗并行运行却不干预决策，在确保安全的前提下评估其真实效果，通过对比AI输出与患者结局，能有效识别偏差、短板并进行校准。
理想布局还需建立跨职能团队。我们实验室定期在心脏外科、心脏病学、放射科、工程等多学科间协作，这种双元模式支持我们共同设计无缝融入临床需求的AI工具。
问：心血管医师培训是否充分准备了AI应用能力？
AK：多数医学培训项目低估了AI和数据科学技能的重要性，导致医师缺乏实践经验，难以理解模型优劣及评估方法。建议在住院医师轮训中增设机器学习基础、统计编程和数据伦理模块，开展工程思维培养。通过设置CME学分工作坊、举办AI临床会议（如我院9月将开展CME AI会议），可确保新晋和在职医师有效掌握AI工具。我们布卢姆心血管研究所已启动面向西北大学住院医师的MSAI研究员项目。
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