英国将人工智能嵌入国家医疗服务体系（NHS）医院的旗舰项目正面临重大障碍。伦敦大学学院、纽菲尔德基金会和剑桥大学的研究人员发现，治理延迟、复杂的合同流程、过时的信息系统、临床人员的疑虑以及不足的培训等因素显著放缓了AI技术在全国范围的推广。
这项发表于《柳叶刀-电子临床医学》的研究首次对NHS医院的人工智能部署进行了深入分析。研究指出，2023年NHS英格兰启动的2100万英镑AI诊断工具推广计划在实施中遭遇延迟。尽管这些AI工具可优先处理紧急胸部扫描案例、标记异常图像并辅助专科医生决策（特别是肺癌检测），但合同签订时间比预期延长4-10个月。截至2025年6月（合同原定完成18个月后），66家医院信托机构中仍有23家未在临床实践中使用该技术。
伦敦大学学院行为科学与健康系首席作者安格斯·拉姆齐博士指出："临床医护人员的工作已非常繁重，他们难以抽出时间完成AI工具的评估流程，整合本地IT系统和获得地方治理审批同样存在障碍。"
研究团队对10个影像网络和6家医院信托机构的工作人员、AI供应商及团队进行了访谈，并观察了培训、治理和规划会议。结果显示，医护人员对AI的态度存在差异，部分临床医生（尤其是资深人员）担忧若AI漏诊或在缺乏临床监督时作出决策时的责任归属。现有的培训未能充分解决这些疑虑，研究建议未来项目需加强早期和持续的AI教育。
NHS分散化的IT系统成为另一大障碍。医院运行的多样化且往往过时的信息系统，使新工具的大规模整合变得困难。采购环节同样充满挑战：部分医院信托机构被大量高技术性文件淹没，增加了遗漏关键细节的风险。
尽管存在这些挑战，研究也发现了一些推动进展的关键因素：强有力的国家项目领导、影像网络间的资源共享、临床医生、IT团队与AI供应商的本地协作，以及配备专职项目经理的医院更易取得进展。该研究由英国国家健康与护理研究所（NIHR）资助，是首批在实验室外分析大规模AI实施的研究之一。
研究同时指出，尽管此前研究显示AI可提高诊断准确性、减少错误并缓解人力压力，但伦敦大学学院主导的评估表明，这些益处可能无法快速实现。研究团队呼吁未来项目需配置专职项目经理，并加强NHS工作人员对AI应用和局限性的培训。
英国科技部上月宣布正在测试一款可加速患者出院的新AI工具。NHS其他正在进行的AI项目包括：通过分析医院数据识别潜在安全丑闻的监测系统、将剑桥郡和彼得伯勒地区肌肉骨骼治疗等待名单缩短一半的物理治疗应用程序，以及正在试验中的"超人类"疾病风险预测工具，可评估患者患病和早逝风险。
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