活动概述
一名生物医学技术人员审阅AI生成的维护计划并毫无质疑地执行。一名临床工程师接受AI系统的设备优先级排序，理由是"算法更了解情况"。HTM经理批准了受AI影响的资源分配决策，却无法解释其背后的逻辑。
AI不会取代医疗技术专业人员。但如果责任边界不明确，AI可能会模糊责任界限。
随着AI系统生成建议或影响工作流程优先级，细微的变化开始出现：专业人员在缺乏明确权威框架的情况下开始遵从AI建议，文件记录实践在没有治理监督的情况下发生变化，决策归属变得模糊。随着时间推移，这种模糊性会产生风险。
问题不在于AI是否提高了效率。而是在AI参与工作流程时，专业判断是否仍然明确定义，责任是否仍然明确。如果AI建议正在越来越多地影响您部门的决策，但文件记录和权威结构尚未改变，本课程将针对这一风险进行探讨。
本次课程探讨在医疗技术环境中健康的人机协作应如何开展。参与者将研究当AI参与运营决策时，如何保持文件记录实践、决策归属和监督清晰度的明确性。我们将重点关注在AI工具日益普及的情况下，如何维护专业权威并防止责任漂移。
与强调效率提升不同，本次讨论侧重于在AI支持的环境中保持明确的责任边界。
课程概要
在三小时的课程中，参与者将能够：
- 描述AI参与如何改变工作流程中感知到的权威
- 识别在人机协作中责任可能变得不明确的情况
- 认识当AI影响工作流程决策时的文件记录考量
- 评估确保治理清晰和专业控制的协作模式
谁应该参加？
在AI系统参与工作流程或决策支持的环境中工作的HTM专业人员、主管、经理和新兴领导者。
免责声明
本教育课程侧重于医疗技术环境中的AI治理考量，不构成法律或监管建议。课程内容可能会更新以反映重要的监管或标准发展。
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