医疗保健是我们最复杂、监管最为严格的行业之一，因此其采用人工智能（AI）的过程既复杂又多变也就不足为奇了。尽管面临数据安全、数据治理和合规规模化应用的高成本等重大障碍，医疗保健行业的AI应用仍然领先于其他行业。大多数医疗保健领导者都认识到实施AI的重要性，技术领导者愿意资助并探索生成式AI的各种新选项，最大的组织正在引领评估用例的工作。
AI在医疗保健领域的应用并不新鲜。自1970年代以来，该行业就广泛使用AI来识别血液感染的治疗方法。然而，随着生成式AI的迅速崛起，带来了几乎无限的应用方式，医疗保健领导层正努力应对评估、采用和部署解决方案的压力，以跟上市场的步伐。现在，我们已经看到了技术环境可以变化得多么迅速，医疗保健组织需要一个安全、可扩展的人工智能应用路线图，这个路线图既要具有成本效益，又要与战略目标保持一致。这种结构化的方法不仅确保了可持续的增长，还增强了抵御新兴风险的能力，并为未来的AI战略奠定了基础。通过关注稳健的数据治理、持续的模型优化和明确的投资回报率评估，医疗保健组织可以开始全面实现AI的潜力，无论它采取何种形式。
有效和可持续的人工智能应用的三大实用策略
制定全面的AI和数据战略
对于医疗保健组织来说，创建一个可信、可靠的AI框架始于定义与现实需求相一致的明确目标。领导者应确定具体目标，如提高诊断准确性、简化行政任务或增强患者风险预测。评估数据准备情况是另一个关键步骤——评估数据质量、可访问性和任何集成或安全漏洞。这包括制定符合HIPAA和GDPR隐私法规的稳健数据治理政策。此外，通过小规模试点项目测试新策略可以提供必要的反馈，在扩大规模之前确保AI解决方案能顺利集成到现有系统中，如电子健康记录（EHRs）和临床工作流程，以减少数据孤岛。选择私有云、公有云或混合云策略将对这些项目的成本、可扩展性和安全性产生重大影响。最后，建立一种重视数据素养和员工培训的数据驱动文化至关重要。创新的医疗保健系统中经常会出现新的领导角色，如首席人工智能官（CAIO），但无论是否有这样的领导角色，跨职能团队最终将推动任何AI战略的成功。将数据科学、AI和IT专家与医疗保健从业者、业务线和法律专家结合在一起，将产生解决特定医疗保健系统的实际工作流程、诊断、运营和公共卫生目标的解决方案。
采用持续的模型优化以提高效率
持续的模型优化对于保持AI模型的准确性和适应医疗保健快速变化的需求至关重要。一个坚实的监控框架，通过警报和仪表板跟踪模型的准确性、可靠性和潜在偏差是基础。定期的数据反馈循环允许AI模型通过纳入新数据保持最新，而自动再训练管道有助于最小化手动监督，确保一致的性能。偏见和漂移监测也非常重要，因为模型必须经过微调，以公平和可靠地满足临床目标，随着条件的变化。
明确评估和沟通投资回报率
明确展示AI计划的投资回报率（ROI）对于医疗保健组织至关重要。虽然很难将许多医疗保健IT计划的ROI追溯回来，但它确保了利益相关者的持续支持，并有助于优先考虑宝贵的未来资金。领导者可以定义与组织战略优先事项一致的指标，如成本节约、运营效率和患者结果，而第1项中提到的跨职能团队将是衡量这些优先事项的ROI的关键元素。建立预实施基线允许进行准确的比较，而结构化的性能数据跟踪方法确保了有意义的见解。使用数据可视化工具来传达这些结果，可以使不同技术水平的利益相关者保持参与和投入。
构建面向未来的AI战略
简而言之，有效的AI应用需要在初始投资和长期收益之间取得平衡。通过从试点项目开始展示价值，并建立一个支持互操作性的稳健数据基础设施，医疗保健组织可以为持续的AI增长奠定基础。强调透明度、伦理考量和持续改进使医疗保健领导者能够推动有影响力的、安全的AI应用，从而提高运营效率和患者结果。
关于作者
BreAnne Buehl 是 Broadcom 的 VMware Cloud Foundation 部门的医疗保健和生命科学负责人，她在推动行业数字化转型和现代化方面发挥了重要作用，以改善人口健康结果。她曾担任英国驻太平洋西北地区的医疗保健和生命科学副领事，这是一个商业外交角色，致力于将美国和英国的健康技术、研究、治疗和护理创新结合起来。她在美英两国政府之间的快速响应计划中担任领导角色，支持几家主要医院系统在COVID-19疫情期间突然需要虚拟护理、快速诊断和设备。她目前常驻硅谷。
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