医疗保健的成本正在上升，随之而来的是医疗系统有效管理资源的压力。根据美国医院协会最近的一份报告，仅在2019年至2022年间，医院的整体支出就增长了17.5%，而医院劳动力成本增长了20.8%。这种财务压力，加上持续的资源限制和人员短缺，形成了一个完美的风暴，使医疗系统越来越难以维持财务健康和高质量的护理。在这种挑战中，人工智能（AI）作为一种有前景的解决方案崭露头角，但随之而来的风险是“人工智能炒作”，即供应商夸大或虚假宣传其产品的AI能力。
医疗保健领域对AI的热议无可否认，其潜力在于革命化效率和优化运营。然而，AI炒作的兴起使得决策者难以区分真正有价值的AI解决方案和那些只有炒作而无实质的产品。随着AI市场不断扩展，医疗保健领导者经常面临被过度销售或误导的选项，这使得找到真正有效的AI工具变得愈发复杂。
在这种背景下，医疗系统建立一个强大的审查流程以防范AI炒作变得尤为重要。通过关注关键因素，医疗保健组织可以更好地导航AI市场，确保所选解决方案不仅有效，而且真正由AI驱动。以下是一些帮助您区分真实创新与纯粹营销的关键考虑因素：
1. 专业知识
团队组成（技术专长和领域专长）： 评估团队的AI专长和资质。一个强大的团队应包括首席数据科学家或首席决策科学家等角色，以及拥有STEM领域博士学位的员工，表明其深厚的技术知识。特别注意他们开发AI解决方案的时间和在医疗保健领域的经验。一个全面的团队应包括了解医疗保健复杂性的领域专家。确保团队中包含与预测或建模相关的临床专家。例如，住院护士可以验证正确的主动患者警报类型。
评估逻辑和用例： 评估逻辑和用例，确认使用AI作为解决方案有令人信服的理由。确保供应商能够超越流行词汇，清楚地解释其AI解决方案如何解决特定问题以及如何提供可操作的见解。让您的技术团队参与评估解决方案。警惕那些最近才加入AI热潮但缺乏实质性机器学习和AI专业知识的公司。通常，如果当前解决方案需要大量手动调整或需要维护和更新的业务规则清单，那么该问题可能是机器学习解决方案的良好候选。
2. 跟踪记录
要求提供案例研究和客户评价，以验证模型在实际应用中的效果以及知名客户从解决方案中受益的情况。与现有客户交谈，了解他们在使用AI解决方案过程中的实际好处和挑战。询问供应商服务的客户数量，因为跨更大客户群体复制可持续和可扩展的成功更难（也是信誉的标志）。此外，检查展示AI性能改进的具体指标，如提高效率、节省成本或增强准确性。确保任何关于模型性能的指标都可以与可行的基线进行比较，证明相对于现有解决方案的明确、可衡量的改进。
3. 数据和应用基础设施
数据质量： 了解模型解决问题所需的数据要求。检查所需数据是否有意义，能否生成解决方案。如果不符合，供应商应能提供令人满意的解释，因为某些数据集可能提供反直觉的洞察。应有一个稳健的过程来验证和清理输入数据。
透明度和持续监控： 了解模型如何从新数据中学习以及更新频率。模型漂移发生在训练模型的基础数据属性发生变化时。例如，单位新增了一种新的实践，导致患者群体与之前不同，或者进行了扩建增加了单位容量。在这两种情况下，旧模型将无法很好地工作，因为它是在一个不包含新特征的旧数据集上训练的。供应商应有一套严格的流程来防止模型漂移。确认供应商有一套强大的系统来监控AI的性能，确保其继续满足预期。这包括基于新数据和变化条件的定期评估和调整。应通过仪表板或定期报告提供系统的准确性趋势透明度。
集成和可用性： 评估AI解决方案与现有系统和工作流程的集成程度。可用性至关重要，解决方案应适用于技术和非技术员工。确保供应商提供必要的培训和变更管理。
4. 安全和治理
监管合规和安全： 确保供应商有坚实的偏见缓解方法。询问他们的偏见识别和纠正方法。核实供应商的数据隐私和安全措施。他们应遵守相关法规和最佳实践，保护敏感信息，确保患者数据的保密性和完整性。
治理和安全： 确保AI解决方案包含负责任使用的明确指南，结果应清晰标注并以适当的确定度表达。系统应透明地说明其对预测或建议的信心程度。此外，明确基于AI输出采取的任何行动的责任归属。例如，如果AI自动填写手术表单，应明确谁负责审查和批准这些条目，以防止错误。询问防止AI在高风险情况下犯下严重错误的安全协议，这可能包括人工监督机制或限制AI的决策自主权。这些措施对于确保AI在您的医疗系统中安全有效地使用至关重要。
在医疗保健AI解决方案的拥挤市场中，区分真正的AI产品和那些仅仅追逐炒作的产品至关重要。通过关注上述因素，医疗保健决策者可以做出明智的选择，避免成为AI炒作的受害者。实施彻底的审查流程将有助于确保选定的AI解决方案带来真实的、可衡量的好处，并有助于整体效率和护理质量的提升。
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