人工智能（AI）在医疗保健领域的出现预示着可能带来重大变革，这些变革可以显著改善临床结果、降低运营成本并提高患者护理质量。通过利用AI处理和分析大量数据的速度和准确性，医疗保健组织越来越多地转向AI，用于从医学诊断和个人化治疗计划到改进行政流程的各种任务。然而，像任何突破性技术一样，AI也带来了一系列潜在风险——尤其是在其应用于临床环境时。如果管理不当，AI可能会无意中对患者造成可预防的危害，加剧健康不平等或削弱对医疗保健系统的信任。
医疗保健中AI的前景与陷阱
AI在医疗保健领域的潜力不容忽视。该技术可以通过识别模式和提供预测来支持临床决策，这些模式和预测即使是经验最丰富的医疗保健专业人士也可能难以察觉。在医学影像、诊断工具和预测分析等领域，AI已经显示出在提高诊断精度、加速治疗计划甚至协助机器人手术方面的巨大潜力。
然而，尽管有这些积极的应用，AI在医疗保健中的整合也带来了显著的挑战。最紧迫的问题之一是，AI模型的质量仅取决于其训练数据的质量。如果用于训练AI模型的数据存在缺陷、不完整或有偏见，结果可能会误导。AI系统可能会延续这些偏见，从而导致不同人群之间的健康结果差异，进一步加剧现有的健康不平等。例如，主要基于白人人口训练的AI模型可能难以准确诊断有色人种的疾病，导致错误或延迟的治疗。
此外，AI系统可能会出现“幻觉”，这是一个用来描述AI生成的虚假或误导性输出的术语。这些幻觉会破坏临床决策，产生对AI建议的虚假信心。在某些情况下，AI模型甚至会表现出“数据漂移”的迹象，这发生在模型随着时间的推移接触到的数据发生变化或与初始训练集错位时。这对于连续学习模型尤其成问题，因为AI会根据新数据进行适应，但可能会无意中失去最初的效用。
正确实施AI的重要性
如果没有谨慎和周到的实施策略，AI在医疗保健中提供的好处就无法实现。为了最小化可预防危害的风险，医疗保健组织必须采取主动的方法来管理AI技术的部署和使用。实施阶段的失误可能导致性能不佳、错失改进机会，甚至引发不良事件。
即使是非临床性质的AI系统（例如用于调度的系统）也可能最终影响患者的护理。在采用AI系统进入医疗保健操作或临床工作流程时，必须考虑以下几个因素：
- 不切实际的期望：一个常见的陷阱是设定超出AI系统能力的期望。医疗保健组织必须清楚了解AI的能力和局限性，确保技术被用于正确的目的。无论是提高准确性、加快流程还是减少错误，重要的是设定现实的成功基准，并确保AI解决方案与这些目标一致。
- 过度信任AI：盲目信任AI可能导致有害结果。如果医疗保健专业人员过度依赖AI生成的预测而不审查结果，他们可能会错过关键错误或未能注意到系统提供的误导信息。为了避免这种情况，必须保持人工监督，并确保AI被视为辅助而非替代临床决策的工具。
- 缺乏治理：AI实施必须伴随强大的治理结构。必须制定明确的规则和监督机制，确保AI模型按预期运行，并维护患者隐私。持续监测至关重要，以检测任何性能下降，如脆弱性（无法适应新的患者群体）或数据漂移。
- 数据质量和可访问性：在实施AI之前，医疗保健组织必须确保其数据基础设施准备就绪。AI系统通常需要大型、组织良好的数据集才能最佳运行，而低质量数据会导致不准确的预测。医疗保健机构应投资于数据管理实践，确保数据的准确性、一致性和遵守隐私法规。
医疗保健中AI的治理框架
为了减轻这些风险并最大化AI在医疗保健中的潜在利益，AI系统的治理必须是强大、主动和包容的。ECRI（医疗保健技术领域的权威机构）为希望将AI整合到其操作中的医疗保健组织提供了一系列建议：
- 建立AI治理委员会：负责任地实施AI的第一步是组建一个包括广泛利益相关者（管理员、临床医生、IT专家等）的AI治理委员会。该委员会应监督整个AI生命周期，从定义目标到持续监控性能。
- 明确AI目标：在选择AI解决方案之前，医疗保健组织必须明确定义技术要实现的目标。是提高诊断准确性？缩短治疗时间？改善患者结果？明确的目标将帮助确定哪些AI解决方案最适当，并确保AI的能力与组织的需求相匹配。
- 验证AI性能：使用真实世界的数据验证AI模型的性能至关重要。测试应由独立机构进行，以确保系统正常运行并符合医疗保健组织设定的期望。
- 关注透明度：医疗保健组织必须要求AI供应商提供透明度。供应商应提供关于训练模型所用数据的详细信息，包括数据的大小、多样性和来源。AI在理想条件下的性能指标也应公开，以帮助组织监控和评估其持续性能。
- 数据准备：AI解决方案需要高质量的数据才能有效运行。医疗保健组织应投入时间和资源准备数据，确保数据组织良好、准确且易于访问，以便进行AI训练。数据还必须结构化以符合隐私和治理政策。
- 持续监控AI性能：AI监督不会随着系统的实施而停止。持续跟踪AI性能至关重要，以确保其保持有效且不会随时间退化。这包括评估数据质量、AI行为的变化及其对患者结果的影响。
- 不良事件报告：随着AI在医疗保健中的整合，组织应建立报告和跟踪AI相关不良事件的流程。该系统应记录事件的详细信息，如AI的参与、模型做出的任何可疑预测及由此产生的患者结果。确保用户了解如何识别和报告AI相关问题对于维持安全的医疗保健环境至关重要。
结语
人工智能有潜力彻底改变医疗保健，使流程更加高效并改善患者结果。然而，这项技术必须谨慎实施。医疗保健组织必须采取措施有效管理AI风险，确保技术补充人类决策并增强——而不是削弱——护理质量。通过精心规划、持续监控和强有力的治理，AI可以在塑造医疗保健未来、推动创新和提高患者安全方面发挥关键作用。
通过将患者福利放在首位，并谨慎地将AI整合到临床工作流程中，医疗保健组织可以确保实现AI的好处，而不损害安全或加剧现有不平等。医疗保健的未来可能会越来越依赖AI，但人类因素始终将是有效、富有同情心的护理的核心。
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