当医疗系统在2024年左右迅速设立首席人工智能官职位时，这一角色很大程度上是理论性的。一两年后，首批AI主管们开始明确该职位的实际需求。
过去18至24个月间，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）、洛杉矶西达赛奈医疗中心（Cedars-Sinai）和加州大学圣地亚哥健康（UC San Diego Health）等机构设立了专职AI领导岗位，往往缺乏清晰先例或操作指南。其使命雄心勃勃：加速AI应用，同时确保患者安全、临床信任和组织责任。
如今，随着多位早期任职者接近或超过一年任期，该职位的轮廓逐渐清晰：
1. 工作重心从“AI布道者”转向“首席AI怀疑论者”。 对该角色的早期假设常偏向炒作：认为首席AI官会快速推动AI无处不在。多位领导者表示现实恰恰相反——通过不默认采用AI来建立公信力。
2023年末加入加州大学圣地亚哥健康的健康AI首席官卡兰迪普·辛格博士（Karandeep Singh, MD）指出，错误认知在于其头衔暗示他会“对所有事物使用AI”，而实际立场更为审慎且注重共识。“最大误解……是认为我会在人们不想要AI的地方强行推广，”他向《贝克医院评论》（Becker’s）表示，“我们有能力尝试某项技术，发现无效后立即叫停。”
2. 速度认知存在误区：转型是累积过程，而非瞬间完成。 普遍存在的意外是，许多利益相关者误以为AI能一夜颠覆整个系统。
自2024年末担任西达赛奈首席AI与数据官的穆尼尔·奥代（Mouneer Odeh）直言，设定合理预期是核心职责：“真正的转型是累积性的，而非即时性的。”他援引阿马拉定律——领导者高估短期影响而低估长期效应——论证AI价值真实存在，但需通过学习、工作流变革和系统成熟度逐步积累。
3. “数据准备度”成为隐性瓶颈。 最炫目的演示往往最容易实现，真正的慢工在于确保输入数据足以获得临床和运营信任。
奥代指出，最大障碍并非文化阻力，而是数据准备度。“我们常能在数小时内构建可用原型，但确保底层数据准确且AI输出可靠需耗费更多时间，”他表示。他举例说明：训练EHR工作流的AI代理需审阅“十年间积累的数千份操作指南和培训材料”。
2024年中旬被任命为弗吉尼亚州里士满弗吉尼亚联邦大学医疗系统（VCU Health）副总裁兼首席数据与AI官的阿洛克·乔杜里（Alok Chaudhary）直言不讳地认同：“AI的核心是数据。若缺乏优质数据基础……AI将寸步难行。”他描述了前18个月主要精力用于构建“基础能力”，包括建立现代数据平台、整合多系统数据并启动正式数据治理计划。
4. 早期重大成果未必源于临床领域。 2024年7月上任的克利夫兰诊所首席AI官本·沙沙哈尼博士（Ben Shahshahani, PhD）表示，他早期意外发现医疗运营领域（如收入周期管理和文档质量）存在巨大价值。
“医疗中大量机遇存在于 mundane 环节——收入周期管理和文档质量，”沙沙哈尼博士说，“我从未想过这些领域有如此机遇，尤其在利润微薄的行业中。”
5. 角色演变为矩阵协调者——因AI无处不在。 AI并非单一项目，而是遍布临床、运营、研究和供应商生态系统的数十个用例，这迫使AI主管转向企业级统筹。
“理想状态下，我们的AI战略应融入整体健康战略，并非独立存在，”辛格博士说。他补充道，关键在于分辨领导者谈论的是“一个大目标”还是“诸多小事务”，并协助匹配合适的AI类型（预测型、生成型等）与问题。
奥代描述道，临床、运营、技术、创新和合规职能间的协作是该职位核心，他正与临床信息学、AI健康研究、门诊运营、收入周期及政府事务负责人合作，以应对供应商和监管变化。
6. 治理机制不是委员会——而是信任的操作系统。 当试点项目激增时，治理成为防止意外伤害、声誉风险和“影子AI”的组织骨架。
辛格博士强调，治理体现为实用的全系统标准。例如，针对所有触及患者的AI影响内容设置“通用AI披露”条款。若AI用于患者可读的文档或消息，需在获批工具中采用标准化声明。其目的是建立信任：“若患者事后发现我们使用了AI却不知情，可能视之为信任破裂。因此我们必须 upfront 保持透明。”
乔杜里描述了构建由医学、信息安全、隐私、合规、法律、风险、监管事务及业务领袖组成的AI治理机构——由其AI主管和医师信息学家共同领导，双周会议审查可行性和风险。他的心得是：治理成熟度需要时间。“我们仍在学习……但持续改进。”
7. 工作流适配与变革管理决定AI成败。 即使AI工具在演示中表现优异，其成功取决于能否融入真实临床和运营流程。沙沙哈尼博士指出，采用挑战极少源于技术本身。
“这不仅是技术问题，”他说，“80%的挑战在于工作流和变革管理。”在克利夫兰诊所，该系统尚未部署无需人工介入的面向患者或临床的AI，强调新工具必须契合临床工作者的实际操作方式。
8. 阻力未必是反对——常源于合理疑虑。 领导者普遍将阻力视为光谱：个人对AI不适、伦理担忧及实际工作流现实。
辛格博士简明剖析：有人在个人生活使用AI，有人则不然；部分人对患者伤害或广泛影响存有“非常合理的担忧”。他的策略始于透明沟通、倾听和共享事实——并将风险“量化”。他描述了员工可提出建议和疑虑的论坛，以及学习型健康系统思维：实施、测量、迭代和转向——必要时甚至放弃AI。
奥代的实践观点相似：部署解决方案时，团队投入时间解释工具原理、解决疑虑并收集反馈——辅以大力推行AI素养教育。
9. AI素养不是锦上添花——而是规模化战略核心。 若想避免混乱地推进AI采用，不能依赖小型中心团队。必须提升全组织的基础能力。
西达赛奈将普及化接入作为支柱，奥代表示该系统已培训超1000名员工掌握AI素养。随着规模扩张，他描述了“与人力资源部的深度合作”及更广泛的变革管理支持，使同事能“安全有效地使用AI，同时释放时间处理高价值工作。”
10. 多数AI需求实非AI——首席AI官需成为首席问题定义者。 首年常见意外：组织热情高涨后，一切都被冠以“AI”，即使最佳解决方案应是工作流重构、规则化自动化或优化现有系统。
乔杜里表示，在其环境中“人人都想要AI”，但“75%情况下并非真正需要AI”。常是流程故障，或“仅需优化Epic系统工作流”，或更简单的算法方案。他将该职位定位为跨职能角色：“这角色……本质非技术。更多关乎关系构建”，倾听、理解业务问题并匹配恰当方案。
辛格博士认同：向故障流程添加AI无法修复问题——“技术无法单独解决问题。”
11. 早期成果至关重要——但最难的是规划从试点到落地的路径。 即使热情高涨，领导者描述了混乱的中间阶段：采购审查、数据保护要求、路径不清晰及看似缓慢的治理机制。
乔杜里描述了当需求附带指定外部方案时产生的摩擦——随后需经隐私、合规和信息安全审查。他表示系统正努力构建更有序的流程，因当前状况“可能引发困惑……甚至挫败感。”
与此同时，切实的成功案例改变内部讨论。乔杜里指出环境化文档（ambient documentation）是转折点：超500名医师使用该工具，临床医生向他反馈“ pajama time 已消失”，无法想象回归旧模式。
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