6大医疗机构实现更顺畅人工智能应用的秘诀6 health systems' keys to smoother AI adoption - Becker's Hospital Review | Healthcare News & Analysis

AI与医疗健康 / 来源:www.beckershospitalreview.com美国 - 英语2025-09-10 18:19:48 - 阅读时长3分钟 - 1154字
本文深度剖析六家美国医疗机构在临床AI应用中的创新实践,重点探讨如何通过赋权护理人员、小规模试点和构建人机协作模式,解决技术疲劳与应用阻力。杰斐逊健康采用自愿参与的环境文档系统,加州大学洛杉矶分校健康中心通过创新单元分阶段试点,萨玛健康强调会话型AI的可控性,莫菲特癌症中心培养护理同伴教练,TMC健康注重同理心引导,Roper圣弗朗西斯医疗强调变革管理,揭示了医疗AI落地的关键成功要素。
健康人工智能医疗机构AI应用护理人员试点模式技术疲劳变革管理患者安全流程整合
6大医疗机构实现更顺畅人工智能应用的秘诀

随着人工智能工具逐步融入日常临床工作流,护理领导者面临重大挑战:如何在不加剧现有技术疲劳的前提下为一线护理人员做好AI应用准备。

《贝克医院评论》采访多家医疗机构首席护理信息官(CNIO),发现其应对策略高度一致:通过早期赋权、开展小规模试点、将AI定位为协作伙伴而非负担。

位于费城的杰斐逊健康(Jefferson Health)首席护理信息官科琳·马洛齐(Colleen Mallozzi)采用自愿参与模式试点环境文档系统。她的团队邀请各单元自愿参与,反而激发了临床团队的参与热情。"当护士们能塑造技术而非被动接受时,AI才能真正落地,"马洛齐指出,"强制推行永远比不上主动参与。"

加州大学洛杉矶分校健康中心(UCLA Health)采取分阶段推广策略。首席护理信息官唐娜·韦尔鲍姆(Donna Wellbaum)介绍,先在创新单元试点,依托治理委员会和护理焦点小组逐步推进。这种模式既能控制技术暴露程度,又能减少疲劳感,为规模化应用建立信心基础。

俄亥俄州阿克伦萨玛健康(Summa Health)首席护理信息官马克·贝诺伊(Marc Benoy)强调技术类型的重要性。他认为会话型AI因基于规则且保持临床可控性更易被接受,而生成式或代理型AI的不可预测性要求更严格的安全监管。"缺乏保障机制的AI会加剧技术焦虑,"贝诺伊警示,"这不仅源于新交互模式的学习成本,更源于对系统逻辑的不信任。"

佛罗里达州坦帕市莫菲特癌症中心(Moffitt Cancer Center)首席护理信息官马克·珀金斯-卡里洛(Marc Perkins-Carrillo)通过早期使用者培养护理同伴教练。这种自下而上的模式有效建立了技术可信度。亚利桑那州图森市TMC健康(TMC Health)首席护理信息官阿曼达·克洛普(Amanda Klopp)则聚焦技术应用的"为什么"——无论是减少文书时间还是提升患者安全,确保工具无缝融入工作流。该机构避免额外登录和独立应用,采用简短角色特训代替冗长培训。"AI应当成为解放而非负担,"克洛普博士强调,"当护士发现技术能增加患者接触时间,减少屏幕操作时,应用就变成了共同成就。"

南卡罗来纳州查尔斯顿Roper圣弗朗西斯医疗(Roper St. Francis Healthcare)首席护理信息官贾里德·豪克(Jared Houck)印证了变革管理的重要性。他指出关键在设定合理预期,明确AI的能与不能,确保真正实现时间节省。"准备工作的核心不是技术本身,而是变革管理、流程整合和信任构建,"豪克总结道。

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