专家表示，医疗机构在实施人工智能技术时应设定明确目标，并依靠项目经理推进。
人工智能已成为医疗行业最受瞩目的新兴技术之一，人们寄希望于它能帮助解决医疗机构面临的繁重行政任务负担，并管理大量难以获取的数据。
然而，对于医疗机构而言，实施人工智能可能面临挑战，因为部署该技术并确保其持续良好运行需要大量资源。
美国医疗信息与管理系统学会（HIMSS）信息学战略高级总监Rob Havasy表示，一方面，医疗机构多年来一直在使用某些类型的人工智能，例如帮助放射科医生解读影像结果的工具。但生成式人工智能工具的出现、公众对该技术的认知以及人工智能近年来的快速发展，为医疗行业带来了新的挑战。
"医疗机构在这方面做得不错，但他们正面临一个转折点——变革的步伐开始压垮本已压力重重的劳动力队伍，"他表示。
以下是医疗系统在推出人工智能工具时应考虑的三个关键要点：
明确你的衡量指标
项目管理协会（PMI）北美区域总经理Karla Eidem表示，医疗系统在实施人工智能工具时需要确定他们想要实现的目标，并弄清楚如何衡量成果。
根据项目管理协会(PMI)去年发布的一份报告，在医疗行业尝试的所有项目中，只有约一半被认为成功，另有38%效果参差不齐，10%以失败告终。
Eidem表示，项目不成功的主要原因之一是医疗机构对自己如何定义成功不够明确，或者缺乏评估这些指标的系统。
有时目标之间可能存在冲突。Havasy举例说，基于人工智能的图像分析工具可能会提高临床护理质量，但代价是接诊患者数量减少。那么，如果无法同时兼顾两者，医疗机构的计划是什么？
Eidem表示："当目标没有明确定义时，就会有一群人在复杂性和模糊性中摸索前行。然后，当然，其他一切都会脱轨。"
依靠信息学家和项目经理
Eidem表示，利用项目经理也有助于医疗系统部署人工智能工具。
她说，项目经理可以统筹工作流程，协调医院内不同群体（如医生、技术人员、财务人员和律师）的不同优先事项。
此外，设置项目经理可以确保工作不会落到已经承担大量其他任务的临床医生身上。
她表示："你把项目交给一位项目负责人，通常是一名医生，但现在他必须与IT部门和法律部门等各方沟通。与其让项目四处碰壁，不如让一位专业的项目经理居中协调，串联起各个环节。"
Havasy表示，在医疗行业，这些项目管理角色通常由信息学家担任，他们利用技术和数据来改善医疗机构的护理交付。
他说："在实施'有意义的使用'计划和电子健康记录系统后，信息学家在医院内部感觉价值有所降低，对吧？我们搭建了一个大平台，实施工作完成了。现在，当一切都变成技术项目时，项目经理和信息学家突然又变得受欢迎了。"
资源不足的医疗机构需考虑训练数据问题
专家表示，在资源不足和安全网医疗机构实施人工智能项目可能特别具有挑战性，因为这些机构可能缺乏采用技术所需的技术专业知识和人力资源。
一些医院可能已经落后。本月，技术政策助理部长/国家卫生信息技术协调员办公室发布的数据显示，小型、农村、独立和关键接入医院报告使用预测性人工智能工具的可能性较低。
Havasy表示，挑战可能不在于获取人工智能产品。许多电子健康记录公司正在将这些工具添加到其产品中，因此医疗机构可以从供应商处获取工具。
但这些人工智能产品可能没有使用与各医疗机构患者群体相似的数据进行训练，这意味着它们可能无法发挥最佳性能。Havasy表示，这意味着资源不足的医疗机构应集中精力确保这些工具适合其护理环境，并持续监控其性能以确保其保持良好状态。
他说："没有人工智能工具能在首次接触真实世界数据时完好无损。无论训练得多么好，它都没有在该诊所的患者群体上接受过训练。"
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