随着医疗系统竞相将人工智能融入临床和行政工作流程，许多机构发现部署技术只是挑战的一部分。准备劳动力可能更为复杂。
行业领导者向《贝克医院评论》(Becker's)表示，虽然人工智能工具正从试点项目进入日常运营，但员工准备度对确保人工智能产生效果同样至关重要。许多医疗机构正在通过全系统的人工智能素养培训来应对，这些培训解释了这项技术是什么以及如何负责任地使用它。
西雅图儿童医院(Seattle Children's)正在采取这种方法。该医院首席数字官兼首席人工智能和信息官扎法尔·乔德里博士(Zafar Chaudry, MD)表示，该机构为所有员工提供基础人工智能素养培训，用通俗语言解释人工智能概念，并"强化我们对负责任和合乎道德地使用工具的承诺"。
在加利福尼亚州核桃溪的约翰·穆尔健康中心(John Muir Health)，早期努力同样集中在核心教育上——人工智能是什么、它如何工作以及如何在理解相关风险的同时安全使用它，该中心首席医疗信息官普里蒂·帕特尔博士(Priti Patel, MD)告诉《贝克医院评论》。如今的培训是按工具逐一提供的，尽管更广泛的战略正在制定中。
"今天，信息学部门针对每个应用程序提供人工智能培训和支持，确保团队具备我们部署的每种人工智能工具所需的技能，"帕特尔博士说。
该组织的人工智能治理委员会和劳动力发展团队正在设计一个更正式的全系统准备框架。
"我们仍处于这项工作的早期阶段，尚未实施全面的全组织人工智能培训计划，"帕特尔博士说。
虽然一些医疗系统正在建立正式的教育轨道，但其他机构则采取了不同的方法。
总部位于奥马哈的内布拉斯加医学中心(Nebraska Medicine)较少关注集中式培训计划，而更多地致力于让获批准的人工智能工具在各种角色中均可访问，并鼓励同伴主导的学习。
"我们一直非常重视的一件事是让我们的员工能够使用这些工具，无论你是后台员工、临床医生、研究人员还是教育工作者，"该中心首席转型和数字官迈克尔·哈塞尔伯格博士(Michael Hasselberg, PhD)告诉《贝克医院评论》。
该组织鼓励员工展示他们在自己角色中如何使用人工智能，而不是仅仅依赖自上而下的指导。
"我们实际上依靠员工为其他员工创建其所在领域的教育，"哈塞尔伯格博士说。"他们会举行内部会议来展示他们如何使用它。"
该医疗系统的内部数据科学和工程团队还会巡视临床楼层，以确保人工智能开发反映现实工作流程需求。
"他们实际上与我们的临床医生一起在楼层上，真正理解临床医生认为存在痛点的工作流程，"哈塞尔伯格博士说。
当内布拉斯加医学中心开发人工智能用例时，临床医生和运营专家直接嵌入到构建过程中。
"当我们开发用例时，是与内容专家肩并肩完成的，"他说。"他们与数据科学家紧密合作构建工具并提供用户界面和用户体验反馈，以便不断改进。"
即使劳动力教育在扩展，领导者表示，文化一致性可能比技术部署更困难。
"最大的障碍一直是管理'炒作到恐惧'的摆动，"乔德里博士说。"最初，我们看到员工被人工智能能做什么的炒作所淹没。随着人工智能'幻觉'的消息传播，我们必须将我们的素养工作转向风险缓解和建立信任。"
管理期望和信任现在与推出工具同样重要。
与此同时，CorroHealth首席执行官帕特·伦纳德(Pat Leonard)表示，许多组织低估了自动化所需的运营转变。
"人工智能技能提升的最大挑战是帮助人们调整他们的思维和工作方法，"伦纳德先生告诉《贝克医院评论》。"自动化需要重新思考临床和财务工作流程并关注质量。"
他表示，组织不能简单地将人工智能叠加到现有流程上。
"对失业的恐惧常常掩盖了工作重新设计的机会，而简单地将人工智能添加到当前流程中很少有效，"他说。
他补充说，许多医疗系统在实施和维持大规模自动化所需的劳动力能力方面投资不足。
"大多数机构没有准备好有效地实施、管理和优化自动化，"伦纳德先生说。"因此，需要在擅长变革管理和流程重新设计的专业人员方面进行额外投资。"
虽然方法各不相同——从结构化的素养计划到嵌入式、同伴主导的模式——但领导者在一点上达成共识：劳动力准备对人工智能的成功至关重要。
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