人工智能(AI)在临床实践中的整合正在加速，临床医生采用AI工具的速度超过了医疗系统指导和管理其使用的速度，通常缺乏结构化的培训或指导来解释输出或管理潜在风险。在Bagla及其同事[1]最近的一项研究中，三分之二的医院医师报告在临床实践中使用AI平台，最常见的是基于大型语言模型(LLM)的工具，并且这种使用大多缺乏医疗系统的整合。医院医师报告主要使用这些工具支持临床决策，包括生成鉴别诊断和管理选项，强烈偏好医疗专用平台而非通用应用程序。然而，与任何颠覆性健康技术一样，仅靠采用不应被视为成功。先前经验表明，技术的广泛采用并不能保证向优化患者结果、健康公平性、成本以及患者和临床医生体验的五重目标迈进[2]。Bagla等人的研究提供了一个重要基础，突显了AI已在实践中如何使用，更广泛的应用和工具可能会继续扩展。关键的下一个问题是，这些使用模式在什么条件下会转化为五重目标方面的实质性改进，特别是当医疗系统开始考虑这些工具应该如何实施、支持和管理时。
无论是临床医生主导的（如当前许多AI工具）还是系统主导的（如电子健康记录[EHR]实施），当实施、培训和工作流程重新设计落后于采用时，健康技术往往达不到预期。EHR实施的历史为技术采用提供了一个警示性例子，说明在不仔细考虑实施和情境适应性的情况下采用技术。虽然EHR为标准化和安全性带来了重要收益，但也引入了风险，包括互操作性挑战、临床医生效率低下和认知负担，甚至下游患者安全问题[3]。重要的是，这些危害主要反映的是设计和实施失败，而不是技术本身所能提供的。随着新兴AI技术的快速采用，三个优先事项凸显出来：培训临床医生进行提示工程和解释输出、在临床环境中应用实施科学框架部署AI，以及建立策略持续评估AI工具的影响。
随着医疗系统朝着整合各种AI技术（包括基于LLM的生成式AI解决方案等）的方向发展，来自随机对照试验的新证据突显了实施和培训如何关键地塑造其影响。例如，在比较三组（仅临床医生、有AI协助的临床医生和仅AI）中LLM的诊断性能时，Goh及其同事[4]报告称，AI辅助并未改善临床医生的诊断推理，而仅AI的表现优于临床医生。这并不一定意味着临床医生应该被取代；相反，它反映了一个关键的实施缺口。简单地将AI添加到临床实践中是不够的。如果没有循证培训和结构化使用方法，临床医生可能无法适当提示、解释、情境化和对AI输出采取行动，限制了可能实现的临床效益。来自随机对照试验的额外证据进一步证明，不仅仅是是否使用AI，还有如何以及何时将其整合到临床推理中，都会影响结果。Everett等人[5]证明，当临床医生接受有针对性的培训并使用有意设计的"AI优先"或"AI次之"工作流程时，诊断准确性显著提高，突显了AI整合方式如何影响结果。同样，AI支持的文档工具（如AI记录员）的早期研究表明其有希望，但也显示在不同护理环境和工作流程中的效益各异[6]。
为了推进五重目标，临床护理中的AI使用必须不仅仅是部署一个新工具，还要仔细考虑如何在实践中引入、支持和使用它[7]。这对于用于支持临床决策的基于LLM的平台尤为重要，其输出随提示输入而变化，可能包括过于自信、有时错误的输出，可能对临床医生决策产生负面影响。实施科学框架为运营决策提供了实用的支撑，特别是在AI工具快速部署到临床环境时。例如，实用稳健实施与可持续性模型(PRISM)可以帮助医疗系统领导者系统评估关键因素，如工作流程整合、组织文化、基础设施（如培训）和外部压力，并预测和衡量这些因素如何影响结果和意外后果[8]。在实践中，这意味着从"它是否有效？"转向更可行的问题："我们的工作流程中应该在哪里使用这个工具？""谁需要培训？""可能出现什么问题？""我们将如何监测和随时间改进性能？"以及"对患者、劳动力和医疗系统的影响是什么？"同时，负责任的使用不仅延伸到组织战略，还延伸到已经在实践中整合AI工具的个别临床医生。临床医生必须了解他们临床使用的AI工具的优势和局限性，以及这些工具的输出如何影响他们的决策。临床医生还必须确保其工具使用符合《健康保险流通与责任法案》(HIPAA)要求和组织政策。
最后，为了了解培训和部署策略在实践中是否有效，大规模实施AI工具将需要持续的医疗系统评估和适应，而不是一次性部署。学习型健康系统基础设施允许系统领导者利用通过常规临床护理收集的数据，实现对过程和结果指标的持续、近乎实时的监测，使大规模及时迭代改进成为可能[9]。幸运的是，这些数据中的大部分已经存在于EHR中，从显示工作流程模式的审计日志到跟踪患者结果的临床数据[10]。然而，测量必须超出容易捕获的内容：对临床医生体验和工作流程负担的定期评估至关重要，经济评估也是确保AI工具兑现其投资所必需的。
最终，医院医学（及更广泛领域）中的AI采用只会继续，但其对关键结果的影响仍不确定。核心挑战不再是这些工具是否被采用，而是它们是否以有意义的方式实施，从而改善患者、临床医生和医疗系统的成果。
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