随着NHS面临前所未有的需求，人工智能（AI）的整合提供了一个诱人的前景：一个更高效、响应更快、以患者为中心的系统。然而，从我的角度来看，我们还远未准备好全面拥抱AI带来的机会。
超越流行语
我们面临的一个挑战是对AI缺乏明确的定义。生成式AI与高级分析和自动化在伦理和安全考虑方面有很大不同。这造成了混乱，稀释了对学习和适应技术所需治理过程的必要性。我遇到过使用AI解决工作流程瓶颈的情况，结果却只是将问题转移到了更下游的环节。这凸显了一个关键教训：在引入AI之前，全面理解问题的本质至关重要。否则，实施不匹配的风险会呈指数级上升。
构建多学科团队以应对偏见和风险
有效的AI实施不仅需要技术专长，还需要多学科的方法，将运营领导、技术、通信和伦理专家以及最终使用该技术的人员聚集在一起。为此，南伦敦综合护理委员会（ICB）启动了一系列圆桌研讨会，旨在解决偏见、劳动力对齐和患者参与等关键问题。这些研讨会揭示了另一个重要挑战：AI解决方案需要持续的监测和治理。AI的自适应性质意味着它不能被视为“设置后即忘记”的技术。持续评估是确保AI与临床需求保持一致并避免无意中嵌入决策过程中的偏见的关键。
或许AI采用的最大障碍之一是缺乏信任。患者和员工都需要了解AI何时、何地以及如何使用。清晰的沟通和透明度至关重要。我们在南伦敦拥有强大的社区参与基础，并将利用“让我们谈谈南伦敦”等平台收集反馈，为我们的社区揭开AI的神秘面纱。同样重要的是要解决员工的担忧——确保他们将AI视为助力而非威胁。
合作是关键
AI在医疗健康领域的实施必须是一个协作的过程。小型提供商和志愿、社区和社会企业组织通常缺乏内部开发AI专长的资源。在南伦敦ICB，我们正在考虑建立一个集中式的专家评审小组，以支持整个地区的组织。该小组将提供指导、监督和共享资源，确保AI项目安全有效地实施。此外，我们倡导在整个ICS和NHS范围内加强合作。分享见解、框架甚至陷阱可以防止重复努力，加速进展。例如，在文件编制或数据治理等领域分享最佳实践可以为刚刚开始AI旅程的组织节省宝贵的时间和资源。
在南伦敦，我们的优先事项是开发一个实用的AI实施框架。该框架将为AI生命周期的每个阶段提供明确的指导——从概念验证到评估和扩展。至关重要的是，它将在创新的需求与保护患者、员工和更广泛社区的强有力保障之间取得平衡。
展望未来
我设想一个AI在其中发挥核心作用的NHS，将护理从医院转移到社区，提高效率，实现更加主动、预防导向的护理。例如，AI可以帮助识别有升级风险的患者，从而及时进行干预，使他们远离医院。然而，实现这一愿景取决于强大的数据平台和集成系统，以支持提供者之间的无缝协作。AI具有巨大的潜力来改变医疗健康，但其实施必须以责任、合作和对其能力和局限性的清晰理解为基础。随着我们在2025年数字健康重写大会的“提高整个NHS劳动力的数字技能”会议上分享我们的框架，我希望这些实用见解能帮助医疗健康领导者应对AI的复杂性，解锁其对患者和提供者的益处。
在南伦敦ICB，我们致力于引领这一激动人心的AI整合之旅。这不是一场短跑，而是一场马拉松——一场需要耐心、合作和对道德和公平护理坚定不移承诺的旅程。
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