人工智能正在塑造医疗保健的未来，但其应用方式将决定这一未来是否更安全、更公平、更具人文关怀。
人工智能潜力巨大：它能提前识别风险、减轻临床人员负担、简化安全报告流程。然而作为强大工具，其影响取决于我们如何治理、监控和整合它。作为医疗领导者，我们既不应抗拒人工智能，也不应仓促采用，而必须以正确方式实施——设置防护措施、保持明确目标，并始终将人置于中心位置。
此前我曾撰文指出医疗人工智能的潜在风险：设计缺陷、使用不当及公平性问题若不及时解决，将损害安全、扩大差距并侵蚀信任。这些风险已在早期部署中显现，亟需领导层主动应对。这些风险并非拒绝人工智能的理由，而是要求我们智慧应用的依据。这意味着需建立监控设计、实施和使用过程的治理结构；培训临床人员审慎监督人工智能（而非随意使用），管理层需为可能的故障做好预案（医疗领域不适用"先行动后求谅"的逻辑）；同时确保患者知情参与，成为每个决策的核心。
人工智能可助我们提供更安全的诊疗，但前提是将其视为工具箱中的普通工具。目标不是自动化安全流程，而是支持那些日复一日创造安全的医护人员。如同任何新工具，其价值在于能否强化医疗核心的人际关系。
治理是基础
部署人工智能前，组织必须明确：其应用范围、责任主体及监控机制——这即治理。
部分系统中，各部门已自行实验人工智能，有时甚至未通知管理层，造成监管盲区。若不知AI嵌入何处，便无法评估影响、管控风险或支持用户。
强力治理始于覆盖全组织的中央化架构，需制定明确的评估、审批及持续监控政策，并确保每项AI工具符合机构价值观、目标及安全标准。
人工智能必须适应诊疗流程，而非反向改变
人工智能能揭示关键洞察，但仅靠洞察无法保障患者安全。
若预测模型标记高风险患者，后续流程是什么？是否有标准协议？还是警报石沉大海？
要发挥AI价值，需将洞察转化为行动。这要求临床、运营及技术团队协同合作，并倾听一线使用者意见——他们最了解实际效用。
测量确保实效
人工智能始终处于动态演进。我们尚处将其融入诊疗与决策的早期阶段，未来必将见证其惊人发展。我们将边实践边学习——有时通过成功，有时因意外后果。持续评估至关重要：需追踪其长期表现，判断AI是否改善结果、减少错误、节省时间，或制造新问题？
测量应纳入组织治理框架，包含量化指标与质性反馈，并用于必要时的工具优化、再训练或淘汰。
监管将至，提前布局
医疗人工智能尚处动态发展期，但监管框架已在路上。联邦机构正制定安全公平的应用规范，提前行动的组织将更具适应优势。
这要求机构持续关注动态、参与行业联盟，并使内部政策与新兴最佳实践接轨。同等重要的是保持透明度——向团队、患者及合作伙伴公开信息。
核心结论：人工智能需结构支撑才能成功
医疗领域日益形成共识：不使用人工智能可能成为更大风险。当工具可用且效益显著时，选择弃用意味着错失预防伤害、减轻负担、提升诊疗的机会。
我们已超越试点阶段。工具就绪、应用场景真实、潜力持续增长。因此问题不再是"能否使用AI"，而是"如何善用AI"。
但这不意味仓促推进，而是需目标明确、思路清晰、审慎决策。因为当人工智能被正确应用时，它将使医疗更智能——也更安全。
作者简介
作为首席安全与转型官，特贾尔·甘地博士（公共卫生硕士，认证患者安全专家）负责提升患者与员工安全，并制定创新医疗转型策略。她主导"零伤害"运动，推动医疗机构将不平等视为对患者及员工的伤害类型，同时领导Press Ganey公平合作计划——该倡议致力于解决医疗差异及种族不平等对患者与照护者的影响。加入Press Ganey前，甘地博士曾任医疗改善研究所（IHI）首席临床与安全官，主导该机构提升患者与员工安全的项目。
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