让AI在英国国家医疗服务体系中落地：成功实施项目的洞见
人工智能正越来越多地应用于解决英国国家医疗服务体系中的临床问题，伴随显著投资和日益增长的乐观情绪，医疗领域对AI的采用正从理论走向现实。
然而，将人工智能解决方案部署到临床实践的过程对许多临床医生和运营团队而言仍是未知领域，不仅在可用解决方案方面存在不确定性，更在于如何实施解决方案、如何准备团队和系统、调整工作流程，以及管理与任何新方案采用相关的变更和实施流程。
本次网络研讨会邀请了两位在不同NHS机构和专业领域主导AI工具部署与应用的临床医生，分享他们的实践经验，为在复杂医疗环境中引入AI提供实用见解。
关键主题：
- 如何定义和优先处理问题，确立AI应用的预期目标
- 如何评估AI工具解决关键临床挑战的适用性，提升准确性和24/7可用性
- 如何组建多学科团队以支持有效实施
- 如何动员和培训员工，确保适当的变革管理
- 理解AI工具的持续评估流程
专家：
- 阿努莫尔·阿罗拉博士，剑桥大学人工智能与机器学习研究员兼医学博士
- 莎拉·布莱克，皇家布朗普顿和哈菲尔德医院成人先天性心脏病科注册医师
网络研讨会综述：
本次由BMJ Innovations副主编海伦·苏拉纳主持的研讨会，深入探讨了NHS中AI的实施，核心观点来自两位专家：
- 皇家布朗普顿和哈菲尔德医院心脏病科注册医师莎拉·布莱克博士分享了在放射科部署AI的经验
- 伦敦大学学院学术临床研究员阿努莫尔·阿罗拉博士讨论了AI应用的广泛挑战，包括监管障碍和数据质量
关键实践洞见：
NHS中AI实施的分步策略（莎拉·布莱克博士）
- 问题识别：急诊科对更快、更准确的胸部X光报告的需求
- 方案选择：与已获英国认证的AI驱动放射学软件公司Cure.ai合作
- 模型验证：通过本地验证研究确保部署前的准确性和安全性
- 实施挑战：消除临床医生对AI的疑虑、整合至现有IT系统、通过审计和差异会议确保持续监控
- 实施成效：提升胸部X光报告效率，通过自动识别正常扫描使放射科医生聚焦异常病例
医疗健康AI：挑战与未来方向（阿努莫尔·阿罗拉博士）
- 核心障碍：
- 数据质量：AI性能依赖训练数据质量，NHS数据量大但常不一致
- 算法偏见：需确保模型基于多样化患者数据训练，避免少数群体代表性不足
- 监管审批：AI工具须符合英国药品和健康产品管理局（MHRA）及NHS指南，可能延缓应用
- 隐私与伦理：
- 合成数据：使用AI生成的非真实患者数据训练模型以保护隐私
- 联邦学习：实现跨医院患者数据训练而不共享原始记录
- 临床培训应用：
- AI通过精选罕见复杂病例增强医学生学习
- AI辅助诊断工具应支持而非替代临床医生
核心结论：
- AI实施必须始于明确问题——选择合适用例并验证AI性能至关重要
- AI工具需无缝融入现有临床工作流，确保医生参与和信任
- 数据治理不可或缺——NHS需平衡AI训练的数据共享与隐私安全
- 监管与伦理考量须前置，包括MHRA审批、上市后监测及风险缓释
- 协作是成功关键——临床医生、软件工程师与监管机构需协同推进
- 合成数据与联邦学习有望在保护隐私前提下革新AI训练
- 医疗AI教育应聚焦复杂病例分析，而非取代基础培训
AI与医疗健康的下一步：
- 开发AI驱动的门诊风险分层模型（如心脏病学）
- 推广隐私增强技术，如用于安全AI训练的合成数据
- 在国家医疗质量改进项目中扩大AI应用
- 加强NHS、学术界与产业界协作以优化AI创新流程
本次研讨会为AI在真实医疗环境中的实施提供了实践指南，同时系统回应了监管、伦理与临床参与等关键挑战。
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