Epic Systems和Oracle Health于2月向美国卫生与公众服务部（HHS）提交了信函，概述了与临床护理中人工智能采用和使用相关的政策建议。
这些信函是对HHS关于加速临床护理中人工智能采用和使用信息征集的回应。
以下是需要了解的八件事：
- 在2月20日致国家卫生信息技术协调员办公室（ONC）的信中，Epic表示其软件包含超过175个已发布或正在积极开发的生成式AI用例。该公司写道，生成式AI与以往的医疗创新不同，因为它具有概率性，需要持续验证，并且计算、存储和模型使用成本可能波动且难以预测。
- Epic表示，AI可以提高临床医生生产力，减少文档负担，降低职业倦怠，支持更及时的临床决策，并改善患者参与度。该公司建议HHS考虑建立一个供应商中立的AI用例库，展示有独立研究支持的投资回报率。
- Epic还建议设立基于时间的补贴，在固定时间段内覆盖AI基础设施成本，而非固定金额。该公司引用了其Jump Start云基础设施包，该包根据机构规模收取固定月费，覆盖约50项AI功能的云基础设施成本。据信函称，参与该计划的客户AI资源月均使用量中位数增长率为45%，而非参与者为18%；参与者的AI资源使用量是规模相当的非参与者的17倍。
- Epic进一步建议支持“本地验证”，即医疗机构在部署前后使用自身数据和工作流程评估AI性能。该公司表示，小型和农村医疗机构可能缺乏部署后监控的资源，并建议提供有针对性的补贴支持。它还建议监管机构为AI性能定义标准指标和验证流程。
- Oracle Health在2月23日致HHS部长Robert F. Kennedy Jr.的信中表示支持“一种前瞻性、支持行业且安全的方法”来加速AI采用。该公司建议限制可能抑制创新的监管，在联邦机构间协调AI相关政策，并澄清现有法律框架如何适用于临床护理中的AI。
- Oracle对联邦关于临床决策支持软件的指南表示担忧，称某些解释超出了《21世纪治愈法案》确立的框架。该公司建议发布指南，明确软件功能何时不属FDA器械要求，以及医疗机构定制决策支持工具时何时不受器械监管。
- Oracle还鼓励HHS开发公开可用的、保护隐私的AI模型评估基准数据集，并更新患者数据隐私和去标识化标准，融入AI相关条款。
- 此外，Oracle建议HHS调整支付和报销模式，以支持临床医生测试和实施AI赋能技术所花费的时间，并确保AI赋能技术对农村医疗机构可用且可负担。
两封信均指出，AI赋能技术旨在支持临床工作流，医生和医疗机构保留对患者护理的决策权。
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