要点速览：
- 医疗机构正日益采用预测性人工智能进行医疗服务，但小型、乡村、独立和临界接入医院落后于其他机构，这是技术政策助理部长/国家卫生信息技术协调员办公室（ASTP）周三发布数据的结论。
- 根据分析，从2023年到2024年，各类医院的AI使用率均有所上升。然而，部分机构的采用率仍低得多。例如，去年86%的与医疗系统关联的医院报告使用了预测性人工智能，而独立机构仅为37%。
- 研究人员指出，这些数据表明医院在预测性人工智能使用上存在“持续的数字鸿沟”。
深度分析：
预测性人工智能利用机器学习预测未来结果（如再入院风险），已在医疗行业应用多年。
然而，根据使用美国医院协会调查数据的分析，过去十年中该技术的采用率显著增长。去年，71%的非联邦急性护理医院报告在其电子健康记录中集成了预测性人工智能，较2023年报告采用该工具的66%有显著提升。
医院在三个应用场景中显著提高了预测性人工智能的使用率：简化或自动化计费流程、协助预约安排以及识别高风险门诊患者进行随访护理。
然而，研究人员指出，使用预测性人工智能监测健康和推荐治疗的应用仍较少，可能由于错误风险较高。他们补充说，随着医院在非行政用途上对该技术更加熟悉，可能会更频繁地采用这些工具。
尽管如此，预测性人工智能的采用并不均衡——部分医院似乎被遗漏。去年，仅50%的关键接入医院（位于距离其他医院至少35英里的小型设施）使用了预测性人工智能，而非关键接入医院的比例为80%。
此外，仅56%的乡村医院报告使用了这些工具，而城市医疗机构的比例为81%。
鉴于不准确性的高风险和管理工具所需的大量工作，医疗机构采用人工智能工具可能面临挑战。例如，医疗系统需要建立人工智能使用的治理结构，并持续监控工具，以防其性能下降。
根据ASTP报告，大多数使用该技术的医院正在评估其预测性人工智能工具。去年，82%的医院评估了人工智能的准确性，74%检查了工具的偏差，79%进行了实施后评估或监控。
大多数医院报告对预测性人工智能进行准确性和偏差评估
2024年非联邦急性护理医院的预测性人工智能评估趋势
分析显示，许多人通常参与这项工作。近四分之三的医院表示多个实体负责评估预测性人工智能，其中四分之一报告有四个或更多实体负责。数据显示，特定工作组或委员会以及部门和科室领导最常负责评估预测性人工智能。
该研究与其他研究医院实施其他形式人工智能（如生成式人工智能，可创建文本或图像等新原创内容）准备情况的分析形成对比。在那些研究中，研究人员发现目前很少有试点项目得到全面实施。
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