AI技术在医疗保健领域的应用已从测试阶段发展为切实帮助医生决策、提高诊断水平并保障患者安全的实用工具。美国医院协会（AHA）指出，未来五年对医院来说至关重要，需要建立合适的系统以充分利用AI工具。目前，已有近400种AI算法获得美国食品药品监督管理局（FDA）批准，主要应用于诊断领域，例如医学影像。这类影像能够帮助发现肺结节或乳腺癌等问题。
美国的医院每年进行约36亿次影像检查，但其中约97%的数据由于难以分析而未被使用。AI能够处理这些海量数据，从而提高诊断的准确性和速度。芝加哥大学的胡安·罗哈斯博士（Dr. Juan Rojas）表示，AI工具通常比传统方法（如改良早期预警评分MEWS）更擅长预测患者的病情恶化风险，这有助于医生及时采取措施，可能改善治疗结果。
基础设施需求：构建AI框架
为了有效利用AI，医疗保健系统必须投资于支持先进技术支持的现代化系统，其中包括以下几个关键部分：
- 数据治理与管理：
数据是AI的核心动力。医院需要制定清晰的规则来收集、存储和管理大量患者数据。良好的数据治理确保数据的准确性、安全性，并符合隐私法规（如《健康保险可携性和责任法案》HIPAA）。泛美卫生组织（Pan American Health Organization）开发了一套针对公共卫生领域AI的工具包，其中指出数据治理是安全使用AI的关键。丹尼尔·马利（Daniel Maley）也将数据治理列为AI整合的第一步。
- 现代化IT基础设施：
AI需要强大的计算能力和高效协同的系统。医院应升级其IT系统，以实现实时数据共享，并将AI整合到电子健康记录（EHRs）和医院日常流程中。像Redox这样的公司通过让临床数据自动更新患者记录，使工作流程更加顺畅。
- 熟练的劳动力：
在医疗保健领域处理AI所需的技能存在缺口。医生和IT人员不仅需要接受使用AI工具的培训，还需掌握评估其效果和安全性的能力。许多地方，尤其是小型诊所，缺乏AI专家，这使得AI的采用变得困难。
- 治理与伦理监督：
AI必须遵守严格的规则，以防止偏见、隐私问题和不公平访问等风险。监控系统确保AI工具安全运行并公平对待患者。一家名为Qualified Health的初创公司正在开发实时监控平台，以确保AI的安全使用。
- 资金与战略合作伙伴关系：
搭建AI基础设施成本高昂。医院、私营企业和大学之间的合作可以共享资源和知识，从而加速AI的采用。
美国医疗保健领域AI基础设施发展的挑战
尽管AI展现出巨大潜力，但将其整合到美国医疗保健体系并非易事。许多挑战阻碍了医院和诊所有效使用AI：
- 数据质量与可访问性：
AI依赖清洁且多样化数据才能良好运作。糟糕或缺失的数据可能导致错误的AI结果，危及患者安全。分散在不同EHR系统中的数据也增加了整合难度。专家如斯科特·J·坎贝尔博士（Scott J. Campbell, MD, MPH）指出，数据访问和整合不足是AI公司面临的主要问题。
- 工作流程整合：
AI工具必须无缝融入医生的日常工作，而不增加额外负担。许多AI公司失败的原因在于其工具不符合医疗服务提供者的工作习惯或计算机系统。如果AI工具不易使用，员工可能不会接受。
- 利益相关者协调与领导支持：
AI的采用需要医院领导、医生、IT人员等多方支持。如果没有强有力的领导和明确计划，AI项目可能会停滞或失败。
- 监管与伦理问题：
医疗保健AI必须遵守隐私、数据安全和医疗责任方面的法律。如果数据不够多样化或缺乏适当监督，AI系统可能带有偏见，导致不公平的护理。
- 人才获取：
目前缺乏受过医疗AI训练的人才，如数据科学家或临床AI专家。这一技能差距减缓了AI的使用，使得医院更加依赖外部公司。
未来方向：为AI驱动的医疗保健做好准备
专家表示，到2028年，美国的医疗保健系统将更好地适应AI。AHA Futurescan 2023调查显示，超过48%的医院首席执行官和战略领导者认为，他们的医院将在五年内拥有支持临床决策的必要系统。成功取决于以下几个方面：
- 以人为本的AI设计：
胡安·罗哈斯博士指出，最佳的AI系统将专注于满足医生和患者的需求。AI应辅助医护人员，而不是取代他们或使事情复杂化。
- 协作生态系统：
AI的应用将涉及医院、大学、政府和初创企业之间的合作。“STANDING Together”全球计划展示了数据共享标准和减少偏见的重要性。
- 扩展诊断以外的应用场景：
AI目前主要用于影像和诊断，但未来的AI工具还将帮助实现工作流程自动化、患者监测、药物递送优化以及个性化护理。
- 增强公共卫生准备：
通过借鉴泛美卫生组织的工具包，美国医疗保健可以发现治理、员工培训和系统中的薄弱环节，从而有针对性地投资，实现更顺畅的AI应用。
使用AI实现医疗工作流程自动化：医疗机构的实际应用
AI可以帮助自动化医疗工作和行政任务，这对医疗实践管理者、诊所所有者和IT人员尤为重要。AI可以简化安排预约和处理患者电话等日常任务。像Simbo AI这样的公司提供了由AI驱动的电话自动化服务，帮助减轻员工负担并改善患者沟通。
AI在医疗工作流程自动化中的优势：
- 高效的患者沟通：
自动化电话系统可以回答常见问题、确认预约并发送提醒。这减少了等待时间，降低了错过电话的可能性，对患者和办公室均有益。
- 减轻行政负担：
AI在繁忙时段处理大量来电，释放员工处理更复杂的任务。这节省了成本并提高了资源利用率。
- 改进数据捕获与准确性：
AI电话系统自动收集正确的患者信息并链接到实践管理软件，提高了数据准确性并减少了错误。
- 全天候可用性：
自动化系统全天运行，方便患者随时联系办公室，包括非正常工作时间。
- 与临床工作流程集成：
当AI工具与EHR和调度软件连接时，它们能够帮助顺利安排预约、分流患者并管理后续护理。
搭建AI工作流程自动化需要仔细规划。实践管理者和IT人员必须确保技术与现有系统兼容并符合隐私规定。培训员工对于顺利过渡和充分利用新工具至关重要。
对美国医疗保健管理者的重要思考
随着美国各地的医疗设施为AI的使用做准备，建立正确的系统至关重要。这包括良好的IT基础设施、数据管理、熟练的劳动力、伦理规则以及强有力的领导。AI可以在临床护理、诊断、患者安全和办公流程方面带来益处，但只有在解决基本挑战后才能实现这些优势。
医疗保健领域AI的未来取决于人类和智能系统的协同工作，以支持护理和运营任务。医疗实践管理者和IT人员将在选择AI工具、改进基础设施以及确保组织内一切顺利运行方面发挥关键作用。
通过关注这些重点领域并借鉴当前项目和专家意见，美国医疗保健可以构建一个通过AI改善患者结果、提高工作效率并加强医疗交付的系统。
(全文结束)