人工智在医疗保健领域的应用已超越概念验证阶段；当前核心问题是如何将其可持续地嵌入医院的数字战略中。实验项目常在实验室取得成功，却在临床实践中遭遇失败——低采用率、工作流程整合不佳以及价值实现有限仍是最大障碍。
可持续人工智能并非孤立地追逐算法迭代，而是构建以采用、治理和可衡量成果为核心的生态系统。这需要深思熟虑且系统化的方法，专注于为患者、医疗服务提供者和医疗系统创造真实价值。
沙特阿拉伯的国王费萨尔专科医院和研究中心（KFSHRC）在过去数年中持续构建自有生态系统，包括数字创新中心，涵盖四个关键组件：指导原则、治理流程、创新能力及运营纪律。以下原则与实践不仅适用于医院，也适用于任何寻求可持续规模化实施人工智能的组织。
指导原则
成功的可持续人工智能实施应以问题解决为起点，而非技术本身，无论是临床决策挑战、患者护理缺口还是运营效率低下。"价值优先，模型次之"原则确保项目扎根真实需求。人工智能必须嵌入日常流程而非简单叠加，为医疗服务提供者带来改进而非负担，从而推动实际采用。
支持实施的战略原则至关重要：由目标合作伙伴支持的精简内部团队往往比庞大AI项目更具成效。基础设施同样关键——混合技术架构最为理想，安全的本地系统保障敏感数据安全，基于云的容量与安全开源工具则支持可扩展性。
原则需置于更广阔生态系统考量：在创新合作伙伴选择与商业化过程中，每个周期仅引入少量高价值初创企业，医院作为设计合作伙伴确保其解决方案切实解决医疗挑战。
治理流程
抽象指导原则仅是起点，建立可重复流程确保正确解决方案进入患者护理至关重要。KFSHRC采用七阶段治理周期：
用例启动： 全年接收提案，但在结构化审查窗口评估其临床/运营价值、可行性、成功指标及历史依据。
数据准备： 严格把控数据质量、来源可靠性与代表性。
设计阶段： 团队决策内部构建、调整供应商方案或联合开发。
概念验证与价值验证： 解决方案经分阶段评估：内部技术测试、外部基准比对及领域专家验证。
反馈循环： 与终端用户协作优化可用性、可靠性与相关性。
集成： 除工作流程嵌入外，明确定义后续行动。若临床人员无法处理AI输出，采用必然失败。
后续步骤： 部署后进入结构化监控阶段，跟踪使用率、业务价值与性能表现。分拆及初创合作等商业化路径推动创新超越单院规模。
该治理流程设计务实：既非僵化把关机制，亦非放任自流管道，而是平衡路径，确保AI安全、有效且面向未来。
人工智能创新能力
构建强大AI创新生成与扩展能力是第三关键组件。KFSHRC设立数字创新中心，核心团队精简至10人以内，最大化影响并避免重复。该中心负责产品管理与数据智能，近年已部署30余个人工智能模型。
每个AI工具自始即视为完整产品，配备路线图、成功指标及生命周期管理，确保随医院需求演进。探索性数据分析与数据集准备相结合，使模型基于干净、有代表性且文档完备的数据训练。
模型进入AI+实验室——这个创新引擎负责模型开发、合作伙伴协同设计及AI代理试点。实验室在治理框架内推动新想法，同时严格验证创新是否符合国内外标准、伦理框架及内部治理周期。
多学科团队确保项目交付与可持续性，在创新速度与治理深度间取得平衡。
运营纪律
将潜力试点转化为全院级影响需严格运营纪律：连接战略意图与日常实践的关键实践。这些杠杆决定AI是停留于孤立案例，还是演变为可信、可操作的生产力倍增器。
KFSHRC要求每个AI倡议配备内部临床或运营支持者，确保合作产出切实成果而非沦为"创新剧场"。
生命周期问责是起点：AI解决方案绝非"交付即完成"，每个系统均有指定负责人负责更新、监控及价值消失时的退役，确保工具组合动态演进而非堆积无用资产。
平台思维强化组合管理：组织应聚焦基础设施建设（如数据注册表或监控仪表板），使新模型部署更快、更经济、更安全。
应用学习循环至关重要：培训嵌入日常工作流程而非仅限课堂，员工通过迭代反馈循环参与现实优化，使采用成为持续过程而非一次性推广。
对规模足够组织而言，精心筛选与战略优先级一致的初创及供应商合作伙伴组合，可显著提升运营纪律。
可持续应用AI关乎多维度协同：技术、治理、经济与采用必须同频共振。医疗保健未来属于构建并扩展AI生态系统者，而非仅停留于试点项目。
构建可持续生态系统
医疗AI的真正价值源于实际采用而非实验。领导者需融合内部人才、外部伙伴与清晰治理，确保创新产生共享学习与广泛影响。
系统优先事项日益明确：医院应将AI深度集成日常流程；供应商须满足本地监管需求；政府应投资数据基础设施、治理机制及 workforce能力建设，推动可扩展进展。
可持续应用AI的核心在于全面对齐：技术、治理、经济与采用协同作用。医疗保健的未来必将属于那些构建并扩展AI生态系统而非固守孤立试点的先行者。
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