克服医疗健康领域人工智能的组织挑战：给高管领导者的思考
核心要点
- 始终以明确的业务问题为起点，而非人工智能技术本身
- 开展小规模试点，量化影响效果，并及早纳入跨职能团队
- 通过透明化设计、伦理规范与人工监督建立信任
随着医疗环境在创新浪潮中加速演变，新兴人工智能技术不断涌现，有望优化工作流程并重新聚焦患者护理。然而，驾驭这些强大能力远非简单的技术部署。无论技术前景多么广阔，实施过程始终伴随切实挑战。克服医疗健康领域人工智能的组织挑战，关键在于制定清醒务实的战略，充分考量机构最紧迫的需求及其变革准备度。
我们采访了谷歌（Google）医疗与生命科学全球总监斯维塔·马尼亚尔，协助领导者应对这一复杂局面。她分享了关于如何筹备组织、建立新系统信任度，以及确保人工智能应用从初期即产生实质成效的宝贵洞见。
识别最具影响力的AI技术
《健康科技》：当前哪些人工智能技术正在深刻变革医疗健康领域？
斯维塔·马尼亚尔：目前有四类人工智能正在改变医疗服务模式：生成式AI、环境智能（ambient AI）、代理型AI（agentic AI）以及医疗专用算法。
生成式AI正革新我们与数据的交互方式，无论是总结临床诊疗记录、起草患者沟通内容，还是整合医学文献。环境智能则在后台运作，减轻医护人员的文书负担。
代理型AI是革命性突破——它具有协作性而不仅是辅助性，能在预设参数内自主执行操作，同时确保人工监督。此外，已投入应用的医疗专用算法正在诊断、分诊和个性化治疗领域发挥显著作用。这些技术当前正产生最大影响。
如何选择正确的AI解决方案
《健康科技》：机构应采取哪些步骤，以确定最适合其特定需求的人工智能解决方案？
斯维塔·马尼亚尔：首要原则是停止思考技术本身，从问题出发。领导者常宣称"我需要生成式AI"，却未充分理解待解难题。我始终强调：你并非在寻找锤子与钉子，而是在尝试挂画上墙。请聚焦目标本身。
建议遵循以下最佳实践：
- 梳理现有流程：识别低效环节、人为错误与重复工作
- 定义清晰可量化的成效指标：选择可管理的试点项目，避免贪多求全
- 理解AI解决方案并匹配适用工具：若目标是缓解医护人员职业倦怠，环境智能或是良好起点；若为提升诊断精准度，则可考虑医疗专用算法
- 优先实验验证：及早纳入临床与运营管理者，在可控的"人在环路"（human-in-the-loop）环境中开展试点。这才是发现实践真解之道。
克服医疗健康领域人工智能的组织挑战
《健康科技》：机构在整合人工智能技术时，面临哪些最普遍的挑战？
斯维塔·马尼亚尔：组织障碍主要分为三类：技术性、管理性与数据相关问题。技术层面，许多机构沿用陈旧系统，其设计无法承载人工智能所需的数据量级与类型，互操作性仍是重大瓶颈。
管理层面，常因缺乏高管支持与明确的人工智能战略而受阻。变革管理尤为复杂，尤其在规避风险的文化中。同时存在人才缺口——精通医疗与人工智能的复合型人才稀缺。数据方面，质量、完整性与标准化问题突出。数据孤岛与非结构化格式阻碍有效模型训练。当然，伦理考量尤其是偏见问题必须置于核心位置。
《健康科技》：机构可采取哪些措施应对这些挑战？
斯维塔·马尼亚尔：从小规模定向试点起步，量化影响效果并动态调整。切忌急于求成，重在迭代式学习。
管理层面，需投资技能提升，制定强力变革管理计划，并组建包含IT、法务、临床及运营人员的治理委员会。各级决策均需跨职能输入。
数据层面，优先保障质量，必要时采用合成数据（synthetic data，即模拟真实世界数据统计特性与模式的生成数据）。自首日起设定明确伦理准则，借鉴现有数据治理框架。这已非可选项，而是基础所在。
应对医疗健康领域人工智能的数据隐私与合规挑战
《健康科技》：机构如何解决实施人工智能方案时的数据隐私与监管合规问题？
斯维塔·马尼亚尔：这属不可妥协的底线。隐私保护必须从设计源头嵌入，即"隐私优先设计"（privacy by design）。需建立 robust 安全协议、加密机制、定期审计，并深度理解《通用数据保护条例》（GDPR）、《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）及新兴人工智能专项法规。
法律与合规团队必须早期介入，而非仅在战略末期移交方案。将模型可解释性（explainability）融入设计，使非技术利益相关者理解决策逻辑。例如，当工具指示放射科医师查看10张影像而跳过90张时，必须阐明原因。
透明化是构建信任的基石，将从源头赢得各利益相关方更广泛的支持。
展望未来：人工智能发展新趋势
《健康科技》：感谢您的深入分享。最后一个问题：您观察到哪些即将涌现的医疗健康人工智能趋势？其中哪些将产生最显著影响？
斯维塔·马尼亚尔：多模态AI（multimodal AI）令人振奋——它整合影像、文本、基因组学与可穿戴设备等多源数据，构建更全面的患者健康认知图谱。
联邦学习（federated learning）是另一关键趋势。作为在分散数据上训练模型同时保护隐私的方法，它在患者数据高度敏感且受法律限制的医疗领域至关重要。数据永不离开医院等原始机构，而是将人工智能模型传送至各机构本地训练。随后，仅将学习成果摘要（即模型的"权重"或"参数"）传回中央服务器。服务器整合各机构摘要生成更稳健的全局模型，循环迭代使模型持续优化而不损害患者隐私。这种机构协作模式前所未有，最终训练出基于多样化患者群体的高效泛化模型。
当然，人工智能还将推动超个性化医疗迈向新高度，通过基因组学、可穿戴设备等实时数据生成动态演进的护理方案。最后，人工智能正变革药物研发，显著缩短研发周期并加速新疗法识别进程。
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