编者注：本文基于播客系列内容整理。播客中表达的观点仅代表受访者立场，不一定代表本出版物观点。读者可查阅完整播客获取更多背景信息。
在CAIO播客最新一期中，主持人桑杰·普里与医生科学家吉里什·纳德卡尼（Girish Nadkarni）展开对话。纳德卡尼博士从印度孟买到美国纽约的职业历程，使他成为医疗领域企业级人工智能转型的领军人物。如今，他担任西奈山医疗系统（Mount Sinai Health System）温德里希人工智能与人类健康系主任，同时执掌哈索·普拉特纳数字健康研究所（Hasso Plattner Institute of Digital Health），身处这场重塑现代医学的AI变革核心。
纳德卡尼博士坦言，他的职业道路源于"机缘巧合"与主动迎接挑战的意愿。在印度完成医学训练后，他赴约翰霍普金斯大学深造信息学与生物统计学——彼时"人工智能"尚未成为主流术语。16年前加入西奈山时，他得到韦斯研究所（Weiss Institute）首席执行官埃尔温·博廷格博士的指导。"他帮助我思考如何不仅改进当下医疗，更能推动未来提前到来。"
这一未来在新冠疫情中加速显现。当西奈山医疗系统成为"疫情震中之震中"，纳德卡尼博士指出，危机促使机构快速演变为学习型医疗系统——该模型利用实时数据持续优化临床决策、验证新干预手段并规模化有效方案。"我们边发现知识边实时应用，这正是学习型医疗系统的进化方式。"
纳德卡尼解释道，真正的学习系统不仅需要数据支撑，更需培育包容实验、保障心理安全及允许失败的文化。西奈山首席数字与信息官丽莎·斯坦普（Lisa Stump）倡导"体验驱动模式"，对此环境构建至关重要。她推动AI采纳从自上而下的指令转向自下而上的用户驱动模式，使临床医生不仅是使用者更成为推广者，并让纳德卡尼领悟"变革管理的关键不在于人们恐惧变化，而在于担忧被变化抛下"。
对话深入探讨了变革管理、投资回报率（ROI）与治理——这三个常令AI领导者困扰的领域。纳德卡尼博士强调首要明确"为何行动"，即"你为何做这件事？试图解决什么问题？"，同时向管理层演示技术价值，并将ROI评估扩展至临床医生职业倦怠、患者体验及员工留存等非财务维度。
谈及AI偏见问题，他坚持部署前需进行严格保障测试、红队测试（red teaming）及持续的部署后监测。对纳德卡尼而言，AI的真正价值在于实现"知识与时间的套利"，为临床医生争取宝贵时间以作出更明智、更具人性化决策。他提醒道："智慧仍是人类独有特质，因其受伦理道德及人类本质所塑造。"
当全球医疗机构奋力推进AI整合之际，吉里什·纳德卡尼博士的实践与洞见提供了一条转型路径：不以取代人员为目标，而是通过技术赋能医护人员。
【全文结束】
