世界正在迅速变化，社会和环境格局的变化速度令人难以跟上。在机构层面，这种变化甚至更具挑战性。
然而，变化不仅是不可避免的——它必须正面面对。
医院和其他医疗机构已经难以满足迅速老龄化人口的需求，这些人口受到各种慢性健康状况的困扰。
显然，医疗保健系统需要适应这些需求，而人工智能（AI）可以为这一基本服务带来迫切需要的变革。
作为教育工作者，我们需要确保我们正在为学生的未来做准备。
新的前沿
医疗保健的数字化已经在进行中，人工智能在增强诊断优化、实现预测分析和精准医学以及个性化护理方面具有巨大潜力。
人工智能也被证明是自动化行政任务、简化操作、提高患者参与度以及增强资源分配和整体效率的宝贵工具。
这些并不是模糊的承诺——它们有可衡量的好处。
研究表明，人工智能可以通过将患者等待时间减少15%至20%来提高医院效率，并减少医生45%的行政负担，从而为患者护理提供更多时间。
此外，人工智能可以以超过80%的准确率预测医院再入院率，这表明其在临床和运营领域的变革性影响。
与此同时，预计的节约成本也是巨大的。在美国，到2026年，人工智能每年将为医疗体系节省高达1500亿美元（约合6366亿马来西亚林吉特）。
我们正在做的事情
人工智能应用在马来西亚医疗环境中的采用已经在进行中。
我们的卫生部通过其马来西亚卫生技术评估部分，正在评估人工智能工具在广泛用途中的应用，例如在放射学和诊断中增强癌症、结核病和与新冠相关疾病的早期检测。
此外，公共健康诊所正在试点用于肺癌筛查的人工智能工具，使普通医生能够进行胸部X光检查，否则这些检查需要在医院进行。这使得更多的医生能够检测疾病的早期迹象，使筛查更加负担得起和可及。
规划未来
在未来五年内，医疗管理将围绕实时人工智能生态系统展开，预测分析将优化员工和物资配置，自主文档处理将减少行政负担，领导者将临床洞察力与算法管理相结合，以推动公平的结果。
因此，当今的课程必须为未来的医疗保健专业人员做好准备，让他们能够与人类判断相结合地使用人工智能，从而在医疗管理中成为有效的、以患者为中心的领导者。
同样，教育工作者本身也必须熟练使用传感器融合、计算机视觉和机器学习等技术，并准备好深入探讨隐私和伦理问题与人工智能实际应用的复杂问题。
所有这些都是为了让学生为未来智能技术支持的医疗管理与领导角色做好准备。
面对挑战
在我们前进的过程中，我们也应该意识到人工智能采用的障碍和挑战。这些障碍可能包括数字技能的差距，以及由于对技术的不信任和对准确性、透明度和数据安全的担忧而产生的抵触情绪。
对于管理者来说，高昂的实施成本、监管模糊和伦理困境也可能令人望而却步。
医疗保健中负责任的人工智能使用将需要明确的伦理指导方针、透明的算法、可解释的人工智能（XAI）以及通过定期审计强化的数据治理。
这些对于在创新与责任、患者权利和社会信任之间取得平衡至关重要，将需要在马来西亚及更广泛的地区进行有针对性的培训、强有力的治理和利益相关者的参与。
随着技术的发展，我们必须促进各级的持续学习，以保持信息灵通和相关。除了研讨会、训练营、微证书和网络研讨会之外，与科技巨头的行业合作也日益重要，因为它们确保了对最新工具和功能的接触。
这些努力促进了在快速发展的医疗管理领域中的终身学习和适应能力，使学生能够追求广泛的事业。
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