在达拉斯举行的MedCity INVEST数字健康大会上，三位高管分享了他们在医疗 workforce 部署人工智能时的首要考虑事项，包括建立信任和改进互操作性的需求。
在周四的小组讨论中，LRVHealth管理合伙人基思·J·菲利奥利（Keith J. Figlioli）主持了会议，三位医疗高管阐述了在 workplace 推出AI产品时的核心关切。人工智能正逐渐成为医疗 workplace 的关键组成部分，从环境转录工具到临床决策支持系统，但医疗工作者仍在探索如何有效利用AI的最佳实践。
Parkland临床创新中心（Parkland Center for Clinical Innovation）总裁兼首席执行官史蒂夫·米夫博士（Dr. Steve Miff）指出，推广AI工具的关键在于实现员工采用。为达成这一目标，必须建立信任，这需要构建稳健的AI评估框架。他强调：“这些工具不能成为‘黑箱’，提供输出结果和算法背后的洞察及实时信息至关重要。”此外，自动化监控AI模型性能必不可少。他解释道：“一旦开放使用，组织将面临数十种不同的AI模型，而问题在于‘如何持续一致地监控它们？’因此，我们专注于开发算法和方法，以实时监测模型性能……这实际上能增强团队信任，因为员工知道有专人或团队持续关注并及时预警异常。”
米夫博士补充说，一线员工仍担忧AI会导致失业，因此引入新工具时常遭遇阻力。
Ardent Health信息技术战略与运营副总裁杰斯·博特罗斯（Jess Botros）表示，她希望系统内的临床医生能尽可能多地专注于患者，并配备合适的工具。然而，部署AI责任重大。她强调：“要正确实施，必须在数据和信任层面打好基础。需考虑变革管理的影响，确保人员充分理解并认同目标。这变得极其重要。”
Innovaccer首席执行官兼联合创始人阿比纳夫·沙尚克（Abhinav Shashank）则着重强调互操作性的重要性。他认为医疗行业应致力于连接现有系统而非新建系统，并指出理赔处理和向基于价值的医疗转型等重大挑战，根源在于信息流断裂。他表示：“全美各地都将开发优质软件，而我们需要构建一个能无缝连接这些系统的平台……我认为，若能实现系统间高效协作，我们将远胜于盲目开发20种新工具。”
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