大约三年前，位于弗吉尼亚州诺福克的森塔拉医疗系统成立了一个人工智能指导委员会和治理小组，以指导伦理并对抗在急性护理环境中引入人工智能时可能出现的偏见。
森塔拉开始了一个试点项目，研究如何利用人工智能使电子健康记录（EHR）更加强大。该医疗系统为住院医生提供了一个引擎，能够浏览整个EHR和患者的所有历史数据，并识别出可能需要关注的病症。这个引擎提供了选项，住院医生可以选择同意或不同意引擎的评估结果。他们同意的信息会被包含在患者的记录中，从而让住院医生有更多的时间与患者互动。
这个试点项目还带来了更广泛的影响。
“更大的好处是，在我们开始训练用于出院总结的大规模语言模型引擎后，它会收集住院期间获得的所有历史数据，并将其整合成一个非常具体、有针对性的出院总结，以便后续医疗服务提供者继续对患者进行护理，”森塔拉医疗系统的首席信息官Tim Skeen说。“这是一个有趣的旅程，不仅是为了获得采用，还要弄清楚如何与这种辅助工具合作并信任它，然后挑战它，使其在工作中更加有效。”
早期，这项技术在出院总结中确实出现了一些错误。Skeen的团队继续训练模型以避免这些问题，并达到他们每次记录所需的高质量标准。
“我们发现这在提高质量、安全性和财务效益方面非常有益，因为它能够更全面地记录所完成的工作，”Skeen说。“我们已经将这一技术推广到我们所有的12个急性护理设施，现在我们正在考虑将其扩展到其他模式和其他服务地点。”
从试点到全面推广是一个团队的努力，需要整个医疗系统领导层的参与。
“这不是关于技术，也不是告诉临床医生这项技术有多酷，”Skeen说。“而是要找到合适的使用案例中的倡导者，让他们说‘这将如何让你的工作更好？’幸运的是，我的首席医疗信息官Joe Evans博士是这项工作的倡导者，他的声音比CIO的声音更能被医院的临床医生接受，因为他也是一名医生。”
Evans博士随后在每个设施中建立了倡导者，推动采用和取得成果。Skeen表示，选择第一个推广技术的合适设施非常重要，需要有一个支持医生倡导者的总裁，重新构想工作流程和过程变更。
“技术的直观性是一个优势，但在最初的两个设施中找到倡导者，然后逐个设施推广，确保我们有倡导者是非常重要的，”Skeen说。“我很高兴地说，我们这项技术的采用率已经超过75%。在我过去的经验中，即使能获得25%的临床医生采用，我也会感到很高兴。”
倡导者向他们的医生团队推销了这项技术，并为推广积累了动力，而实际看到这项技术如何减少倦怠并给他们更多时间与患者相处则是额外的激励。自那时以来，Skeen和他的团队在其他人工智能和环境人工智能推广中也采用了医生倡导者的方法。
展望未来，森塔拉有一个强大的流程来选择、试点和推广与其多年转型计划“One Sentara”相关的未来人工智能解决方案。One Sentara框架将组织视为所有护理交付站点和健康计划的一部分；组织将考虑技术如何影响患者、成员和医疗消费者。具有最大潜在积极影响的技术将胜出。
“历史上，叫得最响的人会得到资本资金，而不是基于良好的商业案例和投资回报率，更不用说衡量他们在商业案例中承诺的投资回报率是否真正实现，”Skeen说。“在One Sentara框架内，我们创建了一整套流程和治理工具集，基本上涵盖了整个组合。”
该模型记录了从构思到实施再到最终价值实现的过程，以决定是否继续提供资金。这个过程要求建立一个强有力的商业案例，并与财务部门作为合作伙伴签署计划。然后，财务团队将在五年内衡量投资回报率，以确保结果继续产生价值。
随着新的生成式人工智能和预测模型的出现，森塔拉的模型特别有益，因为投资回报率较为软性，侧重于成本规避和减少临床医生的倦怠。但也有硬性的投资回报率可以衡量。通过改进整个护理过程的记录，医疗系统正在增加收入，因为该工具支持文档记录并确保团队在整个护理过程中进行收费。
治理模型推动创新者识别硬性的投资回报率并确保成功。这也帮助团队拥抱“快速失败”的心态，因为森塔拉正在迅速行动以取得成果。
“你相信这项技术将解决这个投资回报率问题，但如果不能，你会转向并关闭它，”Skeen说。“让我们抓住那些资源，抓住下一个具有最大投资回报率的东西，这将为我们业务以及消费者带来价值。”
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