在达拉斯举行的MedCity INVEST数字健康会议上，三位高管分享了他们在医疗保健工作团队中部署人工智能时的首要考虑事项，包括建立信任和改善互操作性的需求。
从左至右：LRVHealth管理合伙人基思·J·菲廖利；帕克兰临床创新中心总裁兼首席执行官史蒂夫·米夫博士。人工智能正成为医疗保健工作场所不可或缺的一部分，从环境转录工具到临床决策支持。但医疗保健工作者仍在学习如何有效利用人工智能的最佳实践。
在周四达拉斯MedCity INVEST数字健康会议上的小组讨论中，三位医疗高管分享了他们在工作场所推出AI产品时最关心的问题。会议由LRVHealth管理合伙人基思·J·菲廖利主持。
一位高管认为，让AI工具被采用是关键。但根据帕克兰临床创新中心总裁兼首席执行官史蒂夫·米夫博士的说法，要让这些工具被采用，员工必须信任它们。要建立信任，需要有健全的人工智能评估框架。这些工具也"不能是黑箱"，因此提供"输出和算法背后的洞察和额外实时信息至关重要"。此外，自动化AI模型的监控也至关重要。
他表示："一旦你打开大门，最终会得到数十种不同的AI模型，而我问的问题是，'作为一个组织，我将如何持续监控这些模型？'因此，我们一直专注于开发算法和方法，以实时监控这些模型的性能……这实际上建立了团队的信任，让他们知道有人或团队在持续关注这些模型，并在出现问题时发出警报。"
他补充说，在一线员工中，仍存在人工智能会导致他们失业的担忧，因此在引入新工具时常常会有"抵触情绪"。
另一位医疗高管——阿登特健康IT战略与运营副总裁杰斯·博特罗斯指出，她希望系统中的临床医生能尽可能多地与患者相处，并拥有合适的工具。尽管如此，在部署AI时责任重大。
她表示："要正确地做到这一点，你必须从数据角度和信任角度确保你的工作有序。你需要考虑变革管理的影响，并确保人们真正参与其中，真正理解我们为什么要这样做。这变得非常重要。"
与此同时，创新克公司（Innovaccer）首席执行官兼联合创始人阿比纳夫·沙尚克强调了互操作性的重要性。医疗保健行业应致力于连接现有系统，而不是构建新系统。他强调，医疗保健面临的许多最大挑战，如理赔处理和向基于价值的医疗过渡，都源于信息流的断裂。
他表示："美国各地将构建出优秀的软件，我们需要努力的是创建一个系统，将这些软件连接起来，使它们真正协同工作良好。……我只是认为，如果我们能让这些软件协同工作，我们将处于比基本上尝试获取20个新东西好得多的位置。"
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