大多数医疗系统都在谈论加速AI采用。但纽约市蒙特菲奥里医疗系统的首席数据与分析官苏迪普托·斯里瓦斯塔瓦(Sudipto Srivastava)却在思考相反的问题。
负责监督这家拥有13家医院的学术医疗中心的数据分析、组织报告、AI治理和研究IT的斯里瓦斯塔瓦表示，医疗系统在不断增加技术而没有同等纪律来移除技术的本能，是医疗系统可能犯下的最具后果性的错误之一。蒙特菲奥里已经推出了80多项AI解决方案，另有近100项正在开发中；再增加更多将挑战其承载能力。
"我喜欢说，我们真的很擅长'加法'，但不擅长'减法'，"他说。"我们很擅长不断增加解决方案和技术，但我们并不那么刻意地去'减法'和移除它们。"
这一理念构成了蒙特菲奥里AI治理框架的核心，该框架本身也经过了精心的迭代。斯里瓦斯塔瓦表示，该系统的治理1.0是为了应对大量AI请求而设计的速度优先方案。今年年初推出的治理2.0扩大了参与范围，包括临床、护理、财务、法律、隐私和网络安全相关方，以实现更周到和深思熟虑的流程。治理3.0已在开发中。
该框架不仅仅是批准解决方案；它还关注在解决方案上线后对团队结果的问责。当一个AI工具通过治理审查时，是因为这些工具将触及定义好的患者接触量、以可衡量的程度提高生产力，或者达到特定的成本或数量阈值。团队会拒绝不符合这些标准的工具。
"当你推出一个解决方案并且AI治理批准它时，假设它将实现x，你知道，x数量的患者接触并提高生产力，或者达到某个美元阈值、数量或容量阈值，"斯里瓦斯塔瓦说。"它是否实现了？让我们诚实测量。如果没有，就把它从我们的生态系统中移除。相信我，这些对话并不容易。但这是必要的框架，这样两三年后，我们就不会承担太多技术债务，以至于必须单独进行一项工作来解开所有这些。"
这种严谨性尤其重要，因为蒙特菲奥里正在追求的领域非常广泛。活跃领域涵盖放射科、急症护理、心脏病学、消化科、IT安全和护理，以及在收入周期和供应链方面的重大投资。在收入周期方面，斯里瓦斯塔瓦认为AI是拒付管理、预先授权和流程效率提升的重要杠杆。他将供应链描述为大多数医疗系统的第二大或第三大成本中心，是另一个他认为被低估的重点领域。
"他们从购买铅笔到MRI机器，"他说。"以深思熟虑的方式使用AI至关重要。"
人群健康和护理管理完成了临床优先事项，目前已经在进行护理缺口闭合、HEDIS评估指标和使用生物临床BERT的癌症自动标记工作。在研究方面，蒙特菲奥里去年与Dandelion Health建立了合作伙伴关系，加入了一个提供去标识化数据用于AI算法开发和高级研究的医疗系统联盟。
但资源并非无限。
展望2026年和2027年，宏观环境将迫使人们重新关注成本节约。数据保护仍然是一个持续关注的问题，特别是围绕供应商数据使用和大语言模型训练协议所产生的问题。
"医疗保健正在以更快的速度拥抱AI，"他说。"领导层、临床层面和护理层面都有这种兴趣。那么，你如何从噪音中过滤出信号？什么值得投资？什么不值得投资？"
在这种环境中保持务实需要蒙特菲奥里做出的一个结构性选择：与其任命专门的AI主管，该组织将AI责任嵌入到每个角色中。
"我们的理念是，AI和技术是每个人的责任，"他说。"我们发现这释放了我们的员工和医生，使他们能够从自己独特的视角探索事物。"
与新技术和AI工具相关的变革管理对于最大化回报至关重要。医疗系统不能强制采用，临床医生和员工对新工具的焦虑被认真对待而不是被忽视。
"必须有一场对话，理解它能做什么，不能做什么，"斯里瓦斯塔瓦说。"在理解其价值方面，有很多培训和辅导，谈论并诚实地面对人们的一些怀疑。这是一个过程。有时你前进两步，后退一步。"
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