人工智能(AI)已经改变了医疗机构收集和分析数据的方式。如今，它正在改变医疗机构如何构建新的解决方案，以应对诸如自动化行政工作和支持临床决策等挑战。
哈佛大学陈曾熙公共卫生学院于6月9日举办了一场网络研讨会，探讨医疗机构如何使用人工智能工具以及确保患者安全和健康数据安全的最佳实践。该活动是"压力点"(Pressure Points)系列的一部分，由The Studio和高级学习学院(Advanced Learning Academy, ALA)联合主办。
与会专家包括：Lunar Studio首席执行官、Lumin Health执行主席兼首席战略官特里尚·潘奇，以及生物统计学讲师希瑟·马蒂，两人均为ALA多门医疗人工智能课程的联合主任；波士顿儿童医院高级副总裁兼首席创新官约翰·布朗斯坦；以及SCAN集团首席人工智能与分析官阿曼·班达里。非学位教育与创新副院长里法特·阿通担任主持人。
潘奇总结了各种类型的人工智能工具并解释了它们之间的一些区别：诸如ChatGPT之类的聊天机器人会根据用户提问整合信息；生成式人工智能则会根据提示执行创建图像或计算机代码等操作。代理型人工智能(Agentic AI)的不同之处在于它是主动的。用户只需输入目标，例如规划一个多步骤工作流程，工具就会自行找出实现该目标的步骤。
布朗斯坦表示，波士顿儿童医院多年来一直在使用人工智能，例如在获得同意的情况下记录医护人员与患者之间的对话，并将其转录为临床笔记。他还表示，医院已与OpenAI合作开发了一种用于改善罕见疾病诊断的解决方案。
"人工智能在提供医疗服务方面真正改变了游戏规则，同时也改变了我们支持医院运营的能力，"他表示。例如，他说临床医生正在与技术合作伙伴合作，开发可用于重症监护室(ICU)的解决方案，从不同来源汇总患者的健康信息。
确保人类全程参与
班达里指出，在医疗保健领域正在开发的两种不同类型的人工智能解决方案：运营类(处理大量行政任务)和临床类(直接影响患者治疗结果)。他和其他与会专家强调了建立安全保障措施的重要性，特别是针对临床解决方案。
马蒂表示，在开发代理型人工智能解决方案的每个步骤中，确保人类全程参与非常重要，包括进行定期检查和评估。
她还表示，临床医生和医疗保健领导者需要确保解决方案建立在反映医疗机构服务人群多样性的数据基础上，而不是加剧现有的健康不平等。她说："他们可能没有意识到自己正在对哪些患者被纳入、哪些数据字段重要、他们正在优化哪些结果等问题进行编码。这个解决方案对哪些人群效果最好？在哪里进行了测试？在亚组中会发生什么？这些问题必须成为本能反应，而不是事后想法。"
布朗斯坦表示，波士顿儿童医院的人工智能治理小组由临床医生和医院各部门的代表组成。该小组审查全院开发人工智能解决方案的工作，评估风险，根据医院的整体需求对项目进行优先排序，并促进临床部门之间的合作。他说，他们试图支持来自研究人员和临床医生的创新解决方案，但补充说，医院对哪些解决方案能从原型阶段进入实际部署阶段非常谨慎。
与会专家一致认为，医疗保健领导者需要了解如何使用人工智能工具。布朗斯坦表示："许多人认为，如今每位首席执行官基本上都需要成为组织的人工智能首席官，因为他们需要全身心投入其中。"他表示："人工智能必须成为未来每个医疗系统的组成部分。"
潘奇表示，获得用于开发软件的人工智能工具正在"训练人们思考他们面临的问题，并让他们相信，我可以说，他们有能力自己解决这些问题。我认为这在医疗保健领域尤为重要。"
"压力点"系列之前的活动曾聚焦于医疗保健劳动力的未来、危机领导力、在实践中使用人工智能技术以及平衡临床和财务优先事项。
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