如何在医疗保健中平衡创新与责任
随着NHS（英国国家医疗服务体系）面临前所未有的需求，人工智能（AI）的集成提供了一个诱人的前景：一个更高效、响应更快、以患者为中心的系统。然而，从我的角度来看，我们还远未准备好全面拥抱AI带来的机会。要在利用AI的全部潜力的同时防范其风险，我们需要解决理解、专业知识和治理方面的关键差距。
超越流行词汇
我们面临的一个挑战是对什么是AI缺乏明确的定义。在考虑生成式AI与高级分析和自动化时，伦理和安全考虑是非常不同的。这造成了混乱，稀释了对于那些随时间学习和适应的技术必要的治理过程。我遇到过这样的场景：AI被用于解决工作流程中的瓶颈，结果只是将问题转移到了更下游的环节。这突显了一个关键教训：在引入AI作为解决方案之前，必须全面理解问题。否则，不一致的实施风险会呈指数级上升。
组建多学科团队以应对偏见和风险
有效的AI实施不仅需要技术专长，还需要多学科的方法，将运营领导、技术、沟通和伦理专家以及最终使用该技术的人员聚集在一起。为此，东南伦敦ICB（综合护理委员会）发起了一系列圆桌研讨会，旨在解决偏见、劳动力对齐和患者参与等关键问题。这些研讨会揭示了另一个重要挑战：AI解决方案需要持续的监测和治理。AI的自适应性质意味着它不能被视为“设置后即可忘记”的技术。持续评估是确保AI与临床需求保持一致并防止无意中将偏见嵌入决策过程中的关键。
或许阻碍AI采用的最大障碍之一是缺乏信任。患者和员工都需要了解AI何时、何地以及如何使用。明确的沟通和透明度至关重要。我们在东南伦敦建立了一个强大的社区参与基础，并将利用“让我们谈谈东南伦敦”等平台收集反馈，向我们的社区阐明AI。
同样重要的是要解决劳动力的担忧——确保员工将AI视为一种助力而非威胁。
合作是关键
医疗保健中的AI实施必须是一个协作的过程。小型供应商和志愿、社区和社会企业组织往往缺乏内部开发AI专长的资源。在东南伦敦ICB，我们正在考虑建立一个中央专家审查小组，以支持整个地区的组织。该小组将提供指导、监督和共享资源，确保AI项目安全有效地实施。此外，我们倡导在ICS（综合护理系统）和NHS更广泛的范围内加强合作。分享见解、框架甚至陷阱可以防止重复努力，加速进展。例如，在文档或数据治理等领域分享最佳实践可以为刚刚开始AI旅程的组织节省宝贵的时间和资源。
在东南伦敦，我们的优先事项是开发一个实用的AI实施框架。该框架将为AI生命周期的每个阶段提供明确的指导，从概念构想到验证和扩展。至关重要的是，该框架将在创新的需求与保护患者、员工和更广泛社区的强有力保障之间取得平衡。
展望未来
我设想一个AI在其中发挥核心作用的NHS，将护理从医院转移到社区，提高效率，实现更加主动、预防为主的护理。例如，AI可以帮助识别有升级风险的患者，从而及时进行干预，使他们远离医院。然而，实现这一愿景取决于强大的数据平台和集成系统，支持提供者之间的无缝协作。AI在医疗保健转型方面具有巨大潜力，但其实施必须以责任、合作和对其能力和限制的清晰理解为基础。当我们准备在2025年数字健康重置会议的“提高整个NHS劳动力的数字技能”会议上分享我们的框架时，我希望这些实用见解能帮助医疗保健领导者应对AI的复杂性，为患者和提供者解锁其好处。
将AI整合到医疗保健中的旅程令人兴奋，我们很高兴能够在东南伦敦ICB引领这一进程。这不是短跑而是马拉松——一个需要耐心、合作和对道德和公平护理的坚定承诺的过程。
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