临床AI的价值衡量：超越财务底线
美国各地的医院和医疗系统正在迅速采用人工智能（AI）技术，但并非所有机构都能看到预期的积极结果或价值。医疗保健领导者需要以开放的心态看待临床AI的投资回报率（ROI），而不仅仅是关注财务影响。从长远来看，AI将成为创建更智能医疗生态系统的关键。
“ROI的问题总是很有趣，”OSF HealthCare的创新高级研究员Jon Handler说，“这里有一个硬成本和硬ROI的概念，也有软ROI。最终，无论这些影响多么难以衡量，它们对底线的实际影响是一样的。”
Jon Handler，OSF HealthCare的创新高级研究员。照片由OSF HealthCare提供。
Handler和OSF HealthCare的数字与创新发展副总裁Roopa Foulger参与了HealthLeaders Mastermind项目，该项目探讨了AI在临床运营中的应用。他们表示，这家位于伊利诺伊州的医疗系统正在合理评估新工具和项目的价值，不仅关注财务收益，还关注长期的临床价值。
“我们如何衡量它？”Handler问道，“我们如何评估它？如何验证它？随着一些新的大型语言模型和生成式AI的出现，这个问题变得更加复杂。现在，不再是基于特定用例构建的算法，而是通用模型——如何评估它能做的所有事情？”
“还有许多其他方法可以衡量创造的价值，”他总结道，“确定正确的衡量标准至关重要，即使这些标准可能不是最容易衡量的。”
Foulger表示，该医疗系统已经在多个领域使用AI，包括围绕死亡率和风险预测的临床项目以及影像审查。通过OSF Innovation，他们还在关注一些具有独特想法的小型初创公司，同时实施EHR供应商提供的AI工具。
“我们在鼓励关注那些可能不同的东西，”她说，“同时也在问，为什么要去重新发明已经存在的东西？”
Handler和Foulger都对AI进入医疗保健的速度感到惊讶，尽管该行业已经使用自动化和预测算法超过十年。虽然他们在多个部门看到了AI的应用，并在提高效率和减少行政压力方面取得了成功，但也看到许多强大的用例未能产生影响。
“我对哪些有效、哪些无效感到惊讶，”Foulger说，她指出AI工具在收入周期和财务方面处理复杂流程时表现出价值，这些流程通常需要大量时间和精力。她质疑医疗保健组织是否过快地接受了新想法，而没有给这些工具足够的时间来证明其有效性。
Handler表示，他对一些有前景的项目在已发表的文献中显示出混合结果感到惊讶，例如使用AI转录医生-患者会话或生成收件箱消息的草稿回复。这可能表明，人们对这些新工具的期望与它们可能更一致提供的益处之间存在脱节，如减轻压力和倦怠。
他也认为，这可能是医疗保健行业还需要学习更多关于AI的一个好迹象。“很难知道你是在处理一个被高估的东西还是没有，”Handler说，他指出互联网曾是一个闪亮的新工具，对其影响的预测褒贬不一，但最终变得普遍。“因此，对未来[AI]的任何预测……都是在危险的领地上行走，因为做出预测的人往往错了。”
“除了意外的好处之外，可能还有一些我们尚未预料到或无法管理的负面影响，因为这些变化发生得太快了，”他补充道，“这些都是真正重要的问题。”
Foulger展望了一个未来，在这个未来中，AI将成为更智能的医疗生态系统的一部分，为患者和提供者即时提供决策支持、最佳实践和健康与保健建议。她指出，该行业拥有大量的数据，但直到现在还没有工具来利用这些信息。
关键在于找到正确使用这些工具的方法。“我最大的希望是我们能够尽可能有效地利用它，以改善我们为同胞提供的服务，”Handler说。
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