并非所有医疗领域的AI都是平等的

人们通常认为，如果FDA批准了某个医疗护理或设备中的AI算法，那么这些算法一定和其他已批准的解决方案一样好。然而实际上，所有的AI并不平等——甚至相差甚远。FDA的批准仅意味着产品达到了最低的安全和有效性标准。这并不意味着两个获批的算法在实际临床环境中会有同样的表现——远远不是这样。这也是大多数医疗AI解决方案未能成功的主要原因之一。

作为多年来一直在AI、工作流程技术和临床实践交叉领域工作的专家，我亲眼目睹了这个问题。在我的经验中，许多今天实施的AI工具都未能满足实际临床需求。要真正取得成功，一个解决方案应该能够增强工作流程，支持更好的临床结果，并减轻医生的工作压力——我认为在这些关键领域仍有很大的改进空间。

让我详细解释一下原因。

1. 浅层AI缺乏临床深度

一个主要问题是，许多AI产品在开发时并没有对所要检测或治疗的疾病有深入的理解。开发者可能有数据，但这还不够。你需要临床洞察力——了解解剖学、疾病过程、其进展方式、如何在图像中显现以及医生在压力下如何解读它。如果算法标记出“可疑的东西”，这并不是非常有用。这种模糊的警报往往缺乏自信临床决策所需的细节。

这就是深度临床AI概念发挥作用的地方。深度临床AI旨在定位问题、量化它、描述疾病并以立即可用的方式呈现。无论是通过2D/3D可视化、颜色映射还是自动纵向跟踪，目标是提供清晰的信息——而不是更多的猜测。

2. 数据多样性不足导致不可靠的结果

第二个主要问题是数据。大多数AI模型的训练数据都不够多样化。通常，公司从一两家医院的数据中构建他们的算法，使用的是患者群体有限且扫描仪类型、人口统计学、年龄或地区变化较小的数据。这些模型在实验室环境中可能表现良好，但在实际部署到不同系统和患者档案时就会崩溃。

你的数据必须具有代表性和可靠性。这包括真实世界的数据和通过高级图像处理生成的合成数据。FDA允许在训练中使用合成数据，但需要进行真实世界的验证才能有一个临床上有意义的AI解决方案。在这里你不能走捷径。如果你的AI没有用反映临床现实的数据进行训练，那么在关键时刻它将无法表现。

3. 缺乏工作流程整合

即使一个算法准确且经过高质量数据训练，如果它不能融入临床工作流程，也会失败。医疗保健提供者已经不堪重负。他们已经精疲力尽，没有时间和精力去跳过障碍来使用你的产品。

许多公司在这一点上失去了方向。如果您的AI没有无缝集成到临床医生已经使用的工具中（例如放射科使用的PACS系统），它就不会被采用。我们一次又一次地看到这种情况。临床医生不会离开他们的主要环境去访问一个单独的应用程序，解读模糊的结果，然后再返回将其与他们所看到的内容进行关联。这是不可持续的。

可视化也起着重要作用。如果输出不是立即可解释的——如果它被埋没在术语中或以抽象的方式呈现——即使技术上正确，也不会被信任。

成功的标准

在开发临床工具时，优先考虑临床相关性至关重要。让有经验的临床医生尽早参与开发过程，以便他们可以根据实际经验提供有价值的见解。与各种专业的关键专家合作，以获得关于什么在实践中有效、什么无效的指导。

建立一个专门的临床成功团队，包括卒中协调员、护士和其他医疗专业人员，确保产品设计时考虑到临床可用性。这些专业人士在开发过程中充当关键反馈循环，可以帮助您验证正在构建的产品是否真正支持前线提供者。

此外，与医院合作伙伴进行严格的临床研究至关重要。通过在实时环境中部署工具，您可以验证其有效性并发布结果以展示其价值。

重新定义医疗AI的成功

AI的成功不仅仅是闪亮的演示或FDA的检查框。它在于帮助临床医生准确诊断和有效治疗患者，同时减轻负担，而不是增加负担。

我们不能停留在表面。不完整的AI输出错过实际问题不仅浪费时间，还会破坏信任。一旦信任消失，无论你的技术堆栈多么先进，使用率都会降至零。

如果我们希望AI真正改变医疗保健，我们需要超越基础，采取更深层次、更具临床意义的方法。这意味着设计工具时要与临床医生合作，为临床医生服务，由真实世界的数据驱动，并集成到真实世界的工作流程中。

因为归根结底，如果AI不能帮助人们提供更好的护理，它就没有任何帮助。

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