医疗系统IT高管瞄准未来发展

医疗IT领导者负责识别并实施支持医疗系统使命和团队的技术。他们也是战略领导者，与高层管理团队一起展望未来并解决问题。

Becker's采访了几位IT领导者，询问他们在“Becker's Healthcare Podcast”节目中是如何为未来做好准备的。以下是他们的回应。

雅西尔·塔拉比奇，医学博士，MetroHealth首席健康AI官兼Ovatient首席医疗信息官（克利夫兰）： 我们确保有一个坚实的AI治理策略和计划，并且有具有多样经验的人参与其中。我们还在提升临床医生对新技术的能力和局限性的认识，并鼓励他们在技术出现问题时发声。

我们将继续沿着这条道路前进，并非常谨慎地处理所有这些解决方案的生命周期。从财务责任的角度以及整体治理的角度来看，我们已经准备好说某个工具或解决方案不起作用，需要停用它。人们通常认为更多的技术总是好的，所以我们必须保持平衡。

我们还专注于确保我们得到所支付的价值，并且不使AI方面的事情变得比必要的更复杂。在虚拟护理方面，我们只是埋头苦干，努力构建一个真正可扩展的解决方案和产品。我在这一领域学到的最重要的一点是，你可以构建最精致的技术平台，无缝集成到其他电子病历或其他解决方案中，但推动我们能量和积极结果的是我们招聘的人员。我们一直确保人们理解我们的文化，并且他们是适合我们文化的。我们收到了很多患者对我们服务的高度评价。

奥马尔·库尔卡尼，洛杉矶儿童医院副总裁兼首席转型和创新官： 我们建立了一个非常好的技术评估流程。这不仅仅是看供应商和解决方案，而是理解当前流程，确定该流程是否已经准备好进行创新，如果是的话，我们要解决的核心问题是什么。然后我们与利益相关者合作，找出这些问题中最重要的是哪些，哪些会带来投资回报。

然后我们寻找能够解决这些问题的创新技术，并围绕识别创新解决方案建立一个强大的工具包路径。有许多出色的解决方案，很容易被下一个你接触到的伟大事物分散注意力。具备这种关注流程、准备情况、问题优先级的纪律性是我们认为最终目标的关键，即选择我们认为将在整个组织中提供最大价值并获得最高采用率的几个项目。

我们已经将这个流程付诸实践，这个流程将帮助我们在未来继续做出有纪律的决策，特别是在创新方面。

莎拉·普莱彻，医学博士，休斯顿卫理公会首席数字健康官： 我们正在做出开创性的投资并加以实施。我们也真的试图记住要看得更远一些。面对所有挑战，你必须在关注当前运营设计性能和展望未来之间找到平衡。思考一下我们如何在某些班次上难以覆盖，不得不让现有团队加班；你需要今天就覆盖这些班次。但这也是一个机会，让我们展望未来，思考如何重新设计以拥有更可持续的工作队伍。

关键是依靠我们已经做出的押注，专注于保持当前运营的高性能，并将所有挑战点视为进一步思考转型机会的机会，比如集中化、自动化、更精确、以不同方式考虑供需关系，摆脱整数的束缚。我们必须按比例配备人员，必须安排120小时的班次，只能按单位配备人员等等，认识到利用这些现代工具，我们可以以不同的方式提供服务。

这是试图同时关注现在和未来。

迪皮蒂·潘迪塔，医学博士，加州大学欧文分校健康中心副总裁兼首席医疗信息官（加利福尼亚州橙县）： 我们有两个大项目。一是将所有人整合到一个单一的电子病历平台上，我们正在快速推进，预计在12月全面上线。二是掌握我们所有的AI套件，并与我们的电子病历供应商合作，确保我们突出、领导并实施所有这些解决方案。与此同时，我们正在建立AI治理框架，明确责任、伦理标准、合规性和信任。这两件事是平行进行的。

AI实施不仅仅是模型的问题。不仅仅是联系供应商并获取一个AI模型。其核心仍然回到了信息学的关键原则，即人、流程和政策，以及技术。那些投入于临床医生的认可、强大的AI治理、多利益相关者的参与和工作流集成的系统，将是那些在AI部署中看到成功并期望收益的系统，而不是仅仅因为可用而实施AI的系统。

程凯·高，医学博士，芝加哥大学医学院首席医疗信息官： 我们经常讨论AI的使用增长，有更多的公司和越来越多的用例正在出现。有人说，懂得使用AI的人可能会取代不懂得使用AI的人。也许将来会有更多的AI和自动化工作。

我们希望确保评估我们机构中的AI素养。我们希望培训人们如何最好地利用AI。AI并不完美。培训他们了解什么是发布计数，限制是什么，什么是AI幻觉。

同时，我们希望他们将AI视为团队中最没有经验的实习生。就像你的数字工作者一样，但他是新来的。如何训练AI与你一起工作，以更高效地完成任务？这就是我们希望传达给同事的目标。

我正在努力建立一个生成式AI平台，该平台将符合HIPAA标准并安全用于内部使用，这意味着我们的员工和医疗提供者可以上传有关患者的信息，并用它来做各种事情，例如起草即将发送的不同格式和语言的消息，在不同的识字水平下，帮助改善患者的沟通。

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