Qualtrics 阐述以治理与人为中心的方式推进患者安全

AI 具有真正的潜力。它可以在伤害发生前识别风险，减轻临床医生的负担，并简化安全报告流程。但像任何强大的工具一样，其影响取决于我们如何治理、监控和整合它。作为医疗领导者，我们既不应抵制 AI，也不应急于采用它。相反，我们必须以正确的方式实施它：设置护栏，有明确意图，并始终以人为中心。

我此前曾撰文讨论与医疗领域中的 AI相关的风险——设计、使用和公平性问题，如果不直接解决这些问题，可能会破坏安全性、扩大差距并侵蚀信任。这些风险已在早期部署中显现，需要主动的领导层来应对。

这些风险并非回避 AI 的理由，而是明智使用 AI 的理由。这意味着建立治理结构，以监控设计、实施和使用情况。这意味着培训临床医生监督 AI——而不是随意使用它——同时高管团队要为出错的那一天做好准备（在医疗行业中，“先斩后奏”通常行不通）。这也意味着让患者知情、参与，并将他们置于每一个决策的中心。

AI 可以帮助我们提供更安全的护理，但前提是我们将其视为它本来的样子：工具箱中的另一种工具。目标不是自动化安全，而是支持那些每天使安全成为可能的人。而且，像任何新工具一样，其价值在于它在多大程度上加强了护理核心的人际关系。

治理是基础

在您的组织中推出任何 AI 工具之前，您需要清晰的了解——它在哪里被使用，谁对它负责，以及如何对其进行监控。这就是治理。

在某些系统中，各个部门已经在尝试使用 AI，有时甚至未通知领导层。这会造成盲点。如果您不知道 AI 嵌入在哪里，就无法评估其影响、管理其风险或支持其用户。

强有力的治理始于一个集中化的结构，负责监督整个组织的 AI 采用。它需要明确的评估、批准和持续监控政策。并确保每个 AI 工具都符合您组织的价值观和目标以及安全标准。

AI 必须适应护理交付方式，而不是反过来

AI 可以揭示关键洞察——但仅有洞察并不能保障患者安全。

如果预测模型将某位患者标记为高风险，接下来会发生什么？是否有相应的协议？还是警报只是闲置在那里？

要从 AI 中获得价值，您需要将洞察与行动联系起来。这需要临床、运营和技术团队的协作。这也需要倾听一线用户的意见，因为他们才是真正知道什么有效、什么无效的人。

测量保持真实性

AI 永远不会静止不变。我们仍处于将其整合到护理交付和决策中的早期阶段。毫无疑问，我们将在有生之年见证其宏伟的演变。我们将边做边学——有时通过成功，有时通过意外后果。持续评估至关重要。您需要跟踪其随时间推移的表现。AI 是否在改善结果？是否在减少错误？是否在节省时间？还是在制造新问题？

衡量标准应纳入每个组织的治理框架。它应包括定量指标和定性反馈。并且应根据需要用于改进、重新训练或淘汰工具。

监管即将出台。现在就抢先一步。

医疗领域的 AI 仍是一个不断变化的目标，但监管已近在眼前。联邦机构正在制定安全、公平使用 AI 的框架。现在采取主动措施的组织将处于更有利的位置以适应变化。

这要求组织保持信息灵通，参与行业联盟，并将内部政策与新兴的最佳实践保持一致。同样重要的是，它要求对团队、患者和合作伙伴保持透明。

底线：AI 需要结构才能成功

医疗保健领域越来越认为，不使用 AI 可能会成为更大的风险。当工具可用且收益明显时，选择不使用它们可能意味着错失预防伤害、减轻负担和改善护理的机会。

我们早已过了试点阶段。工具已经存在，用例是真实的，潜力也在增长。因此，现在的问题不是“我们能使用 AI 吗？”，而是“我们如何善用 AI？”

但这并不意味着仓促行事。这意味着要有意图、清晰度和审慎地前进。因为当 AI 被正确使用时，它会让医疗保健更智能——也更安全。

本文最初于 2025 年 12 月发表在 pressganey.com上，当时 Press Ganey 尚未在 2026 年被 Qualtrics 收购。