MedStar Health的William Sheahan，作为HealthLeaders Mastermind项目的参与者，表示医疗领导者需要超越技术本身，为医生和护士做好新工作流程的准备。
MedStar Health的高级副总裁兼首席信息官Bill Sheahan表示，医疗领导层需要在AI采用之前提前介入，并针对AI教育和培训进行布局。无论是现有员工还是通过教育渠道进入的新人，都需要准备好如何应对AI将如何改变医疗服务的交付方式。医疗机构不一定需要创建AI委员会或新的领导职位，但确实需要将AI纳入现有的战略中。
AI可能确实是一项变革性技术，但在技术引入之前，其在临床护理中的整合需要良好的管理。“我们如何让我们的护士、医生、临床工作者、收入周期团队理解这项技术如何支持他们未来的工作？”MedStar Health的高级副总裁兼首席创新官、MedStar创新研究所执行主任William Sheahan问道。“我们不能仅仅关注部署新技术，期望它能自然而然地改变你的业务，对吧？”
Sheahan是HealthLeaders关于临床护理中AI的Mastermind项目的参与者，他表示医疗领导者在拥抱AI时需要关注变革管理。这不仅意味着要努力使当前的医生和护士跟上技术的步伐，还要关注医学院校，确保下一代准备好迎接一个充满AI的工作环境。“我们有责任向上游推进，进入本科医学教育，在护理学校和医学院校中插入一些基础教育，”他说。
Sheahan表示，MedStar Health正在制定一项AI战略，认识到这项技术将如何改变医疗服务的交付方式，这包括对提供者和患者的影响。因此，新工具或计划的投资回报率不仅考虑财务成本，还包括临床结果和提供者的福祉。这意味着需要获得所有相关方，尤其是临床工作者的认同。Sheahan说，创新领导者喜欢与系统内的医生举行市政厅会议，介绍新的工具，如环境AI，让他们有机会提问并尝试技术，然后再将其添加到他们的工具包中。他的想法是让临床工作者从一开始就参与规划，从而让他们投资于整个过程。
“这不是强制性的变化，”他指出。
相反，他说，这是组织变革。随着消费者和临床工作者都在接受这种全面的技术，不积极追求这一需求旺盛的创新的组织可能会被迫反应而不是主动适应。面对劳动力短缺、成本担忧和患者/消费者竞争加剧等全国性问题，医疗领导者需要迅速行动，拥抱AI。Sheahan表示，像任何其他创新执行官一样，他对AI改善临床护理的潜力感到兴奋，但仍需规划过程并理解结果。
这包括了解数据如何收集、存储和管理，这些过程显然需要现代化。医疗系统和医院长期以来一直在收集数据，但并未充分理解其潜在用途。如果得到适当的指导和管理，AI有望充分利用这些数据。尽管一些医疗系统已经创建了AI委员会甚至高层职位来管理AI，但Sheahan认为将AI与其他创新策略分开可能会阻碍进展。他更支持将AI治理融入现有的管理结构中。在许多情况下，他说，新的AI工具可以在不同部门带来多重好处——例如，一个环境监听工具不仅可以改进临床工作者的笔记记录，还可以帮助收入周期部门改进编码。
“AI作为一种技术不应该与其他技术完全不同的方式进行治理，”他说。
至于AI在临床领域的未来，Sheahan设想了一个AI驱动的操作系统，服务于整个企业，响应几乎任何医疗系统内部人员的查询。该平台可能帮助医生为患者制定最佳护理计划，为护士提供住院护理指导，帮助收入周期管理团队处理预先授权或拒绝，甚至为患者规划前往专科诊所的最佳路线。
“我们希望向可以从AI中受益的各个群体展示为什么以及如何使用它来提高效率，”Sheahan说。“最终，这将是随着时间推移实现投资回报的关键。如果我们共同努力，可以使我们的业务更加高效。”
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