克日，麦肯锡（McKinsey）公布《AI重塑医疗：对员工与组织的影响》陈诉，通过对全球200多位卫生系统决议者、医院治理者、医学专家、企业高管等行业代表的深度访谈，提供医疗AI应用现状与生长的宏观视角。陈诉指出，AI颠覆了传统医疗服务模式，但在临床应用推广中仍面临诸多挑战，要增强医护人员在AI项目开发与实施中的到场，并对医护人员举行AI技术教育培训。医生到场是提高AI系统适用性的关键陈诉指出，从改善医院运营到医疗服务创新，AI给医疗领域带来了革命性的变化，推动医疗体系的可连续生长，许多国家制定了医疗AI生长计划，行业投资也在连续增长，但AI系统的效能仍是关注焦点。受访的医学专家强调，许多医疗AI的应用场景基于可获得的数据开发，而不是由紧迫的临床需求驱动。

满足临床需求的AI系统，应该嵌入光临床事情流程，为医生临床决议提供有力的证据支持，并适用于每个患者。但由于医疗机构与AI企业之间缺乏早期的交流，有的产物无法集成到事情流程中，或不能正常运行。医学专家认为，如果缺乏多学科的团结开发，AI系统的革新空间有限。而解决医疗AI性能与适用性问题的关键，是让终端用户到场到系统设计、开发与实施的所有阶段。

他们对其间泛起的问题有深刻的看法，最适合评估系统的可用性，还能作为系统应用的提倡者，极大地提高系统在组织里的使用率，消除用户对“黑匣子”的担忧。只管受访的医学专家普遍对AI体现出浓重的兴趣，并认为到场系统的开发与实施是必须趋势，但他们的履历有限，有44%的人未到场过相关事情。

图片泉源：麦肯锡《AI重塑医疗》陈诉同时，在受访的AI企业高管中，只有14%的人认为医学专家在系统设计阶段的到场至关重要，而在系统测试阶段，这一比例上升至25%，原因在于他们对医护人员知识组成的认知。“我相识统计学，但AI算法超出了大多数医生的能力规模，我们需要一起事情。”一位受访的医学专家表现。AI技术是未来医学人才的必修课陈诉提到，对于医疗AI的生长，受访者最担忧的是终端用户（医护人员）缺乏数字意识与技术，及缺乏AI专业人才，其次是缺乏资金与数据质量问题。

而获得受访者一致认同的是医护人员接受AI技术教育培训的重要性。“到2020年，医学博士不具备一些技术知识就结业是难以接受的。医学院更新课程的速度太慢了，教育落伍于现实，我不认为今天的医生能够从容地应对行业的变化。

”一位德国卫生部行政人员表现，医学教育课程调整的滞后，使医护人员的知识组成与岗位技术需要脱节。医疗AI在颠覆性地改变医生的事情流程，并以医疗机构难以估量的规模与速度实现自动化，医护人员对数字素养、人工智能等技术的需求将成为一定趋势。这意味着既要改变医护人员的学习方式，又要将这些学科知识纳入卫生系统教育培训计划。

现在很少国家的高等教育将数据科学与临床医学交织融合来系统教授，以色列计划在2020年推出一个学习项目，医生可以将数字医疗技术作为第二专业学习，获得学分的同时或还会与人为增长挂钩。受访者强调，这样的学习项目可能是造就数字医疗技术人才的极佳方式，尤其适用于学科受AI技术影响最大的临床医生（如放射学、病理学、眼科和肿瘤学）。医疗机构也要开始注重造就年轻医生的数学素养，他们的职业生涯刚开始，未来30年将深刻感受行业的创新生长，使用数字技术的时间将比现在凌驾两倍，要勉励他们将学习新知识与技术的热情带到事情中，成为医疗AI应用的提倡者，这将是组织掌握AI生长机缘的关键。在未来，AI不会取代临床医生，但掌握AI技术的临床医生将会走得更远。

参考资料：https://eithealth.eu/wp-content/uploads/2020/03/EIT-Health-and-McKinsey_Transforming-Healthcare-with-AI.pdf。

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