位于伊利諾伊州埃文斯頓的Endeavor Health正在應(yīng)對醫(yī)療創(chuàng)新中一個常見的挑戰(zhàn)：克服“試點病”。

“其中一個挑戰(zhàn)是避免所謂的‘試點病’，即組織在測試解決方案后并未將其全面實施，”Endeavor Health的AI和創(chuàng)新部門首席醫(yī)學信息官Nirav S. Shah博士在接受《Becker's》采訪時說?！拔覀兊闹攸c是確保我們不僅僅無限期地進行試點。相反，我們在設(shè)計時就考慮到了可擴展性?！?/p>

Endeavor Health采用了一種結(jié)構(gòu)化的AI擴展評分表，該評分表基于杜克大學的“ABCD方法論”等框架。這個過程包括嚴格的審查、在采納過程中與一線臨床醫(yī)生互動，以及在每個階段應(yīng)用階段門來評估效果。

“這種正式的解決方案審查流程避免了僅僅向臨床醫(yī)生提供新的工作流程而不征求他們的意見，”Shah博士說。“這是一種包容性的設(shè)計方法，確保各級利益相關(guān)者都參與其中。”

該醫(yī)療系統(tǒng)的擴展策略強調(diào)將AI計劃與戰(zhàn)略重點對齊，了解組織需求，并實施強有力的治理。這種嚴謹?shù)姆椒ㄊ笶ndeavor Health能夠防止解決方案停滯在試點階段。

目前，Endeavor Health已在整個組織內(nèi)部署了超過100個AI和自動化解決方案。最近的成功案例包括一個環(huán)境記錄工具的試點，該工具現(xiàn)在正在全系統(tǒng)推廣。

“從一開始，我們就規(guī)劃好了擴展路徑，”Shah博士說。“我們避免推出那些會永遠停留在‘試點島’上的解決方案，通過確保運營所有權(quán)和每個階段的嚴格審查流程?！?/p>

在AI方面，Endeavor Health一直專注于臨床決策支持和早期疾病檢測，將高級AI功能集成到其電子健康記錄（EHR）和其他應(yīng)用程序中。這些工具涵蓋了廣泛的需求，包括跌倒檢測、敗血癥監(jiān)測、臨床惡化警報、再入院預防、放射學檢查中的偶然發(fā)現(xiàn)、臨床試驗匹配，以及識別健康的社會決定因素。

現(xiàn)在，該醫(yī)療系統(tǒng)正在擴展到雙向聊天機器人用于臨床路徑和消費者參與等領(lǐng)域，重點是優(yōu)化患者體驗、資源分配和自動化管理任務(wù)。

“這些都是我們的機會領(lǐng)域，特別是生成式AI大大加速了我們以前無法實現(xiàn)的管理任務(wù)自動化能力，”Shah博士說。

隨著Endeavor Health繼續(xù)擴大AI在整個組織中的作用，Shah博士表示最終目標是創(chuàng)建不僅是“創(chuàng)新而且不可或缺”的解決方案。

“通過專注于可擴展性和臨床醫(yī)生參與，我們旨在推動可衡量的結(jié)果，直接造?；颊吆臀覀兊淖o理團隊，”他說。

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