医院要不要上AI？一个建设者的真实建议

一、问题的提出不是“要不要”，而是“能不能”

人工智能已经成为医疗领域的高频词。从影像识别、语音病历、导诊问答，到CDSS、智能质控，几乎所有智慧医院项目中都开始出现“AI模块”的身影。

然而，在医院信息化建设的临床一线，我们必须冷静地提出一个问题：

AI系统，是否真正具备嵌入医院流程、支撑医护决策、提升管理效能的能力？

如果不能回答清楚这个问题，任何“上AI”的决策都值得警惕。

二、当前医院部署AI系统的典型问题

作为信息科的一线人员，我们在多个AI系统评估和试点过程中，普遍遇到以下三类核心问题：

1. 技术“展示”与临床“使用”之间存在巨大落差

多数AI系统的展示效果理想，但在实际落地中：

• 医生界面适配差，需额外切换工作流
• 结构化病历基础不足，AI识别率降低
• 提醒/弹窗机制扰乱原有工作节奏

结果是：系统上线，医护不用；项目完成，流程未变。

2. 系统独立运行，难以集成到院内主平台

很多AI系统由外部厂商开发，接口协议不一致，标准未统一，导致：

• 医院信息平台（HIP）与AI系统割裂
• 数据无法实时回写EMR/HIS系统
• 临床使用过程缺乏“闭环”

换句话说：系统在，数据在，但业务流程没有联动。

3. 没有明确的价值评价与运行监测机制

即使上线成功，AI系统是否真正有效？很多医院未建立定量评价体系：

• 没有设置AI系统上线后的KPI考核（使用率、推荐采纳率等）
• 缺乏系统收益归因分析（节省人力/降低误诊/减少重复检查）
• 无有效反馈机制支持持续优化

导致的结果是：AI系统形同虚设，变为报表指标而非临床工具。

三、我们如何判断“AI是否值得上”？

作为信息化建设的责任方，我们提出以下三项基本判断标准：

1. 是否具备流程嵌入条件？

• 能否无缝集成到医生工作站/护理工作站？
• 是否支持自动推送、无需额外点击？
• 是否明确上线后与原有流程的衔接路径？

建议：优先选择可“嵌入式部署”的AI系统，而非独立平台式工具。

2. 数据是否具备支撑能力？

• 是否依赖结构化病历、标准化用药编码？
• 是否对IoMT数据、LIS/RIS结果有实时接入需求？
• 医院是否已具备中台/统一数据治理能力？

建议：先进行数据基础能力评估，再启动AI系统部署计划。

3. 是否具备收益可评估机制？

• 是否设定明确KPI（如医生使用率、误诊率变化）？
• 是否考虑与绩效考核、运营管理指标联动？
• 是否有能力持续优化算法与模型？

建议：将AI系统纳入医院质量管理与运营评估体系，而非“独立考察”。

四、推荐优先部署的AI应用场景（基于实际落地情况）

五、真实建议：医院上AI，要“可用、可评、可控”

AI可以提升效率、改善体验、辅助决策，但前提是：

它必须嵌入流程、集成数据、产生实效。

因此，我们给出如下建议：

结语：AI可以是工具，但不能变成负担

医院信息化建设不追风口，不迷信技术，而追求系统可用性、流程优化性与临床接受度。

AI的部署，必须以“可落地、可评价、可运营”为前提。 否则，系统再智能，医院也无法真正受益。