浅析AI时代医院管理面临的挑战和应对措施

摘要：随着AI时代的到来，AI技术已经开始进入医疗行业的研发、诊断、治疗和管理方方面面。这是不可逆转的大势所趋。在医疗行业中使用AI技术一方面具有显著的优势，但另一方面，不可避免地给医院管理带来较大的挑战。本文较全面地分析了AI时代医院管理面临的挑战以及应对措施。为未来医院利用AI技术打下良好的管理基础。

关键词：AI、医疗行业、医院管理

随着AI时代的到来，AI进入医疗行业已经是大势所趋。AI不仅能够在药物和医疗器械研发方面缩短研发周期，提高研发成功率；还能通过分析医学影像，帮助医生更准确地检测病变、识别疾病特征；更能通过分析医疗数据，评估医院的运营效率，发现潜在问题并提出改进建议。我们不难预测，在不久的将来，AI将全面进入医疗行业的研发、诊断、治疗和管理等方方面面。

目前，国内的一些医院已经开始较全面地使用AI技术。比如，山东第一医科大学附属省立医院的肾内科，依托全程患者管理平台，结合规范的疾病管理路径，为出院患者提供患教宣教、复诊提醒、跟踪随访、用药提醒等个性化健康管理服务。截至2024年1月30日，肾内科已累计为234名患者提供服务，及时回答患者在线咨询578人次，患教资源累计发送7619人次。经调研分析，患者疾病知晓率从75.9%提升至90.3%，药物依从性从88.9%提升至93.8%。又比如江苏省人民医院上线融合DeepSeek大模型的智能体应用平台，构建起覆盖患者服务、医院管理、临床支持的全场景智能生态体系。智能导诊通过多轮对话精准分析患者症状，推荐合适科室和医生；检查报告上传后，平台自动解析指标异常项并给出随访建议；还能为患者精确推送服务入口，打造个性化就医导航体验。同时，为医院各类管理人员提供决策支持，提升医院整体管理效率。

从上面两个使用AI技术的案例可以看出，AI进军医疗行业具有显著的优势，具体体现在AI能够提高诊断效率和准确性、提供更人性化的治疗方案、进行医疗数据管理和挖掘以及降低医疗成本等方面。但我们也要清楚地认识到，AI技术的使用会给医院管理带来较大的挑战，具体表现为：

1.数据安全与隐私保护问题。医疗数据包含患者大量敏感信息，随着AI技术应用，数据收集和使用更频繁，一旦遭受网络攻击，如数据劫持、勒索攻击等，易导致数据泄露，给患者和医院带来严重损失。曾有医院遭受网络攻击，黑客利用AI系统的漏洞窃取了大量患者的医疗数据，包括个人身份信息、疾病史、检查报告等。这不仅对患者的隐私造成了严重侵犯，还引发了医院的信任危机，导致许多患者对医院的信息安全管理产生质疑。另外，医院将面对越来越复杂的数据管理。不同医疗机构、设备的数据相互隔离，“数据孤岛”问题存在，整合利用难度大，同时数据共享时还需解决授权管理、跨境数据流动等复杂问题。

2. 技术与伦理问题。AI涉及的技术与伦理问题，主要体现在：（1）责任界定模糊，当AI系统出现诊断和治疗错误时，难以明确界定开发者、数据提供者、医疗机构或医生等各方责任，易引发医疗纠纷。（2）算法存在偏见。AI系统可能因算法偏见导致在医疗资源分配等方面出现不公平现象，影响部分患者获得公平医疗服务，在敏感医疗领域应用也可能引发伦理道德争议。（3）可解释性不足：AI决策过程往往难以用人类理解的方式解释，医生和患者难以理解诊断和治疗建议的依据和逻辑，导致信任度较低，影响其在临床中的广泛应用。

3.人员管理与培训问题。一方面，我国医疗系统AI人才短缺、人才储备不足，尤其缺乏既懂AI又懂医疗的复合型人才，这会影响医院AI项目的开发、维护和应用推广。另一方面，AI在医疗领域的应用可能使一些传统医疗岗位受到冲击，如检验专业人员，容易引发医务人员对职业发展的担忧，影响工作积极性和稳定性。部分医护人员和管理人员对AI技术陌生，可能存在抵触情绪。加之AI技术发展迅速，医护人员和管理人员需要不断学习新知识、新技能以适应工作流程和模式的改变，一些医院员工可能会因技能更新困难而难以与AI系统有效协作。

4.运营管理变革问题。这个问题包括控制成本和控制质量两方面。从控制成本角度。短期内，医院采购AI设备需考量成本效益，长期则要关注耗材供应链重构等问题，同时还需投入资金用于数据安全防护和人员培训等，增加了成本控制的难度。例如，某大型医院为了引入先进的AI医疗系统，前期需要投入数千万元用于购买设备、软件授权以及建设配套的硬件设施。在系统运行后，每年还需花费大量资金用于维护、更新以及数据存储，这对医院的财务预算造成了较大压力。从控制质量监督，传统医疗质量控制标准和流程在AI时代需要调整和完善，如建立针对AI系统的多学科质控小组，引入区块链技术实现数据可追溯审计等，以确保AI辅助医疗的质量和安全性。

5.患者体验与人文关怀方面。AI虽能提高诊疗效率和准确性，但缺乏情感和对患者个体需求的全面理解，而医疗不仅是科学，也是艺术，医生的人文关怀在诊疗过程中不可或缺，如何平衡AI与人文关怀是医院管理面临的挑战。另外，由于AI存在诊断结果可靠性、责任界定模糊等问题，患者对AI的信任度可能较低，有患者在得知自己的诊断结果部分由AI参与生成后，对结果的准确性和可靠性产生怀疑，要求医生重新进行人工诊断，甚至拒绝接受后续基于AI建议的治疗方案，导致患者与医院之间的沟通成本增加，患者满意度下降。医院需要加强沟通和教育，提高患者对AI技术的认知和接受度，同时提升整体服务质量，增强患者信任。

面对AI技术给医院管理带来的诸多挑战，医院应该积极采取相应的应对措施，具体措施如下：

1.加强数据安全管理。采用先进的加密技术对数据进行加密存储和传输，严格限制数据访问权限，定期进行数据安全审计和风险评估。

2.推动技术整合与标准化建设。制定统一的医院信息系统标准和数据规范，建立数据中台，促进不同系统之间的数据共享和交互。同时，加强与AI技术供应商的合作，确保AI系统与医院现有系统的兼容性。

3.提升人员素质与转变观念。开展针对医护人员和管理人员的AI技术培训，提高他们对AI的认识和操作能力。鼓励医护人员积极参与AI项目的实践，让他们亲身体验AI技术带来的便利和优势。同时，引进和培养既懂医学又懂AI的复合型人才，为医院的智能化建设提供人才支持。

4.明确责任与规范伦理准则：制定相关政策和法规，明确在AI医疗应用中各方的责任和义务。建立伦理审查委员会，对AI在医疗中的应用进行伦理审查和监督，确保AI技术的应用符合伦理道德原则。同时，加强对AI算法的透明度和可解释性研究，减少算法偏见和不公平现象的发生。