医疗保健管理中的人工智能采纳障碍：系统回顾

"本文是一篇关于医疗保健管理中人工智能采纳障碍的系统回顾研究论文，旨在探讨人工智能在医疗领域的应用及其面临的挑战。" 在医疗保健管理中，人工智能（Artificial Intelligence, AI）的潜力巨大，包括快速诊断、数据驱动的预后分析、健康趋势预测、药物发现及成本降低等。然而，实际采纳AI技术的过程中存在诸多障碍。2017年，美国的医疗支出高达3.5万亿美元，这使得医疗保健领域成为AI应用的重要领域。尽管如此，AI的广泛应用仍然面临一些问题。 该研究采用了系统回顾的方法，分析了定性和定量研究，对医疗保健行业的人工智能证据进行了混合方法的案例研究，包括配置分析和主题综合。然而，研究的横断面性质可能导致只关注了近期文献中的案例，可能存在未包含的相关研究。 研究中识别出的主要障碍可能包括但不限于技术成熟度、数据安全与隐私、法规遵从性、成本、专业人员的接受度和培训、以及道德与法律问题。例如，医疗数据的高度敏感性使得数据保护和隐私成为重大挑战；同时，AI系统的测试和评估标准尚未完全建立，这增加了监管机构的压力。 对于人工智能研究人员，研究结果提示需要更透明的结果展示，关注道德、法律、偏见和共存问题，并鼓励医疗专业人员参与到AI研究中。同时，开发能立即解决现有问题的应用也是当务之急。 在管理层面，医疗机构应测试AI产品，培训员工使用新技术，并为数据安全制定愿景和计划。此外，推动跨学科合作，尤其是在数据、建模和决策方面，有助于克服实施障碍。 对于监管机构，研究提出了寻找有效测试和评估医疗用途AI系统的方法，以确保其安全性和有效性。这表明，监管框架的更新和完善是促进AI在医疗保健领域扩散的关键。 该研究揭示了医疗保健环境中的决策者必须考虑的现代因素，这些因素可能影响AI的采纳，包括技术采纳理论（Diffusion of Innovations）中的各种因素。通过对这些障碍的理解，可以更好地规划和实施策略，以克服阻力，推动AI在医疗保健管理中的广泛应用。