2024年医疗保健中的人工智能：一个值得信赖的框架（英）-艾昆纬_29页_3mb

AI在医疗健康领域的应用正在引发革命性变革，但同时也面临伦理挑战与内部流程障碍。IQVIA通过其在数据科学、AI分析及创新技术方面的深厚经验，构建了一套可扩展、安全的信息管理与技术赋能模型，旨在推动AI在医疗场景中的可靠采用。核心框架包括定义AI项目章程、建立运营模型、制定数据治理政策、优化数据上板流程及技术验证，涵盖组织准备、变更管理、隐私保护、合规性等关键要素。

该框架强调数据质量的重要性，要求使用经过验证的高质量数据以确保AI输出的准确性，避免"垃圾输入垃圾输出"的问题。同时，需考虑数据多样性、隐私保护及公平性，通过多模型支持、混合云架构和严密的治理流程实现AI技术的精细化应用。IQVIA的解决方案已在多个领域取得成效：例如，通过AI算法减少中风风险22%，降低未控哮喘比例17%，并成功识别误诊1型糖尿病患者，其模型在临床验证中展现出显著价值。

案例研究表明，AI在医疗中的实际应用需解决数据整合、模型调优及临床转化等难题。NorthShore大学医疗系统通过整合非结构化医疗记录，有效识别了社会决定因素（SDoH）风险患者，使急诊科社工能更精准地开展干预。此外，IQVIA的AI技术已部署超过150个项目，覆盖疾病预测、药物管理、患者分层等场景。这些成果体现了AI在提升诊疗效率、优化资源配置和改善健康公平性方面的潜力，但同时也凸显了构建负责任AI战略的必要性，包括跨学科专家协作、持续模型验证及伦理合规体系建设。