HIMSS18PPT：《应对机器学习：洞察与策略》

利用机器学习和人工智能是一个很棒的想法，但医院首先需要有一个好的业务计划。机器学习有可能通过新的知识发现和提高生产率来变革医疗，但许多医疗机构却没有合适的业务计划来支持研发以外的高级分析。当医疗机构在考虑如何最大限度地利用机器学习和人工智能时，首先需要考虑IT战略的转变，不仅要关注数据，还要管理好模式、模型本身。这意味着，除了其它方面之外，要定义好机器学习的价值，并提供一个评估和应用框架。美国盖辛格医疗集团的业务架构师伊丽莎白•克莱门茨表示，在打算进入机器学习领域时，医疗机构需要使事情保持简单。

她说：“当使用新技术并从头开始开发服务时，由于大型用例的复杂性，很容易迷失方向，且进展很慢。但如果你把自己的范围缩小一下，设定一个短期目标，你会发现自己能够在短时间内取得更有意义的进展。从事机器学习的医务人员必须学会如何与有关人员进行业务上的合作。”克莱门茨说：“了解机器学习解决方案的当前和未来使用情况，至关重要。如果你没有清醒地意识到你想要什么或者在某种模型下需要多少人为干预，这将会使你的解决方案更难实现，更难获得认同和支持。”

克莱门茨说，需要一个简单的框架来从业务的角度考虑机器学习，包括在进行这类分析之前，要了解它的价值和用例，了解基本的问题和难点，并了解如何制定一个综合考虑了这些问题的计划。

她说：“机器学习是为我们提供信息发现和生产力提高新途径的下一波先进处理技术。它有可能会改变我们的医疗服务方式，然而，这需要更新医疗机构的IT策略。医疗机构的IT负责人应该考虑如何招募具有新技能的人才来补充现有的IT和数据专家团队，并考虑机器学习如何才能推进现有任务的执行和完成。”

该演讲的主要内容有：

●总结机器学习，及其对业务的价值，以及需要考虑的挑战；

●提出一个评估机器学习用例的框架；

●展示实践中体现出的机器学习对运营和临床的益处。

演讲人是美国盖辛格医疗集团的业务架构师：伊丽莎白·克莱门茨女士和美国盖辛格医疗集团的数据科学家戴迪布托·米斯拉先生。

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