2024年8月6日，麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室主任Daniela Rus全新力作《心靈之鏡：人工智能時代的風險與回報》正式發(fā)布！

進入下半年，經(jīng)過持續(xù)了1年多的“AI狂熱”之后，理性的企業(yè)開始全面著手探索AI的能力邊界，這本書通過AI七大能力的核心展示，深入探討了底層技術(shù)及其局限性和可能性。與此同時，本書還專門展示了企業(yè)實施AI大模型落地項目的12個關(guān)鍵步驟。

全球首發(fā)｜企業(yè)實施AI大模型落地項目指南

以下為《企業(yè)實施AI大模型落地項目指南》原文：

當下正在上演的AI革命，與二十年前的數(shù)字化變革同樣重要。原生AI企業(yè)將享有類似于原生數(shù)字企業(yè)的優(yōu)勢——它們能更快擁抱和部署新技術(shù)，從而盡早嘗到甜頭。而其他企業(yè)呢?員工、基建、戰(zhàn)略，統(tǒng)統(tǒng)要升級換代。但我可不提倡一股腦兒地采用市場上所有新潮的AI方案。行動太慢，恐落人后;操之過急，問題多多。

成功轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，在于針對企業(yè)的特定需求來謀劃，設(shè)計實施能直擊痛點、價值最大化的AI戰(zhàn)略，同時引進必要人才，讓轉(zhuǎn)型紅利始終惠及公司。在這個新時代，人才的重要性前所未有。評估AI如何助力業(yè)務(wù)時，我建議從任務(wù)維度拆分組織各崗位，再考慮AI能否協(xié)助、增強或自動化這些任務(wù)。

01 助手ASSIST

這種模式下，AI系統(tǒng)被用來輔助人工操作，幫助實時做出更優(yōu)決策，讓任務(wù)完成得更輕松、更快捷。比如說，人雖然也能分析數(shù)據(jù)，但AI能快速處理海量數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)人類分析師可能忽略的規(guī)律和洞見，為營銷策劃、財務(wù)預測、運營管理等領(lǐng)域的決策提供支持。

02 增強AUGMENT

在這里，AI不只是助手，更是一種突破人類極限、全面提升工作效率的法寶。編程助手Copilot就是一個活生生的例子。再比如，創(chuàng)意廣告公司越來越愛用"換臉"技術(shù)搞事情。百事可樂在印度推出了一支廣受好評的視頻，知名演員薩爾曼·汗在其中"一分為二";博彩公司FanDuel則用生成式AI給當紅解說、前NBA球星查爾斯·巴克利P了個年輕版。換臉版和真人版巴爺躺沙發(fā)上侃大山，為品牌站臺。兩則廣告都表明，借助AI，創(chuàng)意團隊能搞出多少出其不意、讓人拍案叫絕的新花樣。不過在我看來，一項醫(yī)學研究案例最能體現(xiàn)這一點。研究發(fā)現(xiàn)，特定診斷任務(wù)上AI可能表現(xiàn)優(yōu)異，人類專家略勝一籌，但當人機聯(lián)手，效果最為驚艷。實驗中(這在我的《芯手相連》一書中也提過)，醫(yī)生和一個AI系統(tǒng)需要查看淋巴結(jié)掃描圖像，判斷是否患癌。人類醫(yī)生的錯誤率為3.5%，AI系統(tǒng)則為7.5%。但通過合作，準確率提高了80%，錯誤率驟降至0.5%，因為人和機器看待事物的角度各不相同。

03 自動化AUTOMATE

自動化，意味著AI系統(tǒng)能徹底接管任務(wù)，取代人力。這可大可小，從簡單的日程安排，到自動駕駛。對于財務(wù)、運營等部門，AI無需人工干預就能生成例行報告，保證利益相關(guān)方及時獲得最新信息。在保險業(yè)，創(chuàng)企們正開發(fā)自動化數(shù)據(jù)錄入工具，讓理賠員從事更有價值的工作。

縱觀全局，你得判斷哪些任務(wù)可歸入哪一類。這事兒可不簡單，非得雇傭一批新型人才不可:"雙語"專才。這里說的可不是那些精通多國語言的家伙。你需要的是既懂AI又懂業(yè)務(wù)的人。拿我丈夫的公司Coda Metrix來說，他們在把醫(yī)療編碼自動化。醫(yī)療編碼是保險報銷必不可少的一環(huán)，但活兒又細又繁，經(jīng)常得由醫(yī)生這樣的"大材小用"人士來干。

編碼識別和輸入，再適合自動化不過了。一則確有可能，二則能給醫(yī)生騰出寶貴的時間。但這不意味著這門生意好做。醫(yī)療編碼領(lǐng)域十分小眾，實現(xiàn)流程自動化的技術(shù)也非常復雜。所以Coda Metrix需要即熟悉醫(yī)療編碼、又了解AI的人才來測試評估效果。機器做不到百分百準確，當運算充滿變數(shù)、需要人工接管時，這些"雙語"人才就派上用場了。

無論你身處何行，都離不開這樣的人才，他們在經(jīng)濟中舉足輕重。作為商業(yè)領(lǐng)袖，你還得學習這些AI解決方案，營造善學善變的企業(yè)文化，多培養(yǎng)"雙語"人才，廣納合作伙伴以豐富工具箱和知識庫，沒準還要跟高校聯(lián)手，時刻關(guān)注新技術(shù)動向。你需要了解什么，取決于你在公司里的角色，以及是負責領(lǐng)導、使用、部署，還是開發(fā)AI解決方案。

引入AI可不是兒戲。要將理論收益轉(zhuǎn)化為實際效益，需要周密規(guī)劃、充足資源、對AI目標和局限有清晰認識。

意識到這一復雜性，我和幾位同事制定了一套全面的問題清單和行動步驟，為大型機構(gòu)設(shè)計實施AI解決方案提供指引。這是我們面向國家安全領(lǐng)導者和企業(yè)開設(shè)的系列AI課程的一部分。美國空軍退役將軍斯蒂芬·威爾遜和麻省理工林肯實驗室的黛安·斯塔赫利最先提出，要制定他們口中的"行動藍圖"。麻省理工林肯實驗室的阿努·邁恩和羅伯特·邦德將概念付諸實踐，制作了藍圖資料，然后我們組團開發(fā)了這門課程。隨著AI日新月異，學員隊伍不斷壯大，行動藍圖也在與時俱進。以下內(nèi)容改編自該模板和課程，讓你得以一窺AI落地的諸多細節(jié)。目的是幫你確保你的方法不僅技術(shù)上靠譜，更要在戰(zhàn)略上與業(yè)務(wù)目標保持一致。首要一問:AI現(xiàn)在是否真適合你的企業(yè)?

04 經(jīng)濟性與戰(zhàn)略規(guī)劃

ECONOMICS&STRATEGY

在一頭扎進AI項目前，你得預測成本收益及其未來走向。規(guī)模很關(guān)鍵。如果待自動化的任務(wù)人手寥寥，費盡心思上AI可能得不償失。但如果這任務(wù)在多個組織或行業(yè)中不可或缺，你就可以考慮搞個平臺，把服務(wù)賣出去。

假設(shè)你闖過這第一關(guān)，然后呢?

1.一個目標明確

下一步，搞清楚你希望AI為公司帶來什么。比如，用聊天機器人自動化客服咨詢，用圖像識別系統(tǒng)提高質(zhì)檢準確度，甚至通過分析消費者行為數(shù)據(jù)挖掘新的市場洞見。你得明確是否真需要AI，必須確信引入AI是為了應(yīng)對獨特挑戰(zhàn)的戰(zhàn)略舉措。

自建還是買現(xiàn)成?這時你得決定，是從供應(yīng)商那兒買現(xiàn)成的，還是自己動手搞定。"自建還是買現(xiàn)成"的決定，應(yīng)基于全面評估你的具體AI需求、市場調(diào)研、成本效益分析，以及考慮定制方案可能帶來的更廣泛應(yīng)用和收益。研究現(xiàn)成AI產(chǎn)品或平臺能否滿足你的特殊需求時，要考慮兼容性、可擴展性、定制空間等因素。如果市場解決方案稍作調(diào)整就能用，買現(xiàn)成可能更高效經(jīng)濟。但如果市面上沒有讓你滿意的，或者得大刀闊斧地改造才能用，量身定制AI方案可能是更好的選擇。這樣你就可以按需定制，全程把控開發(fā)，打造一套完美契合你業(yè)務(wù)流程和目標的系統(tǒng)。當然，在時間、資源、專業(yè)知識上也要下血本。一個有意思的點是，把你量身定制的AI系統(tǒng)做成生意，商業(yè)化并賣給其他公司。比如你開發(fā)的AI庫存管理系統(tǒng)，改進后就能賣給那些嚴重依賴庫存控制的企業(yè)，如零售連鎖、制造商、物流公司等。這樣不僅能開辟新的收入來源，還能把你的公司打造成AI領(lǐng)域的創(chuàng)新標桿。

算算投資回報(ROI)。接下來，你得制定期望路線圖，列出具體的可量化目標，包括潛在投資回報率(ROI)。如果實施后只能帶來一丁點兒收益，那真不值當。切記:并非所有能自動化的任務(wù)都該自動化。有時候，為完成任務(wù)而開發(fā)或采購AI系統(tǒng)的成本可能高得離譜。理想情況下，在深入一個項目之前，你心里要有這筆AI投資的預期數(shù)。

圈定利益相關(guān)方。然后，找出誰來使用和管理這套AI系統(tǒng)(包括那些"雙語"人才)，誰會從中受益(包括公司內(nèi)外部的團體或部門)。使用者可能是那些每天和AI工具打交道的員工，比如用AI聊天機器人的客服、用AI驅(qū)動分析的數(shù)據(jù)分析師，或操作AI自動化機器的工人。了解他們的工作流程、痛點和期望，是設(shè)計一套能提高工效和滿意度的AI系統(tǒng)的關(guān)鍵。別忘了那些管理或監(jiān)督AI部署的人，他們要負責監(jiān)控和維護AI系統(tǒng)。在定義系統(tǒng)需求、與現(xiàn)有工作流程的整合、持續(xù)管理需求等方面，他們的見解至關(guān)重要。

采用AI可不是小事。要把理論收益變成實實在在的效益，需要周密規(guī)劃、充足資源，還要明白AI的目標和局限。

正因如此，我和幾位同事制定了一套全面的問題清單和行動步驟，為大型機構(gòu)設(shè)計實施AI解決方案提供指引。這是我們面向國家安全領(lǐng)導者和企業(yè)開設(shè)的系列AI課程的一部分。美國空軍退役將軍斯蒂芬·威爾遜和麻省理工林肯實驗室的黛安·斯塔赫利最先提出，要制定他們口中的"行動藍圖"。麻省理工林肯實驗室的阿努·邁恩和羅伯特·邦德將這個概念變成了現(xiàn)實，制作了藍圖資料，然后我們組團開發(fā)了這門課程。隨著AI迅猛發(fā)展，學員隊伍不斷壯大，行動藍圖也在與時俱進。以下內(nèi)容改編自藍圖模板和我們的課程，讓你得以一窺AI落地的種種細節(jié)，幫你確保自己的方法不僅在技術(shù)上站得住腳，在戰(zhàn)略上更要與業(yè)務(wù)目標保持一致。首要一問:AI現(xiàn)在是否真的適合你的企業(yè)?

明確價值定位。對于AI解決方案能帶來的獨特優(yōu)勢，你得心里有數(shù)。要搞清楚這個AI"神器"能做到什么，是其他方案或人力"望塵莫及"的。同時，別忘了好好琢磨可能帶來的客戶體驗。(老實說，那些笨手笨腳的聊天機器人和機械化的電話服務(wù)真讓人抓狂。)找準了需要改進的地方，就得想辦法把AI技術(shù)的優(yōu)勢發(fā)揮到極致，看看是用來幫忙、錦上添花，還是全盤接管。

選對搭檔很關(guān)鍵。接下來要明確誰來參與你的AI項目。誰來幫你把現(xiàn)成的AI應(yīng)用改造成你想要的樣子?誰來為你量身定制全新的AI方案?此外，你還需要確定誰將與你攜手組建高效的人機"夢之隊"。別忘了明確誰來評估AI計劃的方方面面，包括范圍、安全性和道德問題，以及誰來負責數(shù)據(jù)的全生命周期管理。數(shù)據(jù)共享的規(guī)矩得定清楚，包括誰能碰這些"金子"，還得有專門的團隊或"大佬"來掌舵，及時解決可能冒出來的各種問題。

別以為引入AI就是裝個新軟件那么簡單。這可是個"厲害角色"，會影響你的整個"江山"和所有"子民"。除了培養(yǎng)一幫既懂業(yè)務(wù)又懂AI的"全能選手"，你可能還得找"大牛"幫忙。他們能幫你設(shè)計、組建和維護一支能跟AI"眉來眼去"的隊伍。這支隊伍得有"十八般武藝"，重點是要安全、高效地駕馭AI，讓公司和員工都能"吃香喝辣"。

怎么知道AI是不是"中看不中用"?我們上課時說過，得有一套全面的"考核標準"。先想想怎么衡量AI的能力，比如準不準、快不快，還有對業(yè)績有多大幫助。說到人機合作，得看看AI能不能讓團隊更給力、決策更靠譜、大家干活更開心。AI做決定得公平、透明，還得合規(guī)。數(shù)據(jù)質(zhì)量可是AI的"命脈"，得有靠譜的招兒來驗證數(shù)據(jù)，經(jīng)常查漏補缺。還得從安全性、可靠性、公平性、可解釋性和穩(wěn)定性這幾個方面給AI來個"全身體檢"?？赡苄枰ㄆ?復查"，看看有沒有"偏心"，能不能經(jīng)得起各種"風吹雨打"。

要讓大家接受和支持AI可不是件容易事。有些AI工具可能很快就能上手，但要來個徹底的"大變身"，往往得啃一些又硬又難啃的骨頭。光說AI多厲害可不夠，你得讓人看到AI怎么能幫公司實現(xiàn)目標，解決問題，抓住機會，還得說清楚對員工有啥影響。別小看了實施的難度，有時候可能還得搞些"高科技"設(shè)備，我在第15章里可是說得明明白白。

你得掂量掂量，現(xiàn)有的家當夠不夠用，能不能支撐AI這個"大胃王"。不行的話，是得自己添置"硬貨"，還是找個"云端"托管?最重要的是，別忘了考慮人的因素。員工肯定想知道，這AI會不會搶他們的飯碗。你得讓用戶群體接受這個新來的"成員"。可能得找些"擁護者"，好好溝通，解釋為啥要用AI，怎么能讓公司和用AI的人都能"魚和熊掌兼得"。

風險可得想清楚。用AI可能會有啥坑，有啥短板，都得摸清楚。數(shù)據(jù)質(zhì)量和代表性可重要了，得找"行家里手"好好查查，看看訓練數(shù)據(jù)有沒有"偏心"，會不會"死記硬背"，能不能適應(yīng)"千變?nèi)f化"的情況。這事兒可關(guān)鍵了，因為數(shù)據(jù)質(zhì)量直接影響AI的表現(xiàn)和公正性。如果訓練數(shù)據(jù)不能反映"真實世界"，AI可能會"走火入魔"或"以偏概全"。還得想想可能會出現(xiàn)啥意外情況。比如說，客服聊天機器人可能搞不定復雜的問題，反而把客戶惹毛了。得有招兒及時發(fā)現(xiàn)和解決這些問題，必要時還得讓人來"救火"。數(shù)據(jù)保護和隱私也得考慮到，得建立"銅墻鐵壁"。你得清楚項目需要啥數(shù)據(jù)，有沒有權(quán)限用這些"寶貝"，不管是用自己的設(shè)備還是"云上漫步"。別忘了想想對環(huán)境的影響，這些AI可能是個"電老虎"。在訓練和使用AI時，網(wǎng)絡(luò)安全措施得跟上，防止數(shù)據(jù)被"偷梁換柱"或"竊聽"。

組建一支既懂業(yè)務(wù)又懂AI的"全能戰(zhàn)隊"可重要了。我怎么強調(diào)都不過分。培養(yǎng)這樣一支能駕馭AI的隊伍，對成功簡直是"一錘定音"。

部署得好好規(guī)劃。得想清楚怎么處理人的問題，怎么解決道德問題，還有技術(shù)上需要啥。讓人和AI好好"攜手共進"可不容易，得設(shè)計好用的界面，好好培訓員工，定清楚人機互動的"規(guī)矩"。AI做決定得公平、不帶偏見，過程得"透明如水"，還得尊重隱私和數(shù)據(jù)保護法。你還得算算需要多少算力、存儲空間和網(wǎng)絡(luò)帶寬，保證AI能"行云流水"般運行。

數(shù)據(jù)戰(zhàn)略也得有。得想清楚需要啥數(shù)據(jù)，怎么收集-是不是得一直"開著水龍頭"，還是定期收集，或者就收集一次。收集來的數(shù)據(jù)怎么處理，怎么用來"喂養(yǎng)"AI。數(shù)據(jù)存儲和管理得安全，還得合規(guī)，而且要能根據(jù)AI的需求隨時"變臉"。得防著有人篡改數(shù)據(jù)。讓最終用戶參與開發(fā)挺重要的，這樣能確保AI真的能解決"痛點"。考慮一下數(shù)據(jù)是不是需要貼標簽，能不能用模擬數(shù)據(jù)來訓練。搞點"紅隊"活動，測試系統(tǒng)的"抗壓能力"。把AI的開發(fā)安全運維和傳統(tǒng)流程"珠聯(lián)璧合"，確保開發(fā)過程安全順暢。

資源需求得摸清楚。不同類型的AI功能，需要的基礎(chǔ)設(shè)施和資源差別可大了。企業(yè)級的AI可能需要"神級"的數(shù)據(jù)處理和存儲能力，來應(yīng)對"海量"的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)。而用于運營的AI可能更需要"閃電般"的處理能力和邊緣計算資源。項目的依賴關(guān)系會影響時間表。比如說，如果AI需要和現(xiàn)有的企業(yè)系統(tǒng)""打成一片"，那這些系統(tǒng)是否就緒、是否兼容就成了關(guān)鍵。如果需要外部供應(yīng)商提供特殊的AI組件或數(shù)據(jù)，這也會影響進度。

別忘了給員工培訓和支持"留點錢"，這對提高人機團隊的效率很重要。如果AI需要直接和人"對話"，可能還需要特殊的"裝備"，比如生物識別傳感器或定制界面。像是用于自然對話的語音識別系統(tǒng)，或者能監(jiān)測人體反應(yīng)、讓AI更"懂人心"的可穿戴設(shè)備。獲取數(shù)據(jù)的時間也是個大問題。這取決于數(shù)據(jù)有多容易"到手"，以及收集、清理、整理數(shù)據(jù)需要多長時間。最后，你得算算開發(fā)AI需要多少"算力"，這取決于AI模型有多"高深"，要處理多少數(shù)據(jù)，還得考慮訓練模型要"燒"多少錢?，F(xiàn)在這成本可不低，有時候高得讓人"望而卻步"。不過，隨著時間推移，可能會"親民"一些。

最后，你得想清楚在哪些環(huán)境下測試、評估、驗證這些功能。找內(nèi)部專家或外部合作伙伴來處理這些問題太重要了，我怎么強調(diào)都不過分。記住，在AI這條路上，"獨行快，眾行遠"。有了靠譜的團隊和合作伙伴，你的AI之旅才能"一帆風順"。

2.收集和準備數(shù)據(jù)

完成這個嚴格的初始階段后，你就該考慮如何將計劃付諸實施了。首要任務(wù)是收集符合所有監(jiān)管、法律和合規(guī)要求的相關(guān)數(shù)據(jù)。雖然有許多技術(shù)工具可以輔助這一步驟，但你仍需要合適的人才來監(jiān)督整個過程。

3.選擇合適的AI模型

這個決策不能僅靠簡單的網(wǎng)絡(luò)搜索來完成。你需要具備專業(yè)知識的人才來協(xié)助你選擇一個最符合需求的模型——既要滿足成本要求，又要符合可持續(xù)發(fā)展原則。

4.執(zhí)行開發(fā)和訓練

獲得更大規(guī)模的數(shù)據(jù)后，你需要將數(shù)據(jù)劃分為訓練集、驗證集和測試集三個部分，然后開始模型訓練。典型的數(shù)據(jù)劃分比例為70%、15%、15%。

5.模型評估

訓練和驗證完成后，你需要確認模型的實際效果。這就是測試數(shù)據(jù)集的用途所在。這里有幾個重要的評估指標，包括準確率、F1分數(shù)(精確率和召回率的調(diào)和平均值)和均方根誤差(RMSE)，這些指標可以幫助你評估機器學習模型預測的準確性。

6.部署實施

如果模型通過了評估測試，你就可以開始將它整合到先前定義的流程中，無論你的目標是協(xié)助、增強還是自動化某項任務(wù)。

7.持續(xù)監(jiān)控，定期維護

這不是一個"設(shè)置后就可以忘記"的操作。這些智能系統(tǒng)能夠?qū)W習和改進，但也可能犯錯，因此持續(xù)監(jiān)控至關(guān)重要。此外，你的業(yè)務(wù)環(huán)境會變化，市場趨勢會轉(zhuǎn)變。因此，你需要不斷監(jiān)控、更新，必要時重新訓練模型。

8.迭代優(yōu)化

你應(yīng)該制定政策和最佳實踐，定期重新評估模型的性能及其設(shè)定的目標。你的目標是讓解決方案隨著與實際數(shù)據(jù)的交互而不斷改進。

9.評估偏見和公平性

雖然你會在數(shù)據(jù)編譯的早期階段就考慮偏見和公平性問題，但這應(yīng)該是一個持續(xù)關(guān)注的領(lǐng)域。你部署的任何AI解決方案都必須符合道德標準，不存在偏見。理想情況下，你希望模型的決策過程是透明的。

10.溝通與教育

從最終用戶到管理層，你的所有利益相關(guān)者都應(yīng)該理解AI如何以及為什么被引入你的業(yè)務(wù)。對AI的擔憂是真實存在的，錯誤信息也很普遍。你越能幫助組織內(nèi)的人理解你選擇的工具及其設(shè)計目的，效果就越好。

11.建立反饋機制

你的團隊成員將親身體驗AI解決方案在實際操作中的表現(xiàn)，因此你需要建立機制和溝通渠道，讓用戶或系統(tǒng)能夠?qū)I的預測或決策提供反饋。這些反饋將有助于你改進和優(yōu)化AI模型。

12.長遠規(guī)劃

這不是一個快速或簡單的過程。然而，遵循這些指導原則將增加你成功高效實施的機會。同時，每個應(yīng)用領(lǐng)域可能都有其特殊性，因此靈活性和適應(yīng)特定情況的能力也很關(guān)鍵。

讓我們看一個具體例子:假設(shè)你正在管理一家醫(yī)院。你面臨的一個長期問題是患者再入院。當患者出院后30天內(nèi)再次入院時，這不僅增加了醫(yī)療成本，也可能給患者帶來額外的經(jīng)濟負擔，同時暗示著護理質(zhì)量可能存在問題。因此，你希望運用AI來預測患者在這個時間段內(nèi)再次入院的可能性，從而改善醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量。

1.明確目標:你的目標是識別那些高風險患者，并在他們再次入院之前采取干預措施。

2.數(shù)據(jù)收集與準備:首先，以電子健康記錄(EHR)作為你的數(shù)據(jù)源?？紤]到這些數(shù)據(jù)的敏感性，需要實施嚴格的安全措施，包括強加密以及定期審計。數(shù)據(jù)還需要經(jīng)過清理，并評估可能存在的偏見，必要時進行重新平衡以確保數(shù)據(jù)集和模型本身的公平性。

例如，如果預測模型主要基于大量低收入患者的數(shù)據(jù)進行訓練，而這些患者可能無法獲得充分的藥物和其他醫(yī)療資源，那么在預測再入院風險時可能會出現(xiàn)偏見。如果這些條件導致訓練數(shù)據(jù)中再入院率偏高，模型可能會高估低收入患者再入院的風險，因為它從一個不均衡的數(shù)據(jù)集中學習，其中這個群體的再入院率不成比例地高。這種偏見可能導致模型對某些群體做出不公平的預測，影響醫(yī)療資源的合理分配。

3.選擇合適的AI模型:不同類型的數(shù)據(jù)和任務(wù)需要不同類型的模型，每種模型都有其獨特的優(yōu)勢和局限性。EHR數(shù)據(jù)可能包含復雜的關(guān)系——例如，各種癥狀、病史和用藥如何相互作用可能導致某種結(jié)果。簡單的線性模型可能無法捕捉數(shù)據(jù)中更深層次的非線性模式。

應(yīng)該考慮更高級的模型，如梯度提升機或深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。梯度提升機是一種機器學習模型，它通過順序構(gòu)建決策樹的集合，每一個新樹都試圖糾正前一個樹的錯誤。這種方法特別擅長處理復雜的非線性關(guān)系。另外，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能能夠識別簡單模型可能忽略的數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系和模式。

4.執(zhí)行開發(fā)和訓練:接下來，你應(yīng)該將數(shù)據(jù)集劃分為訓練集、驗證集和測試集，然后開始在訓練集上進行模型訓練。

5.模型評估:在這一階段，你需要使用適當?shù)闹笜嗽u估模型性能。對于這種情況，受試者工作特征曲線下面積(AUC)是衡量模型有效性的良好指標。

6.部署實施:現(xiàn)在將模型整合到醫(yī)院的IT系統(tǒng)中。這里是跨學科人才發(fā)揮重要作用的地方，因為他們能夠?qū)δＰ偷募夹g(shù)理解與對病例和整個醫(yī)院運營的洞察相結(jié)合。

7.持續(xù)監(jiān)控，定期維護:模型投入使用后，需要持續(xù)衡量其預測的有效性，并根據(jù)需要進行重新訓練。

8.迭代優(yōu)化:假設(shè)研究發(fā)現(xiàn)某種特定藥物與較高的再入院風險相關(guān)。你需要更新模型，使其能夠更準確地將使用這些藥物的患者識別為潛在的再入院高風險群體。

9.評估偏見和公平性:模型不得對任何患者群體產(chǎn)生歧視，因此這些檢查需要定期持續(xù)進行。這不僅是道德要求，也是確保模型在各種人群中都能準確預測的關(guān)鍵。

10.溝通與教育:醫(yī)務(wù)人員需要接受新AI工具的培訓，以更好地理解其預測結(jié)果和相關(guān)干預措施。這些跨學科人才有助于確保所有相關(guān)人員，包括醫(yī)院領(lǐng)導層，都能及時了解情況。

11.建立反饋機制:醫(yī)護人員需要跟蹤并報告模型的有效性和影響。這種持續(xù)的反饋不僅有助于改進模型，也能幫助醫(yī)護人員更好地理解和信任AI系統(tǒng)。

12.長遠規(guī)劃:像這樣的工具可能不會立即產(chǎn)生顯著效果，因為它需要隨時間優(yōu)化和重新訓練，而且醫(yī)院工作人員和醫(yī)療專業(yè)人員也需要一定的學習適應(yīng)期。但是，如果整個組織都能積極支持，醫(yī)療專業(yè)人員致力于提供反饋來幫助訓練和改進模型，那么我們可以預期你的醫(yī)院將在一年內(nèi)看到30天再入院率顯著降低。

這不僅展示了AI的有效實際應(yīng)用，還會對所有參與者產(chǎn)生積極影響，從批準項目的管理層或行政領(lǐng)導到利用該工具改善患者護理的醫(yī)療專業(yè)人員。更重要的是，它能夠提高醫(yī)療質(zhì)量，減少不必要的再入院，從而使患者受益并優(yōu)化醫(yī)療資源的使用。

在整個過程中，重要的是要記住AI是一個工具，它的目的是協(xié)助、增強或自動化某些任務(wù)，而不是取代醫(yī)疑專業(yè)人員的判斷。通過正確的實施和持續(xù)的改進，AI可以成為提高醫(yī)療質(zhì)量、改善患者預后的強大助手。

術(shù)語解釋:

紅隊:由專家組成的團隊，負責測試系統(tǒng)的安全性和可靠性，通過模擬攻擊來發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的潛在漏洞。

DevSecOps(開發(fā)、安全和運營):一種軟件開發(fā)方法，將安全性整合到整個開發(fā)和運營(DevOps)生命周期中，強調(diào)在開發(fā)過程的每個階段都要考慮安全性。

分數(shù):機器學習中用于評估分類模型準確性的指標，是精確率和召回率的調(diào)和平均值。在類別不平衡的分類問題中特別有用。

均方根誤差(RMSE):衡量定量數(shù)據(jù)預測誤差的標準方法，計算為預測值和實際值之間的平方差的平均值的平方根。

受試者工作特征曲線下面積(AUC):用于評估分類模型性能的指標，在機器學習中常用于評估模型預測二元結(jié)果的準確性。