探讨人工智能对医院管理的改变及其管理对策，为管理者适时修正管理决策提供参考。通过研究人工智能在医疗领域的应用，结合我国医疗与法规现状，对医院管理五关键要素“人、机、料、法、环”的改变及其管理对策分别进行探讨。人工智能使“人”变聪慧、使“机”变高效、使“料”变人性、使“法”变精准、使“环”变舒心；但给医院管理带来诸多新问题需要新对策。人工智能改变医疗和管理势不可挡；必须接受并充分利用人工智能；国家和医院都应及时制定完善AI相关管理规定；通过跨界合作发展医疗人工智能可助力医院实现弯道超车。
  人工智能（AI）是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。AI在医疗领域的应用带来了诊疗模式、数据处理方式、前瞻性健康管理等诸多方面的变革，推动着现代医疗向智慧、精准、高效发起挑战。随着“互联网+医疗”和物联网技术的崛起，AI正改变着医院管理相关的人、机、料、法、环等关键要素。
  AI 对医院管理五要素（人、机、料、法、环）的改变
  改变“人”：AI赋能人成为“超人” 2017年，人们见证了从AlphaGo到AlphaGo Zero，AI机器人从围棋到所有棋类都横扫人类冠军；机器人索菲亚获得沙特阿拉伯的合法公民身份彻底颠覆了大家对“机器人只是被人控制的机器”的理念。
  AI发现有病的人 可穿戴AI设备自动提醒患病的人及时就医，也可通过WIFI和蓝牙向患者监护人或签约医护人员发出某人患病的警报。
  AI填补高素质医生缺口 专业能力强的优秀专科医生培养最短8年。科大讯飞与清华大学联合研发的人工智能“智医助理”机器人参加2017年临床执业医师考试成绩属于考生中的中高级水平。在AI助力下，“超级医生”将变为现实。
  AI培养病人为自己看病 病人可通过智慧健康服务平台，获取健康诊断、养生知识、保健建议等信息，通过包括虚拟护士、可穿戴设备在内的手段，监测用户个人健康数据，预测和管控疾病风险。
  AI 促使管理者深度学习激发新思维 管理者紧跟创新技术的能力，将成为医疗和成像行业面临的重大挑战,他们需要深度学习找到高效、精简的方法对用于筛查、检测和诊断疾病的算法进行审批。
  AI使医用设备更高效 在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能发展加速，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。AI可将行政管理和重复性工作自动化。某自动流体管理系统可以根据患者血容量随时调整输液流量让患者情况恢复稳定。Watson能够提供包括乳腺癌、肺癌、结肠癌、卵巢癌等多种癌症的诊断服务。AreteX公司的 AI可以基于患者使用呼吸机的数据辨识出不同类型的人机不同步，并将信号及时发送给护士或呼吸治疗师，继而将患者从自身无法控制的与机器的对抗中解脱出来。
  AI使医疗用物更人性化
  AI助力药品与医用材料的研发 新药研发的痛点是周期长、费用高和成功率低。 BergHealth公司平台将AI、大数据分析、基因组学、蛋白组学和代谢组学以及生物模型元素结合的方式，挖掘有用数据进而推进药物的研发效率。生物3D打印技术现可以打印出人类皮肤、血管、骨骼甚至甲状腺。
  医疗大数据成为AI实现的原料 人类健康问题从基因开始，从基因信息、到影像学信息、到各种检查检验信息及病历书写等规范化的大数据分析是不可断裂的链。要实现AI能够自我训练的过程，需要不断有更多更规范的高质量数据摄入。
  AI 颠覆常理呼唤精准新规 2017年国务院《新一代人工智能发展规划》提出:建立快速精准的智能医疗体系、研发人机协同临床智能诊疗方案、实现智能影像识别、病理分型和智能多学科会诊等。由此引起部分人对“AI取代论”的焦虑，同时面临着政策监管滞后的问题。比如：缺少AI安全评估体系；医疗大数据隐私防护措施不够；医疗AI如何持证上岗及收费政策尚未明晰。
  AI使医院环境更舒心 医院上线全功能自助服务系统替代传统人工收费窗口。以电子病历为核心、基于医院信息平台的临床信息化应用体系，在辅助临床用药、管控医保费用、危急值管理、保障医疗安全、应用医学知识库等方面为医院医疗质量和医疗安全提供了智能化管理手段。通过物联网支持的智能病房，使用IBM的认知计算和自然语言性能，患者可以直接发出口令实现调光、调节温度和开启音乐来完善病房环境；可以使用室内扬声器来操作灯光和百叶窗，或者与系统对话，询问自己的医疗护理问题。
  讨论
  改变对“人”管理 国家将鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展人工智能学科建设，建议国家加快“人工智能+医疗（医院管理）”复合型人才的培养进程，适度提高该类人才的准入门槛并放宽人才流动；提高国民综合素质和对AI医疗的认知水平。医院管理者应加紧补习AI相关知识，克服AI医疗机械性服务缺温度的短板，拓展线下实体医院的线上业务，充分利用物联网技术，主动为健康和亚健康人群做好个性化服务并保持互动，与他们分享活动数据和健康效益信息，以便及时发现目标人群，增加医院病源客户。“超级医生”AI不具有完全民事行为能力故不能独立执业，但可以配合医生极大提高诊疗效率。医生是盘活大数据的核心环节和治疗的核心,AI替代医生是不可能的。
  改变“机”的管理 AI是影响面广的颠覆性技术，可能带来改变就业结构、冲击法律与社会伦理、侵犯个人隐私、挑战国际关系准则等问题，影响深远。医疗行业直接关系人类生命安全，AI学习后可能成为带有情感的“超级医生”，品德败坏的AI对人类生存有潜在的威胁。因此，建议国家层面规范AI在医院的应用，普及可穿戴医疗设备的使用，确立AI继续教育学分制（定期升级换代），定期对AI进行考核与评价，参考医院级别验收AI服务达标。同一品牌医疗AI设备的性能会因为所处医院水平和体制不同而出现天壤之别，使用频率越高的设备越智能越高效。医院须积极引入医疗AI成为医护的强大“助手”和外脑，但在利用AI管理医事的同时一定要注意对AI自身的监管。AI医疗机器人故障需要医学、数学和计算机等相关专家跨领域通力协作进行修复。
  改变“料”的管理 大数据是以深度学习为代表的AI技术的基础，数据不集中不规范是目前AI在医院管理提升的最大障碍之一，医疗数据规模和数据结构化能力是智能辅助诊断技术竞争的核心壁垒。希望国家层面能够提供大量可以开放共享的高质量医疗数据的支撑。医院需要高度重视强大数据库的建设，设专人负责大数据库的分析、整理和维护，确保数据规范有效且便捷取用，使联网的数据库具备最大分享效能。
  “法”的调整与完善 希望国家加快建立健全医疗数据开放共享机制并强化信息安全和隐私保护，探索与AI医疗应用相关的前瞻性法律法规，引导AI与医疗健康服务的融合发展，加强智能诊疗软件的监管，修订完善现有的医疗法规以适应AI机器人是“公民”的事实，明确AI“超级医生”的法律责任由其所属实体责任人承担，推动AI医疗产品和服务大众化。医院应按“让规范成为习惯”的原则制定并落实对AI设备的使用者和AI本身进行动态授权管理的制度，激励医疗和管理专家参与AI医疗系统开发。医生不能拒绝为类似沙特阿拉伯的合法女公民AI机器人索菲亚看病，但要请计算机与网络工程师等专家会诊。当医生与AI的观点不一致时，以上级医生的意见为准。
  管理“环”的策略 国家层面做好大健康战略的顶层设计，统筹规划各地建设不同级别的AI智慧医院；利用移动通信等平台，让人们通过移动终端或可穿戴设备随时随地享受无行政区划的医疗健康服务。医院务必重视智能化诊疗使其成为医院不可缺少的医疗组件；通过AI和互联网、物联网技术把优质专家资源和药品送达基层医院乃至千家万户；借力AI延伸服务范围至就医前、就医中、就医后的各个环节，让健康与AI医疗实现闭环管理，使大量碎片化的服务成为服务链条，彻底改善“看病难”。医务工作者也将从大量的诊疗业务中被解放出来，将走向复杂度更高、服务更细致的岗位。如此，分级诊疗得以落实，就医环境得到改善，医院的发展有望弯道超车走向前沿。