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尽管人们对人工智能 (AI) 如何增强和改善医疗保健服务的兴趣日益浓厚，但新 AI 模型的开发速度仍然快于现有医疗保健流程的采用速度。整合之所以困难，是因为当前的方法将 AI 模型的开发与它们预期发挥作用的复杂医疗保健环境分离开来，导致开发的模型没有明确且令人信服的用例，并且无法在临床环境中进行测试或扩展。我们认为，当前的方法和传统研究方法不支持在医疗保健领域成功实施 AI，并概述了一种可重复的混合方法以及几个示例，以促进 AI 技术在以人为本的医疗保健流程中的应用。与传统研究不同，这些方法并不寻求控制变化，而是通过了解变化来了解技术在实践中如何发挥作用，并结合以用户为中心的设计技术。这种方法利用设计思维和质量改进方法，旨在提高 AI 在医疗保健领域的采用率，并促使进一步研究以了解哪些方法最适合 AI 实施。
从代码到临床：利用质量改进方法实现人工智能
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