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人工智能和机器学习 (AI/ML) 工具正在改变医疗决策的格局。借助 ML 方法，大量数据可以对患者进行有效的分类和诊断。然而，更多的研究集中在开发 AI 的技术挑战上，而不是系统集成上。因此，临床团队在开发和部署这些工具方面的作用被忽视了。我们从研究中寻找三个案例研究来描述临床团队在推动临床 AI 工具成功整合方面所做的通常看不见的工作。即，临床团队支持数据标记、识别算法错误和考虑工作流程异常、将算法输出转化为临床护理的下一步，以及培养团队对部署后如何使用该工具的意识。我们呼吁制定详细而广泛的记录策略（包括临床工作、工作流程和团队结构），以确保这种工作得到重视，并促进社会技术实施策略的共享。
隐形临床劳动力推动人工智能成功融入医疗保健
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