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• 准确性和信任：提供商需要能够提供一致且准确结果的解决方案。Fairview Health Services 高级临床决策支持和数字部门副 CMIO Leyla Warsame 在“可操作的生成智能：掌握数据转换”会议上表示：“在临床环境中，人工智能可能出现不准确或产生幻觉，这会带来风险，因为准确性和信任至关重要。”• 变革管理：采用人工智能需要劳动力转型。Warsame 建议：“我们希望人们采用这项技术并使用它，从而提高效率。”• 价值实现：“您必须创造性地为人工智能解决方案创建业务案例，”Warsame 建议。“这可以包括代理测量。”无论是通过改善患者结果、节省成本还是提高效率，展示投资回报率对于确保持续投资都至关重要。• 数据治理：强大的数据治理不再是可有可无的。它是构建值得信赖的人工智能的基石。它是一套政策、流程和标准框架，可确保数据的质量、完整性和安全性。有效的数据治理对于确保准确性和可靠性、保护患者隐私和机密性以及遵守监管要求至关重要。
医疗保健中的数据掌控：将洞察转化为行动
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