从数据到洞察再到行动：AI转型面临的人性化挑战

每天在各个地点，子能够捕获高达一百万个数据点。这些数据点涵盖了手术过程中的音视频记录、电子健康档案以及手术设备的输入信息。此外，数据还包括手术团队成员的生物特征读数，例如通过心率变异性反映的压力水平，以及通过无线脑电图(EEG)测量的大脑活动。

这些数据蕴含着丰富的信息，但正如Grantcharov所言：“如果不能将这些数据转化为临床医生能够利用以改变行为的信息，那么这些数据就毫无用处。”接下来是寻找洞察的步骤。

在识别数据中的模式方面，人工智能(AI)显得尤为有用。Grantcharov指出：“人脑无法持续监控所有这些数据点，寻找模式和隐藏的联系。这正是现代AI方法能够真正帮助我们将数据转化为洞察，并进一步转化为行动的地方。”然而，在此过程中，理解人类同样至关重要。AI可以将手术室中的事故与某些事件联系起来，但若没有一个工作假设，这一切都只是无意义的噪音。例如，Grantcharov的团队假设压力可能通过影响认知处理和决策来影响外科医生的表现。因此，他们设计了实验来收集外科医生的生理数据，AI能够将这些数据与手术室中的事故相关联。研究结果显示，压力过大的外科医生出错的几率高出66%。

Grantcharov还注意到，门的打开、电话铃声或有人讨论昨晚的足球比赛——换句话说，干扰——是导致最严重错误的根本原因。要得出这一洞察，需要理解大脑的有限认知能力。而得出其他洞察则需要理解团队动态。研究人员观察到，那些沟通不畅且缺乏心理安全感的团队——即他们相信自己能够在必要时发声和提出担忧——无论外科医生的技术水平如何，都会有更差的结果。Grantcharov说：“最危险的手术室之一就是那种没有人发声或沟通的沉默手术室。”

尽管人们可能认为外科医生的技能是成功的最重要决定因素，但手术团队的非技术属性，如他们如何协作，或者他们是否感到能够安全地表达担忧，对患者结果的影响最为显著。“归根结底，这一切都取决于文化，”Grantcharov说。

采取行动的第三步是，一旦AI揭示了手术室错误的最大来源，医院和手术中心理论上就可以开始引入新的程序来防止错误发生。但首先，他们需要理解行为改变是如何发生的。成功地改变整个企业的文化需要优先事项、习惯和系统的建立。优先事项是企业认为最重要的任务或活动，明确传达这些优先事项至关重要，这样每个人都知道应该将时间和精力集中在哪里。在这种情况下，优先事项很明确：通过避免可预防的手术室错误来改善患者的结果。

习惯是那些几乎不需要有意识思考就能自动执行的行为。例如，通过训练和实践，提出担忧而不是保持沉默可以成为一种习惯。

最后，系统是那些为了使所期望的行为成为最容易做到的事情而建立的程序或原则。例如，为了减少干扰并保护认知能力，医院可以制定一项新规则，限制在手术过程中关键步骤时的无关讨论。

除了优先事项、习惯和系统之外，AI转型还要求企业中的每个人都要接受成长型思维模式——即相信失败是改善的机会，而不是对自身地位或声誉的威胁。Grantcharov回忆道，一开始，许多手术团队对手术室黑匣子持怀疑态度，担心它会让他们看起来很糟糕，或者让他们面临诉讼的风险，但渐渐地，他们的态度发生了改变。

“当我们意识到没有客观的绩效衡量就无法改进时，真正开启了成长型思维和持续改进的世界，”他说。Grantcharov表示，欢迎这种转变的医院不仅在质量和安全方面取得了巨大的进步，还在效率和生产力方面得到了显著提升。

超越手术室

并非所有行业都像医疗行业那样关系到人类生命的安危，然而，无论哪个行业，AI都可以分析数据，为我们提供有价值的洞察，从而推动行动，无论是改进特定流程还是改变整个文化。然而，仅仅将AI应用于数据集，如果没有值得测试的假设，将很难发现有意义的结果。

例如，在会议场景中，AI设备可以收集音频和视频数据(以匿名和合乎道德的方式)，并在人的洞察帮助下，检测到可能不明显的模式：房间里是否有安静的人有很好的想法，但其他人总是打断他们？是否有人表现出过度焦虑或压力的迹象？在视频通话中，是否有人经常低头，可能是被设备分心了？

通过这种方式，AI可以帮助领导者首先识别妨碍高效会议的障碍，然后找到解决这些问题的方法，例如努力提高心理安全感或减少干扰。

无论是在手术室还是在董事会议室，AI都可以帮助释放企业的潜力，但具有讽刺意味的是，技术在我们生活中发挥的作用越大，我们就越需要理解人类如何与世界互动和处理信息。