اجرای Ai در رادیولوژی: چالش ها و فرصت ها در عمل بالینی
این کتاب مدیریت تغییر را در زمینه پیاده سازی هوش مصنوعی در پزشکی و رادیولوژی توضیح می دهد. چرا بسیاری از مؤسسات پزشکی برای استفاده از هوش مصنوعی در عمل بالینی خود تلاش می کنند؟ مراحل ضروری برای و قبل از اجرای موثر هوش مصنوعی در گردش کار رادیولوژی چیست؟ پیاده سازی هوش مصنوعی چگونه می تواند باعث بهبود پایدار در فرآیند بالینی شود؟ این کتاب نشان می دهد که چگونه مدیریت تغییر برای معرفی مؤثر هوش مصنوعی به پزشکی و رادیولوژی، تغییر در ارائه مراقبت های بهداشتی و اطمینان از انتقال روان و در عین حال به حداکثر رساندن مزایای هوش مصنوعی و به حداقل رساندن اختلالات احتمالی، حیاتی است.
مدیریت تغییر در زمینه هوش مصنوعی در پزشکی و رادیولوژی شامل یک رویکرد سیستماتیک برای شناسایی، برنامه ریزی، پیاده سازی و ارزیابی ادغام فناوری های هوش مصنوعی در سیستم های مراقبت های بهداشتی است. برای اطمینان از اجرای صحیح تغییرات، ذینفعان لازم را در نقاط مناسب در فرآیند جذب می کند. با مدیریت موثر تغییر، سازمان های مراقبت های بهداشتی می توانند از پتانسیل هوش مصنوعی برای افزایش مراقبت از بیمار، بهبود دقت تشخیص و بهینه سازی کارایی عملیاتی در رادیولوژی و سایر تخصص های پزشکی استفاده کنند.
در طول این فرآیند مدیریت تغییر، سازمان ها باید ملاحظات اخلاقی، حریم خصوصی داده ها و انطباق با مقررات را در اولویت قرار دهند تا اطمینان حاصل شود که فناوری های هوش مصنوعی به طور مسئولانه و مطابق با دستورالعمل ها و مقررات مربوطه به کار گرفته می شوند.
Ai Implementation in Radiology: Challenges and Opportunities in Clinical Practice
This book describes change management in the context of implementing AI in medicine and radiology. Why do many medical institutions struggle to use AI in their clinical practice? What are the essential steps for and before an effective implementation of AI in radiology workflow? How can AI implementation trigger enduring improvements in the clinical process? The book shows how change management is crucial to effectively introduce AI to medicine and radiology, transform healthcare delivery and ensure a smooth transition while maximizing the benefits of AI and minimizing potential disruptions.
Change management in the context of AI in medicine and radiology involves a systematic approach to identify, plan, implement, and evaluate the integration of AI technologies into healthcare systems. It engages the necessary stakeholders at the appropriate points in the process to ensure that change is implemented properly. By effectively managing the change, healthcare organizations can harness the potential of AI to enhance patient care, improve diagnosis accuracy, and optimize operational efficiency in radiology and other medical specialties.
Throughout this change management process, organizations should prioritize ethical considerations, data privacy, and regulatory compliance to ensure that AI technologies are deployed responsibly and in accordance with relevant guidelines and regulations.
Product details
- Publisher : Springer Nature; 2024th edition (11 October 2024)
- Language : English
- Paperback : 180 pages
- ISBN-10 : 3031689410
- ISBN-13 : 978-3031689413
- Item Weight : 240 g
- Dimensions : 12.7 x 1.1 x 20.3 cm
- Country of Origin : India