洞見 - Human-Computer Interaction - # 醫療科技的臨床醫生參與

科技真的幫到忙了嗎？為何臨床醫生的意見至關重要

Q: 除了文章中提到的方法之外，還有哪些方法可以促進醫療科技開發過程中臨床醫生與工程師之間的合作？

促進醫療科技開發過程中臨床醫生與工程師之間合作的方法很多，除了文章中提到的讓臨床醫生主導開發，並客觀評估技術有效性以外，還可以參考以下幾點： 建立雙向溝通機制： 定期舉辦研討會、工作坊或線上論壇，讓醫生和工程師可以直接交流，分享臨床需求、技術瓶頸和解決方案。 鼓勵臨床醫生參與設計思維工作坊： 讓醫生參與到產品設計的初始階段，利用設計思維的框架，共同發掘問題、構思解決方案，並進行原型設計和測試。 建立聯合開發團隊： 將醫生和工程師組成團隊，共同參與產品開發的整個生命週期，從需求分析、設計開發到測試和迭代，確保產品的實用性和易用性。 提供臨床實踐機會： 讓工程師有機會到醫院實習或觀摩手術，親身體驗臨床工作流程和痛點，加深對臨床需求的理解。 開發模擬工具和平台： 開發模擬臨床環境和工作流程的工具和平台，讓工程師可以在開發過程中測試產品功能，並及早發現潛在問題。 建立獎勵機制： 鼓勵醫生參與醫療科技開發，例如設立獎項、提供研究經費或將其納入職稱評估指標等。 總之，促進醫生和工程師之間的合作需要多方面的努力，關鍵在於建立互信、加強溝通、共同參與，才能開發出真正符合臨床需求的醫療科技產品。

Q: 是否所有醫療科技都需要臨床醫生的深度參與才能獲得成功？有沒有可能某些工具的設計可以更加通用化？

並非所有醫療科技都需要臨床醫生的深度參與才能獲得成功，某些工具的設計可以更加通用化。 需要醫生深度參與的醫療科技： 涉及診斷和治療決策的工具，例如：AI輔助診斷系統、手術機器人等。這些工具需要依賴醫生的專業知識和經驗來確保其安全性和有效性。 需要與患者身體直接接觸的工具，例如：植入式醫療設備、穿戴式健康監測設備等。這些工具的設計需要考慮人體工程學和生物相容性，並需要醫生參與臨床試驗和評估。 可以更加通用化的醫療科技： 醫院管理系統、電子病歷系統、遠程醫療平台等。這些工具的設計可以更加標準化和模塊化，以適應不同醫院和地區的需求。 健康管理App、慢性病管理平台等。這些工具可以針對特定疾病或人群設計通用的功能和服務，例如：健康教育、用藥提醒、運動和飲食建議等。 然而，即使是通用化的醫療科技，也需要在設計過程中考慮臨床需求和用戶體驗。例如，開發健康管理App時，需要參考醫學指南和臨床路徑，並設計簡潔易懂的界面和操作流程，才能更好地服務用戶。 總之，醫療科技的開發需要根據具體情況決定臨床醫生參與的程度。對於涉及核心醫療行為的工具，醫生的深度參與至關重要；而對於一些通用化的工具，則可以通過標準化和模塊化設計來降低開發成本和提高效率。

Q: 如果將人工智能應用於醫療科技開發，是否可以減少對臨床醫生參與的需求，同時又能確保工具的實用性？

人工智能 (AI) 的應用在一定程度上可以減少醫療科技開發過程中對臨床醫生參與的需求，但並不能完全取代。 AI 可以發揮作用的方面： 數據分析和模式識別： AI 可以分析大量的醫療數據，例如：電子病歷、醫學影像、基因數據等，並从中识别出潜在的模式和规律，辅助医生进行诊断和治疗决策。 自動化重複性工作： AI 可以自動執行一些重複性的醫療工作，例如：影像分析、數據錄入、預約安排等，減輕醫生的工作負擔，讓他們有更多時間關注患者。 個性化醫療服務： AI 可以根據患者的個體特徵，例如：基因、生活方式、環境等，提供個性化的健康管理方案和治療方案。 AI 的局限性： 缺乏醫學常識和倫理判斷： AI 目前還無法像醫生一樣具備醫學常識和倫理判斷能力，無法處理複雜的醫療情況和倫理困境。 數據依賴和算法偏差： AI 的性能很大程度上取決於訓練數據的質量和算法的設計，如果數據存在偏差或算法設計不合理，可能會導致 AI 產生錯誤的結果。 黑箱效應和可解釋性問題： AI 的決策過程通常是一個黑箱，很難解釋其是如何得出結論的，這可能會影響醫生和患者對 AI 的信任。 結論： AI 可以作為輔助工具，提高醫療科技的開發效率和實用性，但不能完全取代臨床醫生的作用。在開發過程中，仍然需要醫生參與到數據標註、算法驗證、臨床測試等環節，確保 AI 工具的安全性和有效性。未來，AI 和醫生將會是合作關係，共同推動醫療科技的發展。

核心概念

如果沒有臨床醫生的參與，數位醫療工具可能會增加醫生的工作量，而不是減輕負擔，因此，以臨床醫生為中心的科技發展至關重要。

摘要

這篇文章重點討論了在醫療保健領域中，以臨床醫生為中心的科技發展的重要性。作者指出，許多數位工具在開發過程中缺乏臨床醫生的參與，導致這些工具非但沒有減輕醫生的負擔，反而增加了他們的認知負荷。

文章強調，由臨床醫生主導的科技發展至關重要，因為他們最了解臨床工作流程和需求。當科技與現有的工作流程無縫整合，並能有效減輕認知負荷時，才能真正為醫療保健帶來益處。

此外，文章還建議客觀地評估科技的有效性，以確保其真正有益於醫療保健工作者。

總之，文章呼籲重視臨床醫生的意見，讓科技真正成為醫療保健的助力，而不是阻力。

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引述

"Many digital tools are developed without clinician input, resulting in systems that feel burdensome."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Does Your Tech Help? Why Clinician Input Truly Matters

by Lotte Dyrbye 於 www.medscape.com 11-21-2024

https://www.medscape.com/viewarticle/does-your-tech-help-or-hinder-why-clinician-input-tech-2024a1000kqq

Does Your Tech Help? Why Clinician Input Truly Matters

深入探究

除了文章中提到的方法之外，還有哪些方法可以促進醫療科技開發過程中臨床醫生與工程師之間的合作？

促進醫療科技開發過程中臨床醫生與工程師之間合作的方法很多，除了文章中提到的讓臨床醫生主導開發，並客觀評估技術有效性以外，還可以參考以下幾點：

建立雙向溝通機制： 定期舉辦研討會、工作坊或線上論壇，讓醫生和工程師可以直接交流，分享臨床需求、技術瓶頸和解決方案。
鼓勵臨床醫生參與設計思維工作坊：  讓醫生參與到產品設計的初始階段，利用設計思維的框架，共同發掘問題、構思解決方案，並進行原型設計和測試。
建立聯合開發團隊： 將醫生和工程師組成團隊，共同參與產品開發的整個生命週期，從需求分析、設計開發到測試和迭代，確保產品的實用性和易用性。
提供臨床實踐機會：  讓工程師有機會到醫院實習或觀摩手術，親身體驗臨床工作流程和痛點，加深對臨床需求的理解。
開發模擬工具和平台：  開發模擬臨床環境和工作流程的工具和平台，讓工程師可以在開發過程中測試產品功能，並及早發現潛在問題。
建立獎勵機制：  鼓勵醫生參與醫療科技開發，例如設立獎項、提供研究經費或將其納入職稱評估指標等。
總之，促進醫生和工程師之間的合作需要多方面的努力，關鍵在於建立互信、加強溝通、共同參與，才能開發出真正符合臨床需求的醫療科技產品。

是否所有醫療科技都需要臨床醫生的深度參與才能獲得成功？有沒有可能某些工具的設計可以更加通用化？

並非所有醫療科技都需要臨床醫生的深度參與才能獲得成功，某些工具的設計可以更加通用化。

需要醫生深度參與的醫療科技：

涉及診斷和治療決策的工具，例如：AI輔助診斷系統、手術機器人等。這些工具需要依賴醫生的專業知識和經驗來確保其安全性和有效性。
需要與患者身體直接接觸的工具，例如：植入式醫療設備、穿戴式健康監測設備等。這些工具的設計需要考慮人體工程學和生物相容性，並需要醫生參與臨床試驗和評估。

可以更加通用化的醫療科技：

醫院管理系統、電子病歷系統、遠程醫療平台等。這些工具的設計可以更加標準化和模塊化，以適應不同醫院和地區的需求。
健康管理App、慢性病管理平台等。這些工具可以針對特定疾病或人群設計通用的功能和服務，例如：健康教育、用藥提醒、運動和飲食建議等。
然而，即使是通用化的醫療科技，也需要在設計過程中考慮臨床需求和用戶體驗。例如，開發健康管理App時，需要參考醫學指南和臨床路徑，並設計簡潔易懂的界面和操作流程，才能更好地服務用戶。
總之，醫療科技的開發需要根據具體情況決定臨床醫生參與的程度。對於涉及核心醫療行為的工具，醫生的深度參與至關重要；而對於一些通用化的工具，則可以通過標準化和模塊化設計來降低開發成本和提高效率。

如果將人工智能應用於醫療科技開發，是否可以減少對臨床醫生參與的需求，同時又能確保工具的實用性？

人工智能 (AI) 的應用在一定程度上可以減少醫療科技開發過程中對臨床醫生參與的需求，但並不能完全取代。
AI 可以發揮作用的方面：

數據分析和模式識別： AI 可以分析大量的醫療數據，例如：電子病歷、醫學影像、基因數據等，並从中识别出潜在的模式和规律，辅助医生进行诊断和治疗决策。
自動化重複性工作： AI 可以自動執行一些重複性的醫療工作，例如：影像分析、數據錄入、預約安排等，減輕醫生的工作負擔，讓他們有更多時間關注患者。
個性化醫療服務： AI 可以根據患者的個體特徵，例如：基因、生活方式、環境等，提供個性化的健康管理方案和治療方案。
AI 的局限性：

缺乏醫學常識和倫理判斷：  AI 目前還無法像醫生一樣具備醫學常識和倫理判斷能力，無法處理複雜的醫療情況和倫理困境。
數據依賴和算法偏差： AI 的性能很大程度上取決於訓練數據的質量和算法的設計，如果數據存在偏差或算法設計不合理，可能會導致 AI 產生錯誤的結果。
黑箱效應和可解釋性問題：  AI 的決策過程通常是一個黑箱，很難解釋其是如何得出結論的，這可能會影響醫生和患者對 AI 的信任。
結論：
AI 可以作為輔助工具，提高醫療科技的開發效率和實用性，但不能完全取代臨床醫生的作用。在開發過程中，仍然需要醫生參與到數據標註、算法驗證、臨床測試等環節，確保 AI 工具的安全性和有效性。未來，AI 和醫生將會是合作關係，共同推動醫療科技的發展。