为集中式医疗系统设计：以胰腺癌诊断和人工智能集成为例的社会技术案例研究

《ACM Transactions on Computing for Healthcare》：Designing for Centralized Healthcare: A Socio-Technical Case Study of Pancreatic Cancer Diagnosis and AI Integration

胰腺癌集中化护理模式下，分布式诊疗系统的协同机制及实践挑战研究。基于社会技术系统理论，通过荷兰区域性案例的定性分析，揭示多学科会议、共享影像系统与迭代数据解读对诊断可靠性的支撑作用，同时识别效率、标准化、权威分配与不确定性管理中的核心矛盾，为医疗AI的整合应用提供实践路径。

　　

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胰腺癌仍然是最致命的恶性肿瘤之一，其治疗结果取决于及时诊断和准确评估手术切除的可能性。集中式护理模式旨在通过集中专业力量来提高诊断质量。虽然集中化有助于获取专业知识，但它也带来了新的挑战，例如在不同机构之间协调诊断工作、整合异构数据和技术，以及在时间压力下保持可靠的集体决策。在这些分布式护理网络中，诊断推理的实际运作方式仍不够清楚。我们对荷兰的一个区域性胰腺癌集中护理网络进行了定性案例研究。基于社会技术系统理论，我们通过现场观察分析了诊断工作流程，包括影像评估、多学科团队会议和手术程序。我们的研究结果表明，诊断的可靠性源于分布式专业知识、临床数据和技术基础设施之间的协调互动。多学科会议、共享的影像系统以及迭代的数据解释起着核心作用，但同时也会出现效率、标准化、权威性和不确定性方面的问题。这项研究提供了（1）关于胰腺癌集中护理社会技术动态的实证见解；（2）研究复杂分布式医疗系统的定性方法；（3）将人工智能整合到现有临床协调和专业知识中的实践建议。

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