为集中式医疗系统设计：以胰腺癌诊断与人工智能整合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通过整合分布式专家、临床数据与技术基础设施提升诊断可靠性，但面临效率、标准化及权威性挑战。研究揭示了社会技术系统理论在跨机构协作中的应用价值，为AI辅助诊疗提供实践路径。

　　

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胰腺癌仍然是最致命的恶性肿瘤之一，其预后取决于及时的诊断和对手术可切除性的准确评估。集中式护理模式旨在通过集中专业技能来提高诊断质量。虽然集中化提高了获取专业知识的便利性，但它也带来了新的挑战，包括跨机构协调诊断工作、整合异构数据和技术，以及在时间压力下维持可靠的集体决策。在这些分布式护理网络中，诊断推理的实际实施方式仍不甚明了。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的协同作用。多学科会议、共享影像系统和迭代数据解释起着核心作用，但同时也存在效率、标准化、权威性和不确定性方面的矛盾。本研究提供了（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）基于实践的建议，以支持人工智能与现有临床协调和专业知识的整合。

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