医疗行业的人工智能挑战不是采用，而是准备就绪

医疗组织正在大量投资人工智能，预计到2025年，人工智能支出将达到14亿美元，几乎是2024年的三倍。曾经被认为是数字落后者，医疗行业现在正在为企业人工智能采用设定标准，以2.2倍的速度部署人工智能，远超整个经济的增长速度。

这种兴奋是可以理解的。人工智能承诺减少行政负担，提高运营效率，支持临床决策，并帮助组织应对日益增长的劳动力和财务压力。许多医疗领导者将人工智能视为他们数字化转型旅程的下一个重大步骤。事实上，根据麦肯锡的说法，85%的医疗领导者正在探索或已经采用了生成式人工智能能力，这标志着从实验到实施的快速转变。

然而，许多组织正试图在复杂的人类工作流程之上建立人工智能驱动的未来。不幸的是，这些系统和数据环境从来没有被设计成支持人工智能。

门诊速度期望放大现有的工作流问题

随着医疗服务的转变，超出了传统的医院环境，这个挑战变得更加紧迫。仅门诊手术中心市场就预计到2030年将超过700亿美元，反映了向分散、数字化医疗服务的转变。

随着这些医疗系统变得更加分散，医疗组织必须管理日益复杂的运营环境。多站点门诊网络通常依赖于电子健康记录（EHRs）、预约系统、收入周期平台和报告工具，这些工具是在不同时间和出于不同的目的实施的。虽然人工智能有潜力帮助组织应对这种复杂性，但其有效性取决于整个企业中的一致、相互连接和可靠的信息。医疗服务变得越分散，建立能够让人工智能有效运行的运营和技术基础就越重要。

但真正的挑战在于技术本身。已经难以应对碎片化流程、不一致的数据和断开的系统的组织会发现，人工智能会放大这些问题，而不是解决它们。

数据：影响力超过丰富度

医疗行业已经生产了大约30%的世界数据量，这个数字预计将比许多其他行业增长得更快。人工智能可以通过使组织能够以规模生成更多的分析、建议、摘要和运营洞察来加速这一趋势。

毕竟，研究表明，生成式人工智能有可能显著提高知识工作者（如顾问、营销人员、工程师、医疗保健专业人员和客户支持专家）的生产力。麦肯锡估计，它可以通过自动化和加速信息检索、书面沟通和问题诊断等活动，创造高达4.4万亿美元的年度经济价值。

但医疗组织并不一定需要更多的数据。他们需要更好的方法来聚合和使数据在能够将洞察转化为行动的方式中发挥作用。没有强大的运营和技术基础，人工智能计划可以制造更多的复杂性，令员工感到信息过载，并难以实现可衡量的投资回报率。

人工智能是基础设施层，而不是另一个应用程序

随着这一智能层的扩展，医疗组织必须确保其现有的技术栈能够支持大规模的人工智能使用。与医疗行业的前几代软件不同，人工智能并不局限于单一的工作流程、部门或软件公司。

医疗领导者应该停止将人工智能视为花哨的技术部署，开始将其视为运营准备挑战。从人工智能中获得有意义的投资回报率的组织不一定是那些投资最多工具的组织，而是那些建立必要的工作流程、治理结构和数据基础来支持大规模人工智能的组织。但为了实现这一目标，必须为每个组织设定现实的成功参数和指南。

治理决定人工智能是否可扩展

技术本身并不决定人工智能的成功。组织还需要治理框架来建立人工智能解决方案的评估、部署、监测和衡量标准。

没有明确的治理，不同的部门可能会采用单独或相互冲突的人工智能工具，导致数据质量、安全性、合规性和性能衡量标准不一致。随着人工智能越来越接近运营和临床决策，这个挑战变得更加严峻。领导者需要确信基础数据是准确的，输出可以被信任，并且在人工智能生成的建议影响工作流程时，责任明确。员工的准备也同样重要。员工需要明确的指导，说明如何将人工智能生成的建议纳入现有的工作流程中。建立监督机制、可衡量的成功标准和明确的责任制，有助于确保人工智能计划与组织目标保持一致，而不是成为脱离的技术实验。成功的实施通常将强大的治理与有纪律的项目管理相结合，包括明确的里程碑、团队间的共同责任和愿意限制不必要的定制，这些定制可能会减慢进度而不添加有意义的价值。

传统架构通常是人工智能成功的最大障碍

许多医疗系统都是为事务性工作流程设计的，而不是实时智能。碎片化的系统、孤立的数据和糟糕的互操作性往往比技术本身更大地阻碍了人工智能的采用。

例如，私募股权支持的专科集团可能需要在快速收购策略后，从五个独立的电子健康记录（EHR）平台中规范化和迁移数据。这凸显了许多医疗组织今天面临的挑战：随着他们通过并购扩张，技术环境往往变得更加碎片化，而不是变得更少。

在人工智能能够带来有意义的价值之前，组织必须首先建立一个能够支持它的统一基础设施。

更好的决策，而不是更多的洞察

人工智能非常适合生成无尽的预测、警报和建议。成功利用这些洞察的组织将是那些将智能直接集成到工作流程中以减少复杂性，而不是制造更多噪音的组织。

大多数组织不需要完全更换其核心平台来使其人工智能就绪。更实际的方法是优化现有的系统，改善集成，并创建一个更强大的基础设施，使人工智能能够扩展和延长现有技术投资的价值和寿命。

战略性人工智能是成功的人工智能

医疗组织正在大量投资人工智能，但技术本身并不会决定谁将成功。随着人工智能被嵌入到临床、运营和行政系统中，真正的区别将在于基础设施的准备就绪。

医疗行业已经花了几十年时间数字化记录、现代化工作流程和建立日益相互连接的医疗环境。

下一个阶段将决定这些投资是否能够支持当今的数字智能。仅仅关注人工智能采用的领导者冒着将技术视为一个没有问题的解决方案的风险。那些优先考虑准备就绪的领导者将更好地部署人工智能，以提高决策、增强运营绩效并在整个组织中创造可衡量的价值。

在人工智能的竞争中，问题不再是谁能最快地采用技术。问题是谁能建立最强大的基础设施来维持它。