为什么长期护理中的AI引入需要这么长时间

AI正在许多行业中取得显著进展，但其在长期护理设施中的采用却仍然缓慢和具有挑战性。虽然AI有潜力通过跌倒检测、床疮预防和睡眠质量评估来革新患者护理，但其广泛部署的道路却远非迅速。这是一个对投资者、护理院经理和系统集成商都非常重要的问题，他们都非常清楚AI所提供的变革潜力。然而，尽管AI具有如此大的潜力，其在长期护理中的实施却没有按照我们预期的速度和规模进行。

这并不是说AI应该在没有任何保障或检查的情况下被盲目接受，但是在护理行业中存在一种明显的忧虑，这种忧虑使得该行业落后于时代。如果我们看其他行业，甚至是其他健康领域，人们对AI的接受度更高。AI正在被越来越多地用于诊断疾病、培训医疗人员和使他们的工作更轻松，所以为什么长期护理不能如此呢？

风险投资家应该知道什么

对于风险投资家来说，长期护理AI具有多种吸引力的原因。首先，医疗软件通常通过重复的许可协议销售，这使得提供这些解决方案的公司成为理想的收购目标。具有重复收入流的公司，尤其是在医疗保健这样一个强大的行业中，对于收购者来说具有吸引力。最近的市场活动证实了这一点：例如，2024年7月，Nordic Capital收购了奥斯陆的Senso，而Avasure收购了旧金山的Ouva，表明长期护理领域的投资热潮。

但是，尽管存在这些市场驱动因素，风险投资家经常问道：“哪种技术将占据主导地位？”有很多竞争者——可穿戴设备、雷达和光学传感器——但对于他们来说，确定获胜的解决方案并非易事。

护理院经理：应对竞争议程

长期护理提供者的核心问题是日益增长的员工短缺。AI可以通过提高护理人员的生产力20-30%来帮助解决这一问题，使其成为在资源有限的情况下维持高质量护理的关键工具。然而，经理需要意识到供应商之间的竞争议程。许多系统集成商已经与护理院建立了长期的关系，他们可能没有充分的动力接受AI。原因很简单：他们的收入取决于销售和维护现有的、往往过时的系统。这些系统正开始被AI所取代，AI简化了一切，并使用较少的设备，例如仅使用一台带有计算机视觉学习的摄像头。

长期护理设施严重依赖这些过时的技术，通常由具有经济利益的系统集成商安装。目前使用的产品列表包括红外运动传感器、门磁、声学监测、床传感器和可穿戴设备。虽然这些系统是功能性的，但它们远非最佳，因为它们会产生大量的假警报，导致护理人员产生警报疲劳。系统集成商的优势在于这些系统需要频繁的维护和支持。

对于专门从事安全的系统集成商来说，长期护理市场呈现出一个有前途的机会。安全是一个竞争激烈的领域——一个“红海”。相比之下，长期护理设施代表着一个新兴的“蓝海”，多亏了AI的引入。对于那些愿意转向这个新兴市场的人来说，有利可图，但他们必须了解AI带来的独特挑战。

护理中的压倒性问题

长期护理行业面临的问题是巨大且多方面的：

1. 护理需求的增加，推动因素是人口迅速老龄化和寿命延长。
2. 护理人员供应的减少，近几十年来出生率下降加剧了这一问题。最近的一项分析发现，英国的生育率下降速度比其他G7国家任何一个都快，下降了8%。

全球范围内，护理床位的市场预计将从现在的6300万增加到2050年的1.21亿。挑战在于如何满足日益增长的需求，同时管理有限的人力资源。全球的护理工人已经超负荷工作，工作时间长、工资低、压力大，导致越来越多的人离开这个行业。

为什么AI采用如此缓慢

长期护理中AI采用速度缓慢，归结于四个关键因素：

1. 系统集成商的阻力：AI威胁到目前在护理设施中使用的多个传感器，取而代之的是一个由计算机视觉驱动的单一摄像头解决方案。这反过来又威胁到现有系统集成商的收入来源。从某种程度上说，这种情况类似于其他著名的商业战役——例如Netflix与Blockbuster或数码相机与柯达和宝丽来。AI的颠覆潜力是明显的，但现有玩家的不愿意接受它也是同样明显的。
2. 硬件滞后：麻省理工学院的机器人专家罗德尼·布鲁克斯指出，虽然软件的采用速度非常快（例如ChatGPT在两个月内获得1亿用户），但硬件的实施速度却要慢得多。AI驱动的解决方案需要物理摄像头、电缆和安装，这本身就减慢了采用速度。
3. 培训和文化障碍：在长期护理中，年轻的护理人员通过在职培训从更有经验的员工那里学习。虽然这种师徒模式有其优势，但它也在采用新技术（如AI）方面创造了重大的障碍。接受传统方法培训的护理人员通常对学习高级系统的使用持抵制态度，这可能会减慢集成速度。
4. 认知：AI面临着巨大的批评，部分是合理的，部分是由于缺乏对该主题的教育。人们担心AI将取代医疗保健领域的工作，夺走勤奋工作者的收入。然而，当AI被正确创建和应用时，其目标不是取代工作，而是增强和使人们的工作更容易，并使他们能够专注于护理工作的重要方面。

结论：未来已经到来，但它的到来却很缓慢

AI为长期护理提供了变革性的潜力，但其采用过程却远慢于预期。护理院经理必须认识到AI提高生产力的机会，即使这挑战了现有的供应商格局。风险投资家应该关注统一和改进当前碎片化系统的视觉技术。愿意转向长期护理的AI解决方案的系统集成商可以在这个日益增长且被低估的市场中取得成功。

最终，AI将被引入长期护理，这将是一个缓慢但不可避免的过程。问题不在于AI是否会改变这个行业，而在于它会发生得有多快——谁将引领这场变革。