医疗系统并未为人工智能单独设立预算。相反，首席信息官们告诉《贝克尔》，AI正被吸收到现有的IT和运营支出中，并与其他企业技术投资一同评估。
在位于哥伦布市的俄亥俄州立大学韦克斯纳医学中心，这种整合是有意为之。
“我们没有为AI特定的决策设立单独的资助和治理流程，”首席信息官汤姆·本特利（BSN，注册护士）告诉《贝克尔》。“我们确实试图将它们放在我们正在考虑的技术解决方案的完整背景中来看待，而不仅仅是AI与非AI的对比。”
这种方法并非个例。在各个医疗系统中，一种一致的模式正在浮现：AI并未被当作一个独立的支出类别。
在克利夫兰的大学医院，首席信息官罗伯特·厄德利描述了一种类似模式，即AI被纳入企业IT，并像任何其他投资一样接受同样的财务审查。
“大多数AI相关成本是在企业层面定义的，并且是我们整体公司IT支出的一部分，”厄德利先生告诉《贝克尔》。“这些AI成本中的每一项都是一个更广泛商业案例的一部分，在实施前会经过审查。”
在加利福尼亚州萨克拉门托的萨特健康，AI同样被嵌入到更广泛的数字预算中，但增加了一层结构化的监督。
“我们采用结构化的AI治理方法。我们注册并评估每个解决方案，并将其与适当的监控策略对齐，以支持性能、安全性和对员工、临床医生及患者的有意义影响，”首席AI官阿什利·比西博士告诉《贝克尔》。
但是，将AI嵌入传统的预算结构也带来了新的挑战：首席信息官们实际上在同时使用两种不同的投资回报率模型。
对于AI收入周期用例，计算相对直接。
“如果是与收入周期相关的投资回报率，那可能非常明确，”本特利先生说。“它范围很窄。它可以在特定时间为我们节省一定数量的资金。”
然而，这种模式在临床环境中很快就不适用了。当目标转向减轻行政负担、改善患者体验或提高临床医生效率时，传统的财务指标就变得难以应用。
“从美元角度来看，这种投资回报率变得难以衡量，”本特利先生说。“我们的北极星是提供高质量的护理，并为护理人员创造一个高效的工作环境。如果我们认为一个解决方案可以改善这些要素，那么对我们来说，这就是商业案例。”
这种观念正促使一些领导者扩展价值的定义方式。
“随着医疗组织评估AI，重要的是要超越传统的投资回报率，”比西博士说。“价值也可以通过返还给临床医生和员工的时间、减轻的行政负担和认知负荷、提高的专业满意度以及为患者带来的更好整体体验来衡量。”
与此同时，财务纪律并未消失。在大学医院，AI投资仍被期望能展示明确的回报。
“总的来说，大多数在三年内都有正的投资回报率，”厄德利先生说。“鉴于其中许多项目的性质，一旦启用并扩大部署规模，它们几乎可以立即带来回报。”
在许多情况下，这种预期的回报直接融入了项目的资助方式。
“大多数AI计划都是根据商业案例生成过程中概述的投资回报率来获得资助的，”他说。“因此，这些资金是自我资助的。”
这种结合——嵌入的预算和不断演变的投资回报率定义——也在重塑首席信息官们做出供应商决策的方式。越来越多的问题不仅仅是AI工具能做什么，而是它是否能够融入一个可扩展、可支持的平台战略。
在俄亥俄州立大学，这导致有意地减少使用独立的点解决方案。
“有很多非常创新的工具，”本特利先生说。“但我们试图考虑的是，尝试维护该工具的长期影响是什么？如果添加许多独立的点解决方案，随着时间的推移，网络安全足迹会怎样？长期的可支持性如何？”
他指出，这种权衡随着时间的推移变得越来越清晰。
“你可能会通过一些早期创新获得一点优势，但你真的能长期维持下去吗？”他说。
这种权衡正在越来越多地影响长期的供应商合作。
“这将真正驱动我们想要与哪些合作伙伴结盟：他们是否有有效利用AI的平台？”本特利先生说。“这些就是我们将要合作的供应商。”
但这种平台优先的战略并非绝对。例如，在大学医院，大多数AI支出在企业层面，但放射科的影像AI工具直接在服务线内获得资助。这种例外既反映了放射科AI的成熟度，也反映了并非所有用例都能整齐地纳入单一预算的现实。
预算结构和投资回报率门槛决定了AI投资如何被评估，但它们并不能决定这些投资是否成功。治理才是关键。
“拥有成熟AI治理的组织成功扩展AI并实现其在医疗系统中价值的可能性是其他组织的两倍以上，”比西博士说。“没有这个基础，计划往往仍然孤立，并且可能缺乏支持其负责任使用所需的监督。”
在萨特，这种治理模式是有意采用多学科方法的。
“我们的核心AI治理委员会汇集了来自法律、合规、监管和数字部门的领导者，并与整个系统的专家密切合作，包括临床领导层和研究部门，”她说。
在大学医院，高管监督同样嵌入到投资过程中。
“技术驱动的投资通过一个商业案例审查流程来处理，由我们的C级高管、首席运营官、首席战略官和首席财务官参与，分析收益并讨论成本，”厄德利先生说。“AI相关的投资会得到与任何其他技术相关投资相同的审查。”
在这些组织中，一个一致的方向正在形成。AI正成为成本结构中永久的一部分——首席信息官们不仅需要通过财务回报来证明其合理性，还需要通过运营、劳动效率和临床绩效方面的可衡量改善来证明。
“显然，随着这些功能的成熟和应用的增长，这些工具将加速支出，”厄德利先生说。“但就像任何投资一样，所带来的收益需要抵消任何新成本。”
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