行业专家讨论人工智能如何变革医疗行政管理、改进诊断并革新患者体验。
作者：卡米尔·沙弗尔
2025年10月29日
照片由梅肯娜·马兰拍摄
上月，《犹他州商业》杂志与蓝十字蓝盾联合举办圆桌会议，探讨人工智能在医疗保健领域的当前发展态势。本次讨论由犹他州健康协作组织主任约翰·普尔曼主持。
从您的视角看，医疗AI领域哪些发展趋势最令人振奋或影响深远？
丹·麦克马斯特 | 战略与企业开发主管 | 溶剂科技
行政浪费问题。相关数据估算差异较大，但约5000亿美元的浪费集中在行政流程、报销处理和文档记录环节……另一重点是辅助临床决策支持——将AI嵌入各类医疗设备，利用医疗数据提升诊断精准度。
卢·莫林 | 首席执行官 | 萨沃斯健康
我认为AI正驱动可扩展性与创新。当前医疗领域涌现众多创新理念，但许多仍依赖人工流程实施……我们需关注AI如何快速实现新型交易模式的规模化应用。
乔什·沃克 | 创始人兼首席运营官 | 诺米健康
其一是生成式AI正从试点转向实际工作流。我们过去仅进行小范围测试或有限应用，如今主流工作流程已脱离试验阶段。其二是AI与监管设备的结合。例如Clarius AI这类手持超声设备正逐步普及。
克里斯·威利斯 | 首席设计官 | 多莫
我认为创新应从“前台”入手——这风险较低却能显著改善患者体验甚至治疗效果。从大型区域医疗组织到小型机构，均已开始应用AI解决接诊流量瓶颈问题。
克里斯·库根 | 副总裁兼首席技术官 | 蓝十字蓝盾
“作为保险支付方，我们始终聚焦行政简化需求。AI能加速患者决策流程，使其更便捷透明……决策越高效，患者作为知情者获得的治疗效果就越佳。”
左起：克里斯·库根、克里斯·威利斯和卢·莫林 | 照片由梅肯娜·马兰拍摄
AI如何提升患者及会员的护理质量与治疗效果？
维韦克·雷迪医学博士 | 首席医疗信息官兼神经病学系执行副主席 | 犹他大学
这些新型AI工具使我们得以重新思考：在拥有海量数据的前提下，如何以不同方式呈现信息以优化工作模式？……这将快速重塑各类医疗岗位职能。
沃伦·佩蒂恩 | 犹他大学教授 | MTN联合创始人兼首席执行官
我选择犹他州正因当地对创新的开放态度。这里重视将创意转化为临床实践……当前医疗AI的关键在于，物联网、电子健康记录和保险数据库产生大量数据却被闲置。数据整合过程过于依赖人工，造成严重浪费。
罗伯特·康迪 | 首席执行官 | 格兰杰医疗诊所
医患互动质量显著提升。医生不再紧盯电脑录入，而是专注倾听患者需求……他们状态更佳，诊疗效果更好，次日工作积极性也更高。
丹·康格 | 创始人 | 恩佐健康
临床医生上门服务时常对患者背景一无所知。我们将千页转诊资料浓缩为单页摘要，明确标注上门时需关注的重点事项。
针对诊断或药物研发领域，您的AI工作如何最终影响患者及会员体验？
克丽丝滕·拉什顿 | 首席运营官 | 递归公司
传统新药化合物90%在临床阶段失败，这既低效又令人心碎……通过将药物研发转化为数据问题，AI有望发现新型靶点、未知疾病通路，为难治疾病开发更有效疗法。长远看，因失败率大幅降低，药物研发成本有望显著下降。
丹·麦克马斯特 | 战略与企业开发主管 | 溶剂科技
创新速度已提升一倍，上市周期缩短50%……全球听诊器正实现数字化。医生过去依赖听诊器声学特征预测心力衰竭等疾病，如今所有录音均被数字化存储。通过分析这些临床数据，AI使早期心力衰竭检测成为可能。
内森·怀尔德 | 照片由梅肯娜·马兰拍摄
乔什·沃克 | 创始人兼首席运营官 | 诺米健康
数据采集量越大，模型质量越高，使我们能识别以往无法察觉的关联……医疗领域外，AI已应用于鲸歌分析——人类无法识别的数据模式现被成功破译。医疗领域也将出现类似突破，实现单个医生无法企及的全局洞察。
柯克·威米特 | 联合创始人兼首席执行官 | 佛健康
我们正整合Apple Health数据构建AI分析框架。智能手表和手机记录着每一步行动……希望利用消费者端AI终身收集健康数据，为预防性医疗提供坚实基础。
AI如何帮助患者及会员更便捷地获取医疗服务并对接医疗系统？
内森·怀尔德 | 高级数据分析师 | 健康公平
如何根据会员群体行为优化保险计划设计？……针对特定会员行为，如何引导其提升参与度？我们正构建激励计划：从雇主处获取目标数据后，通过推荐系统匹配会员需求与雇主目标，并基于跨企业数据分析提供精准建议。
克里斯·库根 | 副总裁兼首席技术官 | 蓝十字蓝盾
会员最常询问“我的保险范围是什么？能否报销？何处获取服务？费用多少？”这类常规问题。整合多方数据后，我们能为会员提供巨大价值，助其应对日益复杂的医疗体系。
卢·莫林 | 首席执行官 | 萨沃斯健康
若用一个词描述当前医疗商业现状，那就是“错位”。保险方、会员和医疗服务提供者均感受到这种割裂。而需求端的长期积怨——消费者与保险计划的挫败感——正是推动AI加速创新的核心动力。
乔什·沃克 | 创始人兼首席运营官 | 诺米健康
我们处理全美约7%劳动力的医疗数据分析。AI完全可实现虚拟卡实时理赔，相关产品即将上市。
柯克·威米特 | 联合创始人兼首席执行官 | 佛健康
我们正尝试让AI每小时唤醒30秒专属分析：整合最新个人数据后推送健康建议。当前患者面诊医生平均仅14分钟……现有体系下医生无法深度分析每位患者数据，难以给予健康应有的关注时长。
左起：丹·康格、沃伦·佩蒂恩、维韦克·雷迪医学博士、爱丽丝·施瓦茨、克丽丝滕·拉什顿和罗伯特·康迪 | 照片由梅肯娜·马兰拍摄
维韦克·雷迪医学博士 | 首席医疗信息官兼神经病学系执行副主席 | 犹他大学
医疗本质仍具高度人性化。尽管面诊时间短，但这种连接对疗效至关重要……然而，能提供新视角的智能信息将改变医生角色——我们不再仅承担诊断职能。
沃伦·佩蒂恩 | 犹他大学教授 | MTN联合创始人兼首席执行官
远程患者监测面临重大障碍：临床医生需花费20分钟审阅数据，而能将时长压缩至30秒的AI方案却缺乏激励机制……这已成主要瓶颈，且问题根源不在技术层面。
卢·莫林 | 首席执行官 | 萨沃斯健康
需认清医疗中效率与可负担性的关联：去年美国医疗支出4.9万亿美元，仅1.2万亿流向一线临床医生……大量支出与患者护理无关，而是充斥低效冗余的后台交易流程。
实践中“负责任AI”意味着什么？如何确保其安全、可预测且透明地服务患者、会员及医护人员？
丹·康格 | 创始人 | 恩佐健康
若调整AI流水线的提示词或模型，我们需建立评估框架验证其文档生成及临床建议的可靠性。初期构建耗时，但长期大幅提升了开发效率。
爱丽丝·施瓦茨 | 商务部人工智能政策办公室研究主管 | 犹他州政府
医疗隐私领域亟需变革：算法需通过数据共享获益，患者则应享受高质量算法服务。平衡二者关系是我们的核心课题。
左起：罗伯特·康迪、乔什·沃克和肯齐·科勒 | 照片由梅肯娜·马兰拍摄
柯克·威米特 | 联合创始人兼首席执行官 | 佛健康
当前处于AI发展关键期。预计还需两年才能有效预防负面反馈循环。在此期间，我们优先存储并保护数据，为未来AI模型升级奠定基础——这将为个人、子女及依赖医疗者构建优质健康档案，并向日益强大的AI模型提出更精准问题。
罗伯特·康迪 | 首席执行官 | 格兰杰医疗诊所
我妻子手术前的授权文件被拒44次，耗时漫长。若释放这些资源，资金可投入预防医疗或降低成本……我们必须开发解决行政难题的AI方案。
卢·莫林 | 首席执行官 | 萨沃斯健康
谈及医疗可负担性，行政环节存在降本空间，但行业常错误聚焦“将医生成本削减50%”。实际问题多源于地域差异——手术地点而非执行者决定费用。真正出路在于减轻行政负担，将节省传导至家庭层面，直接降低患者自付成本。
展望五年后，哪些AI创新将对患者及会员产生最大影响？
克丽丝滕·拉什顿 | 首席运营官 | 递归公司
五年内，复杂生物系统的模拟技术将高度成熟。当前仅能绘制局部图谱，未来将实现虚拟细胞乃至全身系统仿真……这将彻底改变从业者的知识结构，要求其兼具生命科学与技术能力。
爱丽丝·施瓦茨 | 商务部人工智能政策办公室研究主管 | 犹他州政府
我确信量子计算五年内将实现产业化应用。若投资押注，我将选择仿真技术企业——期待相关突破近在咫尺。量子计算或能开辟隐私优先的数据存储新路径。
丹·麦克马斯特 | 照片由梅肯娜·马兰拍摄
沃伦·佩蒂恩 | 犹他大学教授 | MTN联合创始人兼首席执行官
未来五年，后台创新、政策调整及数据整合将悄然改变行业生态，其影响甚至超越服务提供者与患者的直观感知。
克里斯·威利斯 | 首席设计官 | 多莫
我们常基于现状天真推演未来。互联网诞生前，预测显示40%时间将用于“信息高速公路冲浪”，60%用于电子邮件——现实截然不同。对未来的诸多设想虽未实现，但方向并未完全偏离。
维韦克·雷迪医学博士 | 首席医疗信息官兼神经病学系执行副主席 | 犹他大学
我对未来五年的乐观不仅源于技术，更在于人们对“健康”与“优质医疗”内涵的重新定义。犹他州应成为重塑医疗理念的先锋——这需要勇气打破现有模式，真正思考何为健康及医疗提供者的本质角色。
【全文结束】
