拉斯维加斯 – 面对日益加剧的劳动力短缺和不断增长的需求，医疗系统必须重新思考数据的使用方式。山间医疗首席战略官Dan Liljenquist在今天于此地举行的2026年HIMSS全球健康大会暨展览会上发表关于人工智能和互操作性的主题演讲时表示。
Liljenquist认为，许多组织仍将这两种能力视为技术要求，而不是能够重塑医疗服务模式的战略工具。
这种紧迫性源于已经给美国医疗系统带来压力的人口结构和劳动力压力。随着人口老龄化和临床医生离开工作岗位，现有的运营模式变得越来越难以维持。
“最大的挑战是，我们今天拥有的医疗系统不具备生存能力，”Liljenquist表示，并指出传统的工作流程和技术是为一个非常不同的医疗服务时代设计的。
对于山间医疗——一个在六个州运营34家医院、拥有近7万名员工的非营利系统——其应对方式是将互操作性和人工智能提升至其长期战略的核心位置。
Liljenquist表示，两股力量正在创造变革的机会：围绕健康数据交换的监管势头日益增强，以及人工智能的快速进步。
“我们目前有一个监管机构——CMS——终于清醒地认识到这个问题，并试图推动我们进入一个以数据互操作性为基础的新未来，”他说。“另一个推动力是主要利用人工智能的技术进步。”
但是，实现有意义的互操作性需要的不仅仅是简单地通过API或FHIR等标准启用数据交换。
Liljenquist强调了他称之为“可计算数据”的必要性——即经过标准化、结构化且可在不同系统间使用而无需大量人工清理的信息。
“你可以有一个FHIR标准，也可以进行数据传输，”他说。“但当数据传过来时，你仍然需要手动清理这些数据。”
山间医疗正试图通过构建一个云端统一数据层来解决这个问题，该数据层从电子健康记录系统中提取数据，并使用通用语义模型对其进行标准化。
该组织每天将大量EHR数据上传到云环境，然后对其进行组织和规范化，以便人工智能系统能够一致地进行分析。
“医疗保健领域的最大挑战是，每年在行政管理上花费7500亿美元，因为我们的数据如此混乱，”Liljenquist表示。“如果我们希望在未来拥有用于医疗的资源，我们必须将这笔费用减少数千亿美元。”
目标是创建一个基础，让人工智能能够支持临床决策、自动化行政任务并大规模改善人口健康管理。
“我们必须有一个一致的数据模型，”他说。“没有其他方法可以改变我们当前的发展轨迹。”
Liljenquist指出，人工智能驱动的药物管理和慢性病的早期干预潜力是互操作数据和人工智能如何改变医疗服务模式的例子。
最终，他认为医疗组织必须停止将互操作性视为合规性工作，并开始将其视为战略平台。
“人工智能和互操作性不是技术问题，”Liljenquist表示。“它们是战略问题。它们是未来医疗保健的战略引擎。”
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