慢性心脏病和糖尿病等慢性疾病是美国死亡和残疾的主要原因，也是该国每年约4.9万亿美元医疗成本的主要驱动因素。然而，理查德·麦基（CCS公司首席技术官）指出，在许多情况下，治疗效果长期停滞不前，因为护理方式往往未能契合真正推动持久行为改变的关键因素。
理查德·麦基认为，这对企业领导者而言是重大机遇。“AI能通过突破传统风险模型，揭示关于患者动机、偏好和参与触发点的洞见，从而解锁新价值，”他表示，“通过学习行为、语言和情境中的模式，AI可提供个性化、前瞻性和可扩展的护理方案。”他补充道，这需要将医疗体系重新构想为数据驱动、以人为中心的生态系统：“当AI开始理解‘人’而不仅是‘患者’时，其影响力将呈指数级增长。”
CCS是一家慢性病管理公司，利用AI识别治疗依从性问题，并结合医疗用品和教育提供个性化干预。麦基近期与德勤咨询公司平台与生态系统负责人鲍里斯·赫恩-赫菲茨（Boris Kheyn-Kheyfets）探讨了AI在推动从“疾病治疗”向预防性护理转型中的作用。
赫恩-赫菲茨： 如今“AI驱动”几乎成为每个董事会的流行语，但在医疗领域关乎人命。您如何看待AI在医疗领域的潜力？
麦基： AI不仅是为追求效率而存在的工具，也无法替代护理团队的服务。运用得当的AI能增强护理团队甚至雇主的工作能力，帮助他们预见问题并提前行动。当前医疗体系主要聚焦于“疾病治疗”——即患者已罹患重病时才介入，而非在确诊前提供主动预防性护理。预测性和干预性AI平台可为患者及医疗生态系统提供潜在顾问或伴侣，支持其主动解决高成本护理问题（如治疗依从性差），避免演变为急性重症。
AI如何从根本上重塑患者治疗效果？
麦基表示：“AI最具变革性的能力在于从海量实时数据中提取可操作的洞见。”CCS已利用AI构建平台，主动识别连续血糖监测（CGM）治疗依从性高风险患者，并通过个性化、情境感知的互动实施干预。尽管CGM已成为糖尿病管理的标准护理手段，但长期使用率常呈下降趋势。CCS平台能及早发现脱离治疗的迹象，通过正确渠道在适当时机触发针对性沟通，以维持治疗依从性并改善效果。这些干预措施以患者整体需求为设计核心，确保相关性。
他举例说明：“当糖尿病患者患流感时，服用感冒药会加剧胰岛素抵抗，且患者可能因身体不适而忽视营养指导。此时泛泛的提醒如‘去散步’不仅无效，甚至适得其反。若AI模型融合临床背景与个人偏好，可推荐恢复性行动——例如休息或正念练习——通过降低压力水平来减少胰岛素抵抗。”麦基强调，这种从规则驱动自动化向精准参与的转变，正是AI重塑慢性病护理的核心路径。
您的数字化转型路线图下一步是什么？
麦基指出，除预测与干预模型外，下一步将整合智能体AI能力。公司评估约70%的工作量适合采用智能体AI，该技术可提升客户沟通的准确性和时效性。最终，AI智能体能完成基础工作，使团队专注于高价值任务，并为患者提供全天候AI教练，助力其更好地管理自身护理。
对医疗或其他领域企业领导者应用AI创造变革价值有何建议？
“始于信任，”麦基强调，“AI虽可加速交易和决策，但其变革潜力远不止于此。要实现转型，必须建立在与客户及合作伙伴现有关系的信任基础上。以此为根基，方能超越渐进式改进，开创全新的工作方式和价值交付模式。在医疗行业，改善患者预后是每日工作的核心动力，而这些新兴AI能力将成为游戏规则改变者。此刻正是投身这项工作的黄金时代。”
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