设想一个医疗保健系统，每个流程都针对个人需求量身定制：医疗记录无缝整合，人工智能轻松安排预约，后续护理得到精心管理。处方在出院时送达，物流顺畅运行，医生专注于患者，而人工智能处理文档、编码和护理协调。就诊后，患者会收到结构化的随访安排、用药提醒以及用于持续支持的安全沟通渠道。人工智能持续监测健康数据，向临床团队发出潜在风险警报，帮助预防再入院。其结果是打造更个性化、高效且以人为中心的医疗保健体验。
人工智能转型始于数据
实现这一愿景，医疗生态系统需解决重大数据挑战。首要挑战是数据体量：医疗保健领域产生全球约30%的数据，源自电子健康记录、先进成像技术和可穿戴设备等。除体量外，大量数据孤立存在于遗留系统中。此外，遵守HIPAA和GDPR等严格法规要求，进一步增加了将数据整合用于人工智能的复杂性。
向领先者学习
当前，一批医疗企业正有效应对数据挑战，推动人工智能转型。根据ServiceNow与牛津经济研究院联合开发的《企业人工智能成熟度指数》，2025年医疗行业平均人工智能成熟度评分从45分降至34分。尽管如此，约16%的组织——被定义为“领先者”——已取得显著进展。这些领先者将人工智能视为变革性资源；超过四分之一已实施代理型人工智能，近半数计划在来年部署。
人工智能数据应用的领导力实践
这些医疗领先者通过展现数据领导力，成功解锁人工智能价值：
- 采用平台化战略。 领先者连接现代与遗留平台，创建高效的人工智能管理流程，用于预约、编码、图表记录、计费和报销，同时确保数据安全与完整性。
- 实施健全的治理协议。 医疗领域使用的人工智能技术必须满足认证标准，完成审计与合规流程，并遵循隐私法规。领先者建立治理架构以评估风险、改进安全实践并维护患者信任。
- 促进企业级透明度。 人工智能治理的最佳实践包括创建集中式人工智能模型注册表，系统化记录意图、所有权、运营成本及生命周期管理等透明细节。在试点阶段评估业务影响，使领导者能够证实人工智能实施对患者结果和组织绩效的改善。
未来前景光明
成功的人工智能转型需要先进基础设施、强有力的治理协议和组织透明度。通过采取全面的人工智能整合方法，医疗系统可提升运营效率，并提供日益个性化、主动且关注个体患者需求的护理服务。
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