想象一个医疗系统，所有流程均根据个体需求量身定制：医疗记录无缝整合，人工智能轻松安排预约，后续护理得到精准管理。处方在出院时即送达，物流顺畅运行，而医生则全身心专注于患者，人工智能则处理文档记录、编码和护理协调工作。
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预警，帮助预防再入院情况。其结果是打造更个性化、高效且以患者为中心的医疗体验。
人工智能转型始于数据
实现这一愿景需要医疗生态系统解决重大数据挑战。首要挑战是数据量巨大：医疗保健产生全球约30%的数据，来源包括电子健康记录、先进成像技术及可穿戴设备。除数据量外，大量数据仍孤立存在于传统系统中。此外，严格遵守HIPAA和GDPR等监管要求的合规监督，为人工智能数据整合增添了复杂性。
向先行者学习
一批医疗企业正有效应对数据挑战以推动人工智能转型。根据ServiceNow与牛津经济学联合开发的《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"先行者"——已取得显著进展。这些先行者将人工智能视为变革性资源；超过四分之一的企业已实施智能体AI，近半数计划在来年部署。
展现数据应用的领导力
这些医疗先行者通过以下方式展现数据领导力，释放人工智能价值：
- 采用平台化战略。先行者连接现代与传统平台，创建高效的人工智能管理工作流程，涵盖预约、编码、病历记录、计费及报销环节，同时保障数据安全与完整性。
- 实施强有力的治理协议。医疗领域使用的人工智能技术必须符合认证标准，完成审计与合规流程，并遵守隐私法规。先行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。人工智能治理最佳实践包括建立集中式人工智能模型注册库，系统化记录意图、所有权、运营成本及生命周期管理的透明细节。在试点阶段评估业务影响，使管理层能够证实人工智能实施对患者结果和组织绩效的改善效果。
未来前景光明
成功的人工智能转型需要先进基础设施、严格的治理协议和组织透明度。通过采用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、主动化且更关注个体患者需求的医疗服务。
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