设想一个医疗保健系统，其中每个流程都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，后续护理得到精细管理。处方在出院时即送达，物流运转顺畅，而医生则专注于患者诊疗，人工智能则负责处理文档记录、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，并帮助预防再次入院。其结果是打造更个性化、高效且以人为核心的医疗保健体验。
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。首要挑战是数据的庞大规模：医疗保健领域产生全球约30%的数据，来源包括电子健康记录、先进成像技术和可穿戴设备。除数据量外，大量数据孤立存在于传统系统中。最后，严格遵守《健康保险流通与责任法案》（HIPAA）和《通用数据保护条例》（GDPR）等法规要求，为人工智能整合数据增添了复杂性。
向行业领跑者学习
一批新兴医疗企业正有效应对数据挑战，借助人工智能实现转型。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年医疗行业的平均人工智能成熟度评分从45分降至34分。然而，约16%的组织——被指定为"领跑者"——取得了显著进展。这些领跑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代理型人工智能，近一半计划在来年部署该技术。
展现人工智能数据应用的领导力
这些医疗领跑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。 领跑者连接现代与传统平台，创建高效的人工智能管理工作流，用于预约调度、编码、病历记录、计费和报销，同时保障数据安全与完整性。
- 实施健全的治理协议至关重要。 医疗领域使用的人工智能技术需符合认证标准，完成审计与合规流程，并遵守隐私法规。领跑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。
- 推动全企业透明度。 采用领先的人工智能治理实践包括创建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带来的患者预后改善和组织绩效提升。
未来前景光明
成功的人工智能转型需要先进基础设施、强有力的治理协议以及组织透明度。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、主动且关注个体患者需求的护理服务。
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