马尼什·沙阿(Manish Shah)
设想一个医疗保健系统，其中每个流程都根据个人需求量身定制：医疗记录无缝整合，人工智能轻松安排预约，随访护理得到精心管理。出院时处方即刻送达，物流顺畅运行，医生可以全心关注患者，而人工智能则负责处理文档、编码和护理协调。
就诊后，患者会收到结构化的随访、用药提醒以及安全的沟通渠道以获得持续支持。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，帮助预防再次入院。结果是一种更加个性化、高效且以人为本的医疗保健体验。
人工智能转型始于数据
实现这一愿景需要医疗生态系统应对重大数据挑战。第一个挑战是数据量巨大：医疗保健产生约全球30%的数据，这些数据来自电子健康记录、先进成像技术和可穿戴设备等。除了数据量庞大外，大量数据还孤立于遗留系统中。最后，遵守严格的监管要求（如美国健康保险流通与责任法案HIPAA和欧盟《通用数据保护条例》GDPR）使人工智能数据整合之路更加复杂。
向先行者学习
有一批医疗保健公司正在有效应对数据挑战，通过人工智能实现转型。根据ServiceNow和牛津经济学共同开发的企业人工智能成熟度指数，2025年医疗保健行业的平均人工智能成熟度得分从45降至34。然而，约16%的组织——被指定为"先行者"(Pacesetters)——正在取得显著进展。这些先行者将人工智能视为转型资源；超过四分之一的组织已实施代理式人工智能(agentic AI)，近一半计划在来年实施。
在人工智能数据利用方面展现领导力
这些医疗保健先行者通过展现数据领导力来释放人工智能价值：
- 采用基于平台的战略。 先行者连接现代和遗留平台，创建高效的人工智能管理工作流程，用于预约、编码、记录、计费和报销，同时保持数据安全性和完整性。
- 实施稳健的治理协议至关重要。 医疗保健中使用的人工智能技术需要满足认证标准，完成审计和合规流程，并遵循隐私法规。先行者实施治理结构来评估风险、改进安全实践并维护患者信任。
- 促进企业范围内的透明度。 采用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，系统地编目有关意图、所有权、运营成本和生命周期管理的透明细节。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结果和组织绩效的改善。
未来光明
成功的人工智能转型需要复杂的基础设施、强大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，医疗系统可以提高运营效率，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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本故事最初刊登在福布斯网站上。
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