设想一个医疗系统，其中每个流程都根据个人需求定制：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。出院时处方已送达，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，患者收到结构化的随访、用药提醒和安全的沟通以获得持续支持。人工智能持续监控健康数据，向临床团队预警潜在风险并帮助预防再入院。结果是更个性化、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：医疗健康产生全球约30%的数据，由电子健康记录、先进成像技术和可穿戴设备等驱动。除数量外，大量数据孤立于遗留系统中。此外，遵守HIPAA和GDPR等严格监管要求增加了将数据整合用于人工智能的复杂性。
向先行者学习
有一批新兴医疗公司正有效应对数据挑战，实现人工智能转型。根据ServiceNow公司和牛津经济研究院开发的《企业人工智能成熟度指数》，2025年医疗行业平均AI成熟度得分从45降至34。然而，约16%的组织——被指定为先行者——正取得显著进展。这些先行者将人工智能视为转型资源；超四分之一已实施自主智能体AI，近一半计划在来年实施。
在人工智能应用中展现数据领导力
这些医疗先行者通过展现数据领导力解锁人工智能价值：
- 采用平台化战略。 先行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、记录、计费和报销，同时维护数据安全与完整。
- 实施强有力的治理协议至关重要。 医疗健康中使用的人工智能技术需满足认证标准、完成审计与合规流程，并遵守隐私法规。先行者实施治理结构以评估风险、改进安全实践并维护患者信任。
- 促进企业透明度。 人工智能治理最佳实践包括创建集中式AI模型注册表，系统化记录意图、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对患者结果和组织绩效的改进。
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。通过采用全面的人工智能整合方法，医疗系统可提高运营效率，并提供日益个性化、主动且关注个体患者需求的护理。
【全文结束】
