多年来，AI支持者一直在承诺医疗保健提供者在技术上的投资将带来巨大的回报。然而，实际结果尚未赶上这些承诺。问题出在哪里？麦肯锡公司的分析师们可能找到了答案。他们在11月15日发布的一份报告中写道：“组织在迅速抓住机会的兴奋和缺乏启动方向的一致性之间陷入困境，同时鉴于部署AI的潜在风险，普遍持谨慎态度。”为了加速AI在提升消费者体验方面的作用——同时提高提供者的利润——作者提出了五个步骤。以下是关键摘录。
1. 解决数据准备的70%问题
通过AI为医疗保健消费者提供切实价值需要集成且准备好使用的数据——这是一项“具有挑战性的任务，平均占开发基于AI解决方案工作的70%”，麦肯锡的专家写道。更多内容：
“为了揭示有意义的见解，AI采用者可以补充其临床和患者数据，包括健康的社会决定因素、患者报告的结果、零售购买和健康追踪器的信息。”
2. 关注消费者体验优先事项以确保AI成功
这是一个关键步骤，以避免一次尝试做太多事情，这可能会限制有意义的进展，作者指出。“为了确定关注的重点领域，必须让组织内的跨职能领导者参与进来，”他们补充道。
“特别是临床领导层对患者的痛点和护理交付及消费者体验中具体不顺畅的地方有第一手的了解。”
3. 优化实时洞察以实现AI驱动的干预
通过分析患者的预约偏好以及他们如何或何时响应外展，麦肯锡指出，AI可以调整时间、频率和消息主题，提供最有可能产生共鸣的建议。更多内容：
“生成式AI可以通过高度个性化的消息内容进一步增强这些定时干预的有效性。”
4. 映射AI在医疗保健中的风险并制定缓解计划
除了数据使用透明度，组织“可以向消费者提供关于AI系统的明确日志和文档，包括偏见缓解策略和培训协议，如用于训练的人群特征的详细信息。”更多内容：
“成熟、集成的数据存储库构建用于支持AI，可能成为网络攻击的宝贵目标：2023年打破了医疗保健数据泄露的记录，记录了725起500条或以上记录的泄露事件，比2017年报告的数量多出一倍以上。”
5. 提升团队的AI能力
“提高AI实施成功可能性的一种方法是采用副驾模式，员工与AI工具一起工作，逐步改进流程，”麦肯锡分析师写道。“这利用了AI的速度和容量，同时借助人类技能和直觉的制衡机制来减轻错误和风险。”更多内容：
“重要的是，这一过程包括在一小部分用户中进行能力测试和学习收集的阶段，然后才在全企业范围内扩展。这种测试和学习的策略使组织能够降低扩展风险，并在现有工作流程中衡量影响和采用情况。”
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