使用AI的医疗系统：50个实例 - AI与医疗健康

全美各地的医疗系统已远超试点阶段，正在临床、运营和财务功能方面部署人工智能。

以下是《贝克医院评论》报道的2026年使用AI的50个医疗系统实例：

环境AI与临床文档

CommonSpirit Health（芝加哥）在其150多家医院中部署了约250个活跃的AI工具——较2023财年的约60个大幅增加——每年创造超过1亿美元的价值。其部署包括自动化临床记录、患者呼叫处理以及有助于降低脓毒症相关死亡率的脓毒症监测工具。
Kaiser Permanente（加利福尼亚州奥克兰）已将AI记录员扩展至40家医院和八个州，使其成为医疗保健领域规模最大的生成式AI部署之一。
Providence（华盛顿州伦顿）于2026年4月推出了12个Epic AI工具，扩大了其对Epic环境文档、预测分析和行政自动化功能的使用。
Jefferson Health（费城）正在测试适用于护士的环境AI，探索主要为医生设计的工具是否可以适应住院环境中的护理工作流程。
Mayo Clinic（明尼苏达州罗切斯特）与Abridge正在为护士构建专门的AI，解决环境文档工具历史上主要关注医生用例的缺口。
WVU Medicine（西弗吉尼亚州莫甘敦）正在将其系统内的2,800名临床医生扩展至Abridge，这是区域学术医疗系统中规模较大的环境AI部署之一。
FMOL Health（路易斯安那州巴吞鲁日）是Epic环境AI的早期采用者，在广泛推广前部署了该工具，并与其他Epic客户分享经验。
AdventHealth（佛罗里达州阿尔塔蒙特斯普林斯）已将Nuance的DAX Copilot环境AI记录员部署给近2,000名医生和高级执业提供者。在用户中，86%报告职业倦怠减少，80%报告患者体验改善。
Sutter Health（加利福尼亚州萨克拉门托）正在将AI转变为以人为本的转型引擎，部署减少行政负担的工具，同时在其战略中保持人工监督的核心地位。
Sanford Health（南达科他州苏福尔斯）发现环境AI文档显著提高了员工满意度和留任率。使用该技术不到一年后，88%的临床医生报告职业倦怠或疲劳减少，95%表示它有助于减轻精神压力。

AI代理与自动化

Advocate Health（北卡罗来纳州夏洛特）已采用Epic的AI代理工厂，成为首批通过Epic新的代理式AI开发平台部署代理的医疗系统之一。
Tampa General Hospital（佛罗里达州坦帕）是首家部署Epic"Ask Art"工具的医院。
Seattle Children's正在为医生开发"电话求助"AI代理，允许临床医生在就诊过程中咨询AI模型以获取决策支持，而无需离开患者房间。
Penn Medicine（费城）于5月宣布计划部署AI临床代理，针对其学术医疗中心的行政和临床工作流程自动化。
Moffitt Cancer Center（佛罗里达州坦帕）在其部署早期发现AI代理偏离脚本，分享了关于治理和防护措施的经验教训，其他医疗系统现在正在将其应用于自己的代理项目。
CommonSpirit Health还在将其内部开发的虚拟AI代理扩展到更多医院和30个虚拟指挥中心，取代传统电话树并自动处理部门和患者呼叫路由。

临床AI与诊断

Cleveland Clinic正在试点与EHR集成的AI用于住院护理，使用直接嵌入Epic的工具支持护理文档和决策。
Mount Sinai Health System（纽约市）与OpenEvidence签订了首个企业协议，这是一款临床AI平台，可在诊疗点为医生提供基于证据的即时答案。Mount Sinai还开发了一种AI模型，用于确定哪些心房颤动患者能从血液稀释剂中受益，建议对多达50%原本会接受抗凝治疗的患者不进行抗凝治疗。
Vanderbilt Health（田纳西州纳什维尔）于2026年5月大规模推出其首个面向患者的AI工具，成为首批部署消费者级AI的大型学术医疗系统之一，超越门户或聊天机器人级别。
Hartford HealthCare（康涅狄格州哈特福德）在其EHR中推出了嵌入式患者AI工具，使患者能够在健康记录环境中直接获得AI驱动的指导。
UCHealth（科罗拉多州奥罗拉）使用AI通过虚拟护理中心监控约22,000张医院床位。通过病房摄像头和嵌入Epic的AI，护士团队在14家医院的内外科和过渡病房中虚拟监测脓毒症迹象。
Yale New Haven Health（康涅狄格州纽黑文）使用名为PanEcho的AI模型进行超声心动图解读。

财务与运营AI

CommonSpirit Health通过与Midstream的合作将AI扩展到财务运营，部署了闭环AI系统，实时发现错失的回扣、少付和利润率改善机会。
Community Health Systems（田纳西州富兰克林）正在使用AI和ERP工具来保护利润率，将其医院投资组合中的企业资源规划升级与AI驱动的成本降低相结合。
UnitedHealth Group2026年在AI上投入15亿美元，将其投资用于Optum和UnitedHealthcare部门的理赔处理、预先授权自动化和护理管理。
Optum扩大了与微软的合作，将AI添加到其理赔平台，并分别推出新的AI工具以支持基于价值的护理合同和绩效跟踪。
Intermountain Health（犹他州盐湖城）约有300个AI项目正在进行中，包括向技术优先的收入周期转变。该系统还在供应链预测中扩大AI的负责任使用，并推进EHR内的AI支持临床决策工具。

EHR中的AI

Epic客户——根据2026年1月的数据，近三分之二的Epic医院现在使用环境AI工具，Epic AI采用率在其更广泛的AI功能集中已超过85%的客户。
Oracle Health客户于2026年3月获得了用于住院和急诊科环境的新AI临床笔记工具，因为Oracle继续扩展其临床AI代理功能。
Hillsboro Health（伊利诺伊州）于2026年初宣布计划采用Oracle EHR和AI工具，这是Oracle赢得的几项胜利之一，该公司将AI套件定位为与Epic区分的关键。

企业级AI合作

Banner Health（亚利桑那州凤凰城）向其33家医院系统的55,000多名员工推出了BannerWise——一款由Anthropic的Claude模型提供支持的私有聊天机器人——成为首批在企业规模上部署Anthropic技术的医疗系统之一。
Hackensack Meridian Health（新泽西州埃迪逊）是首批在美国大规模部署基于Google Gemini的AI代理的医疗系统之一，此后又推出了两个基于Google Cloud Gemini 2.5平台构建的AI代理，以支持临床医生并改善患者沟通。
University of Maryland Medical System（马里兰州巴尔的摩）正在利用AI和其他技术自动化常规工作、增强员工能力，并将重点放在可扩展设计上，作为其2026年主要的AI战略，CTO Ryan Vervack表示。
Memorial Hermann Health System（德克萨斯州休斯顿）正在通过新的合作伙伴关系推出AI支持的远程护理服务，作为重新部署职责被自动化的员工的更广泛战略的一部分。

AI在护理和虚拟护理中的应用

Parkview Health（印第安纳州韦恩堡）部署了Care.ai用于虚拟护理和虚拟监护，以及Abridge用于环境文档——不是作为实验，而是作为具有明确定义结果目标的运营项目。到2026年1月，该系统每月处理300万个AI令牌，而几个月前仅为60,000个。
UC Irvine Health（加利福尼亚州奥兰治）从有限的试点转向全面访问，在2025年和2026年将其AI工具部署到所有护理交付领域——门诊、急诊和住院。
Mercy（密苏里州切斯特菲尔德）已从生成式AI和自动化中实现了可衡量的生产力提升，包括减少临床医生文档时间并简化收入周期流程，CIO Scott Richert表示。
BJC Health（密苏里州圣路易斯）正在优先考虑2026年的数字创新，包括AI和连接系统，首席信息和数字官Jerry Fox表示，这是在组织2024年合并BJC HealthCare和Saint Luke's Health System之后。
Franciscan Health（印第安纳州米沙沃卡）2026年专注于将生成式AI从实验过渡到可持续、可信的大规模执行，CIO Charles Wagner表示。

AI在专科护理和研究中的应用

Mount Sinai Health System正在追求专门的药房AI战略，将其应用于其纽约市校区的药物管理和临床药房工作流程。
Kaiser Permanente推出了KP Intelligent Navigator，这是一种AI和数字健康工具，旨在增强患者体验，引导患者到合适的护理场所，并在其综合模式中简化护理运营。
CommonSpirit Health在50多家机构部署了神经急诊分诊工具，将就诊到治疗的时间缩短了40%以上——这是迄今为止其最具临床意义的AI成果之一。
City of Hope（加利福尼亚州杜阿尔特）推出了HopeLLM，这是一个基于该癌症中心广泛的肿瘤学数据构建的专有生成式AI平台。该工具为转诊和新患者生成临床医生可用的摘要，大大减少了审查记录的时间，并标记潜在的护理摩擦，如缺失文档或可能延迟安排的不一致。

AI在收入周期中的应用

Tampa General Hospital将2026年描述为收入周期中AI代理的时代，其收入周期主管表示该技术不再只是理论，而是完全可操作的。
CommonSpirit Health使用AI和机器人流程自动化进行人才招聘，自动化候选人筛选和预筛选面试，然后将顶级候选人路由给人类招聘人员。
Universal Health Services（宾夕法尼亚州普鲁士王）已在临床护理、收入周期和业务运营等企业范围内部署了50多个AI应用。AI驱动的收入周期自动化减少了手动工作，加速了理赔处理并改善了收款，某些举措减少了超过100万美元的费用，并带来了数千万美元的收入增长。

AI治理与战略

Parkview Health成立了AI指导委员会来管理模型更新，监测偏差或漂移，并确保工具继续安全运行——其他系统现在正在复制的治理模式。
CommonSpirit Health18个月前推出了AI劳动力准备学院，对数千名受AI和自动化影响的员工进行再培训和技能提升，目标是保留工作岗位并重新部署人才，而不是消除它们。
Texas Children's Hospital（德克萨斯州休斯顿）建立了正式的AI治理框架，在部署前评估工具的安全性、有效性和伦理一致性，并将透明度要求内置到临床工具中，使临床医生能够看到AI生成结论的过程。
Sutter Health正在构建将人置于转型中心的AI治理结构，使用AI减少行政负担，同时确保临床工作人员对护理决策保持控制。

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