无可否认，围绕人工智能的炒作正在升温。它正在重新定义患者护理，改变行业，并有潜力使我们的组织更快、更智能、更有效。从预测患者结果到简化临床试验，人工智能在医疗和生命科学领域具有巨大的潜力。
Grand View Research 的数据显示，2023 年全球医疗领域的人工智能市场产生了 224.4 亿美元的收入，并预计从 2024 年到 2030 年将以 37.5% 的复合年增长率增长，达到惊人的 2082 亿美元。对提高准确性、效率和患者结果的需求推动了这一扩张。
但对于许多组织来说，潜力和现实之间存在着令人沮丧的差距。你已经听说过人工智能的力量，并对其可能性感到兴奋，但当你试图实施时，却遇到了障碍。项目停滞不前，团队陷入困境，项目从未超出想法或非常短暂的试点阶段。
那么，究竟是什么阻止了你充分利用人工智能的全部潜力？是技术问题、团队问题、合作伙伴问题还是其他完全不同的因素？
从零开始建立我的数据技术咨询公司让我明白，答案其实比你想象的要简单：成功实施人工智能始于理解障碍。让我们来一一剖析这些障碍。
实施人工智能的六大障碍
医疗和生命科学组织在尝试实施人工智能时面临的所有困难都可以归结为两类基本问题：
**内部障碍（你可以控制）：**如果你知道在哪里寻找，可以在你的组织内解决这些问题。
**外部障碍（依赖他人）：**这些是由法规、你的技术生态系统、合作伙伴或第三方提供商引起的限制。
内部障碍：你可以控制的问题
这些问题在你的掌控范围内可以解决，但通常需要对人员、流程或技术进行调整。
1. **你可以自己实施但尚未实施的事情：**简单的低风险人工智能工具，如自动报告仪表板或内部聊天机器人，通常无需等待领导批准即可部署。问题是：你已经开始了吗？基础培训在这些具体但强大的主题上可以产生很大的影响。
2. **一个没有准备好迎接人工智能的团队：**即使拥有最好的技术，一个未准备好的团队也会拖慢进度。如果团队被复杂的报告所困扰，或者你的临床医生不信任人工智能的建议，那么是时候投资培训并重新引导他们的努力了。
3. **过时的技术和手动流程：**遗留系统和断开的数据库会阻碍人工智能的工作。如果你的团队花费更多的时间修复电子表格而不是分析洞察，那么你的技术堆栈需要进行重大升级。
外部障碍：你无法单独解决的问题
这些挑战取决于你的合作伙伴、供应商和技术生态系统。忽视它们将使最有希望的人工智能计划停滞不前。
4. **安全和合规限制：**在医疗和生命科学领域，合规性不是可选项。像 HIPAA 和 GDPR 这样的法规为人工智能的采用设置了障碍。解决方案是什么？与了解合规性的合作伙伴合作，并构建以隐私为先的人工智能模型。
5. **尚未准备好迎接人工智能的第三方供应商：**想要将人工智能集成到患者门户或临床试验中吗？如果您的技术提供商仍然停留在过去，这是不可能实现的。如果您的供应商无法支持现代人工智能工具或实时数据共享，那么是时候重新考虑这些关系了。
6. **无法支持人工智能的技术生态系统：**这是最大的障碍：如果您的公司没有一个集中的地方来存储和处理数据，比如数据仓库或数据湖，人工智能根本无法工作。如果没有统一的数据平台，您的人工智能模型将基于不完整、过时或碎片化的信息做出决策。
最后一点通常是潜在的限制。因此，让我们来解决这个问题。
根本原因：你的数据基础设施（或缺乏）
大多数公司在实施人工智能方面失败，不是因为他们缺乏想法或雄心，而是因为缺乏数据准备。人工智能的好坏取决于其训练的数据。而没有现代数据架构，例如 Databricks 数据湖仓或 AWS 支持的数据仓库，你的人工智能计划将在开始之前就停滞不前。
这样想吧：
你不会信任一个没有合适工具的外科医生。
你也不会驾驶一架没有导航系统的飞机。
那么，为什么你会考虑在没有现代数据基础设施的情况下部署人工智能呢？
当你问这些基本但有力的问题时，前进的道路突然变得清晰起来。更好的旅程看起来是什么样子？
如何开始：构建你的人工智能就绪基础
要克服这些障碍并解锁人工智能的力量，你的第一步不是模型或聊天机器人，而是你的数据。
**步骤 1：建立一个集中的数据仓库或数据湖。**为什么？人工智能需要快速、安全地访问你的临床记录、患者数据和研究结果，所有这些都在一个地方。使用经过验证的平台来统一你的数据并使其适合人工智能。
**步骤 2：关注数据质量。**没有准确的数据，人工智能毫无用处。确保你的数据是完整、一致且符合医疗标准的。
**步骤 3：打破孤岛。**将你的电子健康记录 (EHR)、研究数据库和患者参与工具连接到一个生态系统中。
**步骤 4：培训、实验和沟通。**围绕学习建立敏捷方法；制定公司未来状态的路线图，将其分解成小部分，优先排序，分配小团队来完成明确的目标，定义周期，评估进展，沟通结果并迭代。
人工智能承诺了一个光明的未来，那么你是会选择引领潮流还是落后于人？
人工智能有能力改变医疗和生命科学，降低成本、改善结果并加速发现。但如果没有正确的数据基础设施和流程，你将一直停留在试点模式，而竞争对手则会领先一步。
好消息是，你不必一夜之间解决所有问题。首先解决那个解锁一切的问题：你的数据。
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