对于《Fierce Healthcare》编辑团队而言，2025年在拉斯维加斯举行的HLTH会议是一周繁忙的行程，充满了聚焦医疗创新的会议、采访和现场对话。我们与医疗高管、创始人和临床医生进行了交流，了解他们如何解决难题。我们聆听了引人入胜的小组讨论和炉边谈话，议题涵盖代理型人工智能、GLP-1类药物、女性健康、突破性疗法以及雇主医疗成本等广泛领域。
在整理完笔记后，以下是我们在今年HLTH会议上观察到的一些显著趋势。此外，高管们还分享了他们从会议中获得的关键收获。
医疗系统中人工智能走向务实应用
尽管医疗人工智能仍存在大量炒作，但随着医疗系统领导者着眼于通过该技术提高效率、降低成本并减轻临床医生和患者的负担，讨论已转向关注实际目标。
虽然医疗AI公司迅速开发解决方案，但医疗系统正试图在自身宏大的AI愿景与谨慎部署之间取得平衡。
克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)正在与行业合作伙伴共同开发AI工具，并在多个运营领域部署这些工具，包括早期识别败血症、更高效的医疗编码、匹配患者参与临床试验，以及使用AI模型识别可重新用于治疗其他复杂疾病的FDA批准药物。
"快速开发解决方案的能力相当令人印象深刻，我们交谈的公司都有变革医疗的愿景，但显然，作为全球顶级医疗机构之一，我们必须非常谨慎地确保患者安全，"克利夫兰诊所创投(Cleveland Clinic Ventures)合伙人托德·施瓦辛格(Todd Schwarzinger)在HLTH会议期间对《Fierce Healthcare》表示。"我们在测试这些潜在应用方面正推动边界，但我们将花时间并谨慎地在对患者产生临床影响的地方进行部署。许多首批用例围绕运营领域，我认为在这些领域做出错误决策的风险较小，但即便如此，我们也非常谨慎地确保AI的安全部署。"
早在今年2月的ViVE会议上，克利夫兰诊所就宣布与Ambience建立为期五年的合作伙伴关系，部署其AI环境记录技术。"我们在全组织范围内部署Ambience是克利夫兰诊所最成功的技术发布之一。目前已有超过4,000名医护人员在使用，"施瓦辛格在HLTH会议上表示。
施瓦辛格指出，医疗系统领导者发现AI的一个挑战是，解决方案在演示甚至试点项目中可能看起来很有前景，但将其部署到实践中并融入临床医生的工作流程才是检验该技术是否可行的真正考验。
"我们在选择试点领域和与合作伙伴合作时非常有目的性。我认为这也是我们对公司的责任。我们希望成为与我们合作的早期阶段公司的良好伙伴，"他表示。"试点疲劳确实存在。我认为对公司而言，如果将所有时间都花在试点和与提供商合作上，而这些合作并未转化为商业关系，这可能对其成功构成真正挑战，"他指出。"我们在许多方面正与这些早期阶段公司测试边界。有些情况下我们会进行试点，但当进入实践时，发现并不适合，但我们尽量减少这种情况。"
去年，克利夫兰诊所任命拥有20多年人工智能和机器学习经验的技术高管本·沙沙哈尼(Ben Shahshahani)博士为其首位首席AI官，负责指导该技术在整个医疗系统的应用。除了与医疗AI合作伙伴合作外，该医疗系统还计划构建自己的AI解决方案，特别是用于临床用例。
"[沙沙哈尼]建立了框架、基础设施和团队，使我们能够自主构建其中一些解决方案，特别是在我们真正想要控制的领域，尤其是临床领域。考虑到其中的风险，我们可能会首先自主构建这些，"施瓦辛格表示。"我认为从长远来看，与最佳合作伙伴合作符合我们的最佳利益。我认为本带来的能力以及我们内部具备的能力使我们成为更好的合作伙伴，并使我们能够做出关于试点地点的选择。"
地理覆盖范围不断扩大的医疗系统坦帕综合医院(Tampa General Hospital, TGH)已大力投资AI以改善患者护理和运营效率。该医院是微软DAX Copilot的早期采用者，用于简化临床文档记录。
"人们问我关于投资回报率的问题。我们在人员流动、流失和招聘成本方面的支出——这就是我们看到成效的地方。仅仅因为临床医生现在更快地完成笔记，并不意味着我们会增加更多就诊量，"坦帕综合医院执行副总裁兼首席数字与创新官斯科特·阿诺德(Scott Arnold)在HLTH会议上告诉《Fierce Healthcare》。
在HLTH会议期间，阿诺德表示他正在评估展览区数百家初创公司的对话式AI解决方案。
"我认为这里的一些公司对我们来说可能是三年期的解决方案，然后我们会转向更大规模或工业级的解决方案，"他指出。
休斯顿卫理公会医院(Houston Methodist)高管在HLTH会议上的现场演讲中表示，该医院正在对人工智能、虚拟护理和远程监测进行重大投资，以构建未来的"智能"医疗系统。该医疗系统今年开设了配备环境监听和AI工具的休斯顿卫理公会赛普勒斯医院(Houston Methodist Cypress Hospital)，以及为未来机器人设计的更宽走廊、触摸屏和提供按需专家视频访问的病房。
"创新演变从来不是为了技术本身。而是关于技术为患者带来的可能性——在患者处于困境前提醒护士的病床、持续监测生命体征的小型可穿戴按钮、为 bedside 护理支持节省数千小时、允许临床医生在不打扰患者重要休息的情况下连接、协作和提供护理的摄像头系统、减轻临床医生负担和倦怠的环境语音，以及减少'睡衣时间'文档工作的技术，"休斯顿卫理公会医院总裁兼首席执行官马克·布姆(Marc Boom)博士在HLTH会议上表示。
该医疗系统在过去三年中投入巨资创建"智能"医院空间，覆盖超过1,100万平方英尺的实时定位系统(RTLS)，休斯顿卫理公会医院创新副主管兼IT应用副总裁米歇尔·斯坦斯伯里(Michelle Stansbury)在会上表示。"所有患者病房、急诊室、手术室以及扩展到程序区域、诊所和候诊室都配备了摄像头。结果显而易见：新增容量、稀缺提供者和工作人员能力的集中化，以及在减少资本招聘需求的情况下获得更好的临床和运营结果。"
她补充道："智能空间不仅为我们的虚拟护理高速公路提供了基础设施，还为视频AI奠定了基础。"
斯坦斯伯里表示，智能技术现在已成为"家具的一部分"。"我们从RTLS和手术室收集的人工智能已经带来了数倍于初始投资的回报。"
休斯顿卫理公会医院已建立虚拟连接护理能力，并计划在未来三年内将20%的专科护理转向虚拟模式。
高管表示，在接下来的24个月内，该医疗系统还将从文书数据录入转向使用环境AI工具进行临床文档记录。
该医疗系统还在使用基于AI的"智能礼宾"解决方案处理预约安排和患者电话，并计划将该技术用于其他运营领域。"医院和医生诊所是各种业务基础设施的缩影，从运输到计费，每个都适合进行创新性重新设计。智能礼宾是我们业务现代化方法中的关键武器，"斯坦斯伯里表示。
"我们的未来将充满在空中飞行的无人机，递送关键药物、自助预约和支付，以及为患者和员工提供基于AI的支持，"她说。"当我们谈论业务现代化时，这不仅仅是关于降低运营成本和低效流程。而是关于增加我们的提供者专注于做出患者决策和提供最佳护理的时间数量和质量。"
代理型人工智能势头强劲
在HLTH会议上，AI代理成为焦点，从可以自动化呼叫中心的语音代理到处理行政任务和工作流程的代理。
"AI现在发展非常迅速。我对代理型AI非常看好，我认为它为我们减少大量行政工作并实现自动化提供了巨大机遇，"坦帕综合医院的阿诺德告诉《Fierce Healthcare》。
"我正花大量时间弄清楚谁在做好代理型AI并取得良好成果，这些成果是什么？我们需要更快地采取行动，但这与我们行业通常的运行方式完全相反。所有这些技术确实成本高昂，有些人非常怀疑它是否真的能节省资金，"他说。
坦帕综合医院已将代理型AI应用于呼叫中心运营——许多医疗系统认为这是最容易实现的领域。
"我们现在意识到的一件事是，我们已经很好地将这些技术治理到我们的环境中，但现在我们必须弄清楚如何监控其准确性和漂移。我们正在重组技术团队以应对这一新挑战，"他表示。"另一个挑战是不要低估与代理型AI相伴而来的变革管理，因为许多人觉得这对他们的工作构成威胁。如果我们处理不当，它将被误用，我们将无法获得任何好处，然后没有人会赢。我们正在投入更多精力向团队沟通、让他们参与其中，然后他们开始看到自己的角色，朝着管理AI而非承担所有繁重工作重新定位技能。"
休斯顿卫理公会医院执行副总裁兼首席创新官罗伯塔·施瓦茨(Roberta Schwartz)在会上表示，该医院一直在调度、收入周期和医院随访电话中使用代理型AI。
"在接下来的三年中，我们预计使用AI代理支持我们大多数关键运营。这一全面实施已经在进行中。我们已经完成了调度、注册、同意书、收入周期、预先授权以及药物补充和回答基本问题等临床支持，"施瓦茨表示。
她说，该医疗系统预计这些特定业务功能相关的成本将降低25%至50%。
施瓦茨指出，在某些应用中，代理型AI可能会增加成本。该医疗系统在基于文本的护理路径方面取得了成功，不会用AI取代这些，但看到了将这些基于文本的功能与代理型AI结合的机会。
"代理型AI的关键收获是什么？收获是它是新的。如果使用不当，它可能非常昂贵。这就是为什么，在推出代理型AI时，休斯顿卫理公会医院将非常谨慎地决定如何、在哪里以及何时使用它。治理我们对代理型AI的谨慎使用将是一个持续的要求，即我们在采用此技术时看到相对较大的投资回报率，"施瓦茨表示。
"其中一个挑战是你想避免的是将AI扔向一个已经破碎的流程，或者只是挑选流程中已经破碎的一些小部分，而医疗保健中有很多这样的情况，"克利夫兰诊所创投的施瓦辛格表示。"我们从根本上尝试做的是思考，我们如何围绕AI重新定义角色或重新定义流程？这就是代理型AI真正能产生影响的地方。"
他补充道："语音代理无处不在。每个人都在演示中拥有它。实际上构建它相当容易，但以安全的方式将其部署到实践中确实具有挑战性。我认为这是一个巨大的机遇。这又回到了能力问题。对我们来说最重要的是之一是我们处理世界上最病重和最复杂患者，对我们而言，让这些患者在正确的时间获得正确的护理是一个巨大的挑战，从历史上看，这一直是非常人工密集型的。从患者访问的角度来看，代理型AI可以成为真正的变革性工具。"
高管们表示，医疗机构也在关注大型医疗科技公司——如Epic、GE Healthcare和Philips等——在AI领域的动向，以及它们是否会构建自己的代理型AI能力。
医疗科技领导者表示，AI尚未准备好用于临床应用，但他们看到了它的潜力。"当我们能够在患者就诊时为临床医生提供工具，帮助他们做出正确决策并将患者引导至正确的护理时，我认为这将真正具有变革性。不过我认为这需要时间。我不认为我们会永远取代患者和护理人员之间的有形互动，但我认为我们可以让这些互动产生巨大的影响，"施瓦辛格表示。
他补充道："我认为随着时间推移，我们将拥有对患者的代理型支持。你口袋里会有某种东西，知道你的全部医疗史，并能够回答你有关你医疗历程中所经历的一切知识的问题，真正帮助你做出下一个最佳选择。"
科技巨头构建医疗健康应用
大型科技公司长期以来一直为医疗提供技术基础设施骨干，但它们正越来越多地进入应用层。
坦帕综合医院延长了与Palantir的长期合作伙伴关系，使用其人工智能平台支持护理协调操作系统。根据2024年新闻稿，自2021年首次合作以来，该医疗系统已将其Palantir软件的使用范围从一个扩展到全系统十几个用例。
克利夫兰诊所多年来也一直在与Palantir合作。该医疗系统开发了一个虚拟指挥中心，以优化患者流动、人员配置和资源分配，该中心建立在Palantir的Foundry AI平台上。AI的使用使克利夫兰诊所将未使用的手术室时间减少了40%，通过其虚拟指挥中心，克利夫兰诊所每周向主校区转移约30名更多患者，增长7%。
HCA Healthcare与Google Cloud合作开发了一款由AI驱动、由护士设计的交接工具，旨在确保准确、一致的沟通。
亚马逊网络服务(AWS)最近推出了两项服务，用于在AWS平台上构建和利用代理型AI。该公司表示，AgentCore是一个企业级平台和基础设施服务，供开发人员安全、大规模地构建、部署和运营功能强大的AI代理。
医疗AI公司Innovaccer使用Amazon Bedrock AgentCore开发了其代理型医疗智能平台Innovaccer Gravity。
AWS Quick Suite是一个统一的、由代理型AI驱动的数字工作空间，专为业务用户设计，可使用自然语言与公司数据和应用程序交互。
"AWS Quick Suite实际上在客户自己的环境中工作，"AWS全球首席医疗官兼医疗保健和生命科学总监罗兰·伊利恩(Rowland Illing)博士在HLTH会议上告诉《Fierce Healthcare》。"我们想要做的是构建一个端到端的代理工作流引擎。你可以在安全环境中从所有这些不同来源导入数据，然后基本上使最终用户能够即时构建代理。"
"我想看到野外的代理，我实际上想看到代理型AI对客户结果和患者结果的影响。这是我目前没有看到的，但我认为我们明年会看到，"伊利恩补充道。
他指出，医疗保健和生命科学是AWS的关键行业。"我们在医疗保健和生命科学方面进行了大量投资。你可以通过我们在服务级别对特定于医疗保健的数据类型进行的技术投资看到这一点，"他提到HealthLake、HealthScribe和HealthOmics等服务。
"这些都不是端到端解决方案，但它们是未来医疗技术解决方案的核心组件，"伊利恩表示。
AWS还开发了自己的AI原生联络中心，佛罗里达州的朱庇特医疗中心(Jupiter Medical Center)正在使用该技术取代其传统联络中心。结果，该中心将1,800个放射学预约的持续积压减少了60%，伊利恩表示。
他还指出，该医院还通过自动化将放弃呼叫率（患者在联系到代理前挂断电话）从9%以上降至4%以下。
高管们的会议收获
"在今年的HLTH会议上，一个主题尤为突出：医疗保健领域的真正进步不仅仅在于采用新技术——而在于有纪律地执行，"Carta Healthcare业务发展和营销副总裁格雷格·米勒(Greg Miller)表示。"总体而言，领导者正将重点转向能提供切实成果的工具。他们正在寻找简化工作流程、减少或消除人工操作的方法，并将临床数据转化为推动财务和运营影响的洞察。讨论已超越为创新而创新的阶段。现在重要的是解决方案是否能改善绩效并帮助组织长期保持韧性。"
"下一波医疗创新赢家将不由融资轮次或营销定义——而将由证据获取速度定义。HLTH强调，成功现在取决于在现实世界中证明成果，而不仅仅是承诺它们。将AI、真实世界数据和以患者为中心的设计整合到临床研究中的公司正在为可信度和速度设定新标准，"Lindus Health战略顾问马尔科姆·福加蒂(Malcolm Fogarty)表示。
"今年，我听到很多关于未能产生实际成果的无尽试点的疲劳。有一个明确的共识，即医疗保健中AI的下一阶段必须关注问责制和投资回报率。我们需要可以实时测试、跟踪和审核的模型。如果你无法衡量影响，那就不是创新。那些在实施的头几个月内产生投资回报率的组织将为成功的AI设定新基准，"医疗AI公司Penguin Ai的首席执行官兼联合创始人法瓦德·巴特(Fawad Butt)表示。
"医疗保健的财务挑战需要的不仅仅是渐进式变革。尽管许多组织正在推进数字增强以简化工作流程，但收入周期管理(RCM)中的低效率继续侵蚀利润率并消耗资源。人工智能——包括生成式AI和代理型AI——代表了一个真正的突破，将RCM转变为智能、自适应的系统，推动效率、准确性和长期可持续性。拥抱AI不再是一种选择——而是医疗保健未来的战略要务，"Omega Healthcare首席战略官高塔姆·查尔(Gautam Char)表示。
"HLTH会议上让我印象深刻的是科学、AI和市场紧迫性的融合。我们正见证新疗法、数字生物标志物和可扩展平台的同步发展，这意味着我们现在做出的选择将塑造未来十年的护理，"AI驱动脑健康公司Linus Health的首席执行官兼联合创始人大卫·贝茨(David Bates)表示。
"我从2025年HLTH中获得的是数字健康领域势头和成熟度的感觉，"Ovatient首席执行官兼创始人迈克尔·达顿(Michael Dalton)指出。"三年前在HLTH，炒作很多。我们现在正进入一个阶段，关于GLP-1类药物、体重管理和女性健康等话题的讨论已朝着由我们所见证据支持的成熟解决方案发展。我亲眼目睹了这一点，我们近70%的虚拟初级护理患者是女性，近一半正在与我们一起进行体重管理之旅。"
他补充道："这种演变和成功不是一时的风尚。它是患者想要的信号：值得信赖的、协调的、全方位的护理，提供虚拟和面对面护理团队之间的无缝连接。"
"让我印象深刻的是，医疗领导者终于将AI视为系统的一部分，而不是旁枝末节。组织正在将人类专业知识与可扩展、成本效益高且准确的数据驱动技术结合起来。重点已从潜力转向绩效，这是真正的进步，"医疗AI公司emtelligent首席增长官金·佩里(Kim Perry)表示。
"今年的讨论反映了医疗系统如何看待技术价值的转变：创新正通过运营影响而非新颖性来衡量。最具前瞻性的组织正将数据和AI视为运营资产，利用它们提高一致性、预测患者和临床需求，并加速诊断和后续护理。这更多地关注什么在规模化工作，而不仅仅是可能的，"Lucem Health战略副总裁康拉德·古德蒙德森(Conrad Gudmundson)表示。
"我们在HLTH 2025上参与了许多关于医疗保健中AI以实际、有意义方式应用日益增长需求的讨论。这些讨论突显了AI如何通过减少不必要的噪音来减轻临床医生的负担，同时帮助患者更好地理解和管理他们的疗法。未来在于AI不是取代临床医生，而是用使护理更安全、更个性化的工具支持他们，"First Databank Inc. (FDB)战略与产品管理高级副总裁弗吉尼亚·哈尔西(Virginia Halsey)表示。
"在HLTH 2025上，我们参与了许多关于医疗保健中AI就绪数据日益增长需求的讨论。仅提供原始信息是不够的——它必须在护理点有组织、有上下文且可操作。当数据被智能结构化时，临床医生和开发人员可以专注于最重要的事情，推动更快的决策、更好的协调和更健康的成果，"指定QHIN的Health Gorilla首席执行官鲍勃·沃森(Bob Watson)指出。
"在HLTH上，很明显医疗保健正在向由AI和高级分析融入日常工作流程的连续智能发展。在电子健康记录(EHR)内访问准确、实时数据的能力使临床医生能够做出更快、更精确的决策。医院正在利用这种丰富、可靠的数据，不仅用于合规或报告，而且作为在交付点改善护理质量和转变绩效的基本工具，"CliniComp增长与战略副总裁凯姆·格雷厄姆(Kem Graham)表示。
【全文结束】
