医疗保健领域存在显著的生成式人工智能实施差距，这主要归因于电子健康记录的依赖性以及第三方软件集成的激增。
Qventus这家人工智能公司的一份新报告指出了这一点。与此同时，由临床决策支持技术开发商EBSCO Clinical Decisions赞助的其他最新研究发现，自主AI工具可能会损害患者信任。
【为何重要】
Qventus于本周四发布的报告《超越试点：2026年首席信息官如何在整个医疗系统中实现人工智能的业务化》旨在记录从人工智能试点到在大型医疗系统中全面整合人工智能的转变。
Qventus代表的研究人员对60多位高级医疗IT领导者进行了调查和访谈，包括中型和大型全国性医疗系统的首席信息官、首席AI官、首席医疗信息官和其他高级IT领导者。
其中四分之一的受访者表示，他们缺乏明确的AI性能基准测试流程，而42%表示他们的组织正在多个用例中积极部署AI。只有4%表示他们已经实现了具有可衡量成果的AI规模化实施，而45%则引用了"难以扩展试点"。
此外，电子健康记录(EHR)供应商依赖性——被74%的受访者列为首要执行障碍——可能会阻碍AI的进展。受访者表示，除了等待AI功能发布外，管理多个第三方AI实施也造成了自身的瓶颈。
医疗领导者衡量成功的方式也在发生变化。
他们正在关注收入增长（62%）和硬性美元成本节约（59%）等有形成果。一半的人表示，能够以最少的人工干预处理预约、患者流量和护理缺口任务的代理式和自动化护理平台具有更高回报的潜力。
加州大学欧文分校医疗中心(UCI Health)的首席医疗信息官兼首席AI官Deepti Pandita博士表示，治理正在演变以适应这一转变。
Pandita在Qventus报告中表示："如今的治理仍然需要人类参与，但随着自主AI的进步，未来的治理可能不再需要人类参与。"
根据研究，对AI不作为的代价也将很高。
94%接受调查的医疗领导者认为，延迟AI部署会造成竞争劣势。68%的人表示，这也会加剧临床医生的倦怠。
除了这些技术挑战外，联邦支出削减、劳动力短缺以及预计到2050年将增加42%的65岁及以上美国人口数量，都将给医疗系统带来压力。
阿肯色大学医学科学分校的副校长兼首席临床信息官Joseph Sanford博士在报告中表示："到2040年，获取医疗服务方面的相对剥夺程度可能会比1940年更糟。我们需要解决这个问题。"
因此，医疗领导者越来越关注能够处理多种AI用例的统一平台。
根据另一份与《医疗IT新闻》分享的报告《AI驱动的临床决策支持时代中的医患信任动态》，大多数临床医生信任基于证据的AI工具。
去年12月为EBSCO进行的这项调查采访了1,000名临床医生，大多数人表示，他们认为采用AI驱动的临床决策支持(CDS)已成为现代医学的标准配置，大多数人在每次患者就诊中多次使用此类工具。
然而，研究人员还调查了1,000名美国医疗消费者。
尽管89%的临床医生表示AI驱动的CDS能带来更好的患者结果，但64%的消费者仍然更愿意看不使用AI的专业人士。
【大趋势】
根据上个月在HIMSS26上的演讲，医疗系统可以从小规模AI试点过渡到高速、统一的实施，从而切实改善患者结果。
Sutter Health的影像服务线主席Jason Wiesner博士表示："实际上已发表的、可供我们所有人参考的案例研究并不多，当然也没有Sutter Health部署规模那样的案例，可以指出AI的真正价值、好处和学习经验。"
通过维护三个关键保障措施、使用医疗系统自身的真实世界数据和患者群体验证有效性，以及使用通用的AI基础设施，Sutter Health从AI试点阶段进入了全企业范围的实施。
Wiesner说："你不能与10家、15家、20家不同的点解决方案公司、独立供应商集成，并以可扩展和安全的方式将它们整合到你的医疗系统中。"
【记录在案】
HonorHealth的首席转型官James Whitfill博士在Qventus报告中表示："如果你在技术上做出了错误的赌注，可能会耗尽你的全部利润。医疗行业的利润率让杂货店看起来像是拥有极佳的利润率。"
Andrea Fox是《医疗IT新闻》的高级编辑。
《医疗IT新闻》是HIMSS Media出版物。
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