医疗高管们向MobiHealthNews表示，2025年，人工智能从炒作阶段迈入了产生更大影响的阶段，重塑了从临床工作流程到数字可发现性的医疗健康各个领域。
在分享他们从2025年获得的最重要经验时，医疗领导者、技术专家和企业家们指出，生产力提升方式发生了转变，数据整合更加深入，AI开始承担起原本由人工处理的任务。尽管如此，他们警告称，下一波发展将需要更强的验证、更紧密的集成以及更加以人为中心的监管。以下是他们从今年获得的经验：
希巴医学中心(Sheba Medical Center)创始人兼创新、转型与AI主管埃亚尔·齐米利奇曼(Eyal Zimlichman) 表示：
"2025年，人工智能竞赛持续进行，行业内部持续认为AI基本上是解决一切问题的方案，这促使医疗系统急于实施各种解决方案。
问题在于，AI解决方案目前所提供的功能与医疗系统希望采用它们的期望之间存在显著差距，因为这些解决方案往往尚未100%适合大规模实施。它们需要培训、适应和集成，而这些方面仍然不足。
我们可能会看到2026年在这些方面取得进展，特别是环境感知和总结功能的AI应用将更广泛地实施，随后将进行集成和培训。"
三星电子(Samsung Electronics)医疗移动B2B总监切丽·德鲁利斯(Cherry Drulis) 表示：
"2025年展示了真正互联生态系统的强大力量，数据、设备和智能技术协同工作，改善了跨行业的体验和结果。
在消费电子、企业运营、医疗健康等领域，组织正在采用简化复杂性、加强协作并超越传统能力的数字解决方案。这种互联基础使更智能、更适应性的解决方案成为可能，将人置于中心。
这一转型的核心是人工智能。AI继续在推动有意义、现实世界的创新方面发挥关键作用，特别是在医疗健康领域，它有助于减轻临床医生的压力，在正确的时间提供正确的洞察，并在不同场景中连接护理。
我所看到的一个更显著的变化是将数字健康工具直接嵌入到医疗服务提供者的工作流程中，使可穿戴设备和移动设备的健康数据能够与临床信息集成。跨系统整合智能——从可穿戴数据到临床记录——正在创造更无缝的信息流动，连接日常健康追踪和临床护理，将医疗的可及性和连续性扩展到医院围墙之外。
随着这些能力的成熟，关注点正在转向构建不仅智能，而且合乎伦理、可持续和以人为本的系统。AI与其他互联技术的持续融合将引领我们走向一个洞察可以轻松在人、地点和平台之间流动的未来，最终实现更明智的决策、更好的结果以及真正互联的连续护理。"
欧拉(Oura)首席医疗官瑞奇·布鲁姆菲尔德博士(Dr. Ricky Bloomfield) 表示：
"人工智能在医疗健康领域的真正价值并非来自对生成模型或流行语的炒作，而是将高质量、经过临床验证的数据与AI算法相结合，创造有意义的个性化健康洞察。
AI不是在取代临床医生，而是在增强他们的能力，帮助他们分析复杂数据、识别疾病的早期迹象，并提供更具行动力、个性化的护理。
由AI驱动的洞察已经超越了一般性指导，为睡眠、活动、营养和慢性病管理提供个性化建议。"
重塑健康(Redesign Health)风险投资主管尼尔·帕特尔(Neil Patel) 表示：
"2025年，医疗系统重新成为创始人和企业家的主要目标。这一转变是由认识到AI可以推动劳动力生产率提升所推动的，这使得初创公司能够向医疗系统的运营和劳动力预算销售产品，这与许多公司此前放弃的长销售周期和小额IT预算形成了鲜明对比。核心论点（即AI将通过劳动力生产率显著降低运营成本）终于开始得到验证。
这一趋势，加上MA（医疗保险优势计划）和MCO（管理式护理组织）市场日益增加的不确定性，推动了明显的重新聚焦。虽然"跟着钱走"这句格言此前曾将初创公司吸引到制药和支付方，因为医疗系统应对疫情时期高昂的劳动力成本，但形势已经转变。
随着劳动力成本稳定，创始人现在正在"追随机遇"。持有行业最大规模劳动力支出的医疗系统已成为AI创新的主要、可防御的目标。"
UnityAI联合创始人兼首席执行官埃德蒙·杰克逊(Edmund Jackson) 表示：
"医疗健康领域最大的许多问题都是"最后一公里"问题，比如与患者互动、协调下一步行动以及处理设施内的日常变化。所有这些工作过去都是手动完成的，但2025年是AI能够大规模承担这些工作负载的一年，这是一个有意义的转变。
第二个经验是底层技术发展速度之快。对于非纯技术领域的领导者来说，跟上步伐已成为最难的部分，因为似乎每天都有公告和产品发布。"
WebMD Ignite总裁安·比利亚ew(Ann Bilyew) 表示：
"2025年我最重要的经验之一是，医疗健康行业终于意识到了其数字前门的脆弱性。AI概述从根本上重塑了患者寻找护理的方式，对于许多组织来说，这暴露了它们对传统搜索行为的依赖程度。
过去可靠地流向医疗服务提供者的流量现在正通过AI摘要重新路由，这些摘要压缩了选择，简化了细微差别，使差异化变得更加困难。
另一个经验是，医疗系统不能再将"营销"与"可及性"分开。过去是一个品牌问题，现在是一个护理交付问题：如果患者找不到你，他们就无法获得你的服务。在劳动力短缺、利润空间缩小和福利设计转变同时发生的一年里，数字可发现性已成为一项战略资产——而不仅仅是营销功能。"
GE医疗(GE HealthCare)影像部门总裁兼首席执行官罗兰·罗特(Roland Rott) 表示：
"总体而言，2025年是医疗技术的转折之年。我们见证了AI技术从实验性承诺到在整个护理路径上的实际应用的切实转变。我们现在正处于看到AI在医疗健康领域的规模化、实际应用的阶段——而不仅仅是试点项目。
在过去一年中，我们看到AI在解决医疗系统挑战方面变得至关重要，从帮助提高诊断清晰度到减少患者等待时间。随着这些变化，我们也看到对可及性和效率的强烈关注——随着劳动力短缺和成本压力的上升，这些AI驱动的解决方案正在帮助临床医生在不牺牲质量的情况下用更少的资源做更多的事情。
这些发展有助于强调AI在推动效率方面的已验证作用，以及以可衡量方式改善患者结果的潜力，强化了这样的认识：只有具有实际影响的创新才重要，而为了技术本身的技术并不能推动医疗健康前进。"
Datavant首席战略官香农·韦斯特(Shannon West) 表示：
"医疗健康领域的许多最大挑战仍然源于数据如何有效地在系统间移动、实时解释以及被依赖它的人们信任。数字化和自动化的进步正在创造一种飞轮效应，使正确的数据能够比以往更快地用于回答特定研究问题和解决业务问题——并且对数据完整性的信心也更强。"
QuantHealth首席执行官兼联合创始人奥尔·因巴尔(Orr Inbar) 表示：
"AI模型的强度仅与其验证和记录一样强大。在高度监管、规避风险的环境中，如制药行业，针对特定用例训练和验证的专用模型正成为黄金标准。
此外，代理式AI(Agentic AI)关乎编排，而不仅仅是单个代理。关注点应该在整个系统上，从代理如何协同工作到谁实际负责验证和管理操作（通常是人类）。
2025年的另一个重要经验是，专有基础模型的价值现在已经不可否认。由于最近的技术进步，构建它们的最大障碍已经减少。无论这些模型是基于语言、生物学还是其他完全不同的领域，不开发自己模型的公司将很快成为追随者，而不是AI领域的领导者。"
Joy Parenting Club联合创始人兼总裁艾米莉·格林伯格(Emily Greenberg) 表示：
"2025年最清晰的教训之一是，技术不会取代人际连接。当技术有目的地构建时，它会加强人际连接。今年最有意义的进步来自将同理心、个性化和信任直接集成到设计中的产品。
在医疗健康和福祉领域，人们正在寻找帮助他们了解自己并采取行动的工具，而不是仅仅代表他们完成任务的工具。"
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