2025年，医疗信息技术（Health IT）领导者面临重大挑战：扩大精准医疗规模、应对数据过载以及保障AI驱动系统的安全性。从利用云基础设施到解决AI中的偏见，前进的道路要求创新、信任和韧性，以将医疗保健转变为更智能、更安全的领域。
通过云基础设施现代化解决数据存储需求
数据在现代医疗中具有不可估量的价值，其数量庞大。到2025年，医疗IT领导者必须全面理解数据存储的细微差别。关键是通过现代化云基础设施来应对这些激增的需求，同时确保系统之间的顺畅交互。
设计得当的云系统使医疗机构能够流畅交换数据、集成第三方工具并动态扩展运营。这反过来又提供了实时洞察、更大的灵活性，最终带来更好的患者结果。IDC FutureScape：2025年全球医疗行业预测明确指出，云平台是必不可少的。它们是处理复杂系统并确保数据交换顺畅高效的首选。积极适应这一转变的领导者正在引领潮流。
将精准医疗扩展到更广泛的人群
精准医疗非常强大，因为它消除了医疗中的通用性。传统上，它专注于小而高度特定的患者群体。但在2025年，挑战在于将这一模式扩展到更广泛的人群而不失去使其有效的个性化。
AI在这方面至关重要。当深入挖掘基因、环境和生活方式等微观见解，并在数据集中综合这些发现时，AI可以帮助更多人实现精准医疗。这意味着提供与个体独特需求相匹配的个性化治疗，无论人口多么多样化。
合适的AI工具可以在保持精准医疗完整性的同时扩大其覆盖范围。借助现实世界的数据为这些算法提供动力，医疗领导者可以将曾经的小众护理转变为普遍标准。
实施生成式AI
生成式AI在医疗保健中具有巨大潜力，但也带来了自身的挑战。从实验转向完全规模化系统需要精确性、信任和无缝集成。
根据IDC的数据，到2027年，75%的医疗生成式AI项目可能无法达到预期。原因包括数据可信度、工作流程脱节和用户抵制。如果AI要真正改善医疗保健，领导者必须专注于临床准确性、伦理保障和透明操作。特别是在影响生命的决策中，算法的准确性尤为重要。
组织需要仔细监督AI，并定义其目标准确度，尤其是在临床护理方面。这种精确性需要通过精心规划和实施来构建。
环境AI提高效率和个人化
想象一下，在后台默默工作的技术，让医护人员专注于最重要的事情——患者。这就是环境AI的承诺。它自动化繁琐的任务，收集有意义的数据，并提供可操作的见解，而无需用户持续输入。
环境AI在减少临床医生倦怠方面无与伦比。例如，自动转录和文档记录节省了无数小时的时间，同时提高了准确性。除此之外，这项技术通过分析现实世界的数据来优化疾病管理和调整治疗方案，从而帮助个性化护理。
解决健康不平等
AI的质量取决于训练它的数据。如果数据存在偏见，结果可能会加剧健康不平等而不是解决问题。2025年，医疗领导者有道德和实践上的义务正确处理这一问题。
第一步是确保健康的社会决定因素（如收入、教育和地理位置）被纳入AI模型。在处理多样化的数据集时，组织可以开发提供公平治疗所有患者群体的工具。
未经审查的AI应用程序存在延续偏见的风险，公平性始于建立反映服务人群多样性的系统。这是信任和有效性的问题。
加强网络安全以保护医疗数据
网络安全在医疗保健中不是可选项。随着勒索软件攻击和数据泄露的增加，保护敏感患者信息必须是首要任务。根据IDC的数据，46.9%的医疗领导者认为安全问题是实施生成式AI的最大障碍。
风险巨大。除了经济损失外，数据泄露会扰乱患者护理并侵蚀公众信任。基于AI的威胁情报是一种解决方案。当预测和预防威胁时，这些工具有助于保持系统运行并确保数据安全。
确保法规合规性
医疗保健行业运作于复杂的法规网络中，AI也不例外。2025年，领导者必须使他们的系统与不断变化的标准保持一致，同时保持运营效率和利益相关者的信任。
大型组织可能有资源构建定制的合规框架，但小型组织需要依赖既定的指南。目标是相同的：创建值得信赖且完全合规的系统。
准备应对网络弹性以减轻威胁
弹性意味着在遭受网络攻击后生存下来并变得更强大。这意味着预见威胁、最小化其影响并迅速恢复以确保护理的连续性。
通过关注早期威胁检测和缓解，医疗机构可以减少停机时间和经济损失，即使面对持续的威胁如勒索软件。这是一种前瞻性策略，将有准备者与反应者区分开来。
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