2025年3月7日
在HIMSS 2025展会上，Airia公司研发负责人斯宾塞·里根在人工智能展馆主持了一场题为《驾驭现代医疗中人工智能的机遇与风险》的专题讨论。这位企业级AI整合与医疗创新专家，深入剖析了AI在临床场景中变革潜力与新兴风险。
当医疗机构争先部署AI驱动解决方案时，里根警示了盲目扩张式实施可能导致的失败风险。他强调："成功的人工智能应用不在于追求速度，而在于智慧推进。"
AI的变革潜力：药物研发与诊断突破
里根以多个真实案例展示AI在患者护理领域的突破性应用。麻省理工学院与麦克马斯特大学联合研究中，AI不仅解析了抗生素耐药性机制，更创新设计出新型高效抗生素。"AI不仅诊断问题，更提出了创新解决方案。"他特别指出。
英国国家医疗服务体系(NHS)的千万级人群研究同样令人瞩目：通过AI筛查，成功发现传统方法遗漏的早期肾癌病例。"这些是可量化的患者预后改善，"里根强调，"正确实施的AI正在重塑诊疗模式。"
AI炒作周期：为何80%项目遭遇失败
尽管医疗AI潜力巨大，里根直面行业痛点：80%AI项目未能实现价值转化。数据显示，97%医疗机构认同AI部署的紧迫性，但仅14%具备有效实施能力。他揭示了四大关键陷阱：
- 目标模糊：缺乏明确用例与可衡量目标
- 规模失控：大规模高成本项目难以为继
- 数据治理薄弱：碎片化数据质量堪忧
- 技术储备不足：缺乏深度整合能力
"AI失败并非技术不成熟，而是战略失误。"里根断言。
智慧推进路径：小规模精准部署
他主张采用"试点先行，规模拓展"策略："从特定场景切入验证价值，而非盲目求大。最大的错误是企图一次性解决所有问题。"核心原则包括：
- 渐进式扩展：小规模验证成功后再扩展
- 监管先行：构建合规安全体系
- 互操作性：无缝整合现有系统
隐性挑战与应对方案
里根警示三大新兴挑战：
- 安全悖论：数据风险随AI应用激增
- 模型迭代困境：AI模型生命周期从6个月缩短至数周
- "黑箱"难题：临床决策可解释性缺失
"医疗信任建立在透明之上，"他强调，"无法解释的AI决策将失去医患信任。"
AI编排平台革新
Airia等新一代AI编排平台提供解决方案：
- 自动模型选择：匹配最优性价比模型
- 合规管控：建立严格访问控制
- 模块化部署：快速调整AI代理
未来展望(2025-2030)
三大趋势将重塑医疗：
- 超个性化临床助手：动态调整推荐方案
- 实时风险预警：症状出现前干预
- 自定义工作流：自然语言生成专属解决方案
"AI的未来不在于技术本身，而在于战略选择。"里根总结，"医疗组织需要聚焦式、战略性的AI应用，而非盲目跟风。"
【全文结束】
