AI承诺在患者护理和医疗保健运营方面取得显著进展，从改进诊断和个性化治疗计划到简化行政任务。然而，在医疗技术领导者围绕其组织内AI采用所做决策中，一个明显的模式已经浮现。领导者们正在努力平衡尖端创新与采用AI解决方案所带来的风险和复杂性。
尽管AI具有巨大的潜力，但医疗保健高管对于签署超过12个月的AI供应商合同持犹豫态度。这种行为在短期内不会改变，未来3-5年内这一模式可能会继续存在。让我们深入探讨其中的原因。
不断变化的AI格局
这种犹豫的根本原因在于AI市场的快速变化。AI解决方案迅速发展，提供了新的机会和创新，使市场充满活力和潜力。今年，我的团队和我与客户及潜在客户的每次会议中，没有任何一家医疗保健组织愿意签署超过12个月的AI解决方案合同。这种情绪反映了围绕许多AI产品和服务的不确定性。
自2022年底ChatGPT推出以来，每周都有越来越多的AI公司和解决方案进入市场，市场趋于饱和。局势变得模糊不清，创新的步伐对首席信息官（CIO）来说也不明确，他们的主要关注点是保持医院正常运行并尽可能保持患者健康。做出长期承诺具有挑战性，因为当前的市场领导者（例如，用于患者房间的尖端计算机视觉供应商）不断进步。未来一年内，更创新的技术和公司有可能出现并推动进步。
高管们面临两难境地：今天投资有前景的AI工具，还是等待更稳定、长期的解决方案，从而冒着落后的风险。无论医疗技术专家选择哪个选项，患者护理都可能受到影响。跟上趋势和挑战的变化是至关重要的，否则他们可能会选择错误的平台，而创新将继续加速。
构建与购买：医疗保健的困境
在与医疗保健组织合作时，构建与购买的辩论尤为相关。一些组织选择开发自己的AI模型，大量投资数据科学家、云基础设施和持续维护，以确保AI能够随着组织的发展满足特定需求。然而，这需要巨大的财务和人才投入——正如许多医疗保健从业者所承认的，这些资源已经供不应求。
另一方面，许多医疗系统选择购买预先构建的AI解决方案，以避免开发和维护自己解决方案的复杂性。虽然这看似更容易的选择，但也带来了自己的挑战。医疗AI市场饱和，高管们担心他们投资的解决方案的持久性。即使有强大的财务业务案例和精心谈判的合同，不断变化的市场也使得难以保证AI投资的长期回报。如果没有办法保证预构建解决方案的持久性，医疗领导可能会担心在IT网络上建立一个“纸牌屋”。基础的裂缝可能在短短三年内显现出来。
超越AI的挑战
医疗保健行业的数字化转型正在迅速发展。从各种来源收集和生成了更多数据，如电子健康记录、医学影像、手术室程序、可穿戴设备和基因组测序。同时，许多提供者被要求“用更少的资源做更多的事情”，因为利润率缩小、报销减少和运营成本飙升（如人员配置）带来了巨大压力。
为了保持竞争力，IT团队越来越被视为成本中心而非创新推动者。他们必须在患者护理与技术升级之间取得平衡，通常导致技术债务的累积和项目的延迟。在这种环境下，AI解决方案既像奢侈品又像必需品。随着云现代化、混合基础设施和对数据分析的依赖日益增加，医疗保健组织正努力利用AI而不过度承诺。
展望未来：2025年及以后的AI
尽管存在这些挑战，AI将继续塑造医疗保健技术的未来。医疗保健组织已经开始实施边缘AI用例，以变革患者护理。这些包括预测分析的进步、实时患者监测，甚至AI驱动的药物发现。
另一个AI参与者必将出现，医疗保健领导者应密切关注2025年的动向。他们不仅需要仔细评估AI的即时利益，还需要评估支持AI所需的基础设施。云优化、人才培养和风险管理必须成为首要任务。
最终，只有当今天实施的AI工具能够适应和扩展以满足行业的独特需求时，AI在医疗保健中的应用才能繁荣发展。从目前的情况来看，这种专业化和可靠性可能需要几年时间才能实现。对于医疗保健领导者而言，实现AI潜力的道路可能看起来令人望而生畏，但患者护理和运营效率的回报太大，不容忽视。
(全文结束)
