去年夏天针对121家医疗机构高管的调查显示，超过40%的受访者表示其组织已实现生成式人工智能投资的显著至中等回报。然而，德勤2025年1月29日发布的报告显示，近37%的决策层仍认为评估成效为时尚早。
这项涵盖美国、英国、澳大利亚、加拿大、德国和荷兰医疗机构的调研揭示五大关键发现：
1. 全球医疗系统仍依赖人工操作的行政流程亟待自动化升级
德勤指出，患者转诊仍普遍采用传真、电话或电子邮件方式，工作人员需手动录入患者病历系统。这种人工操作延伸至预约排程、就诊数据录入、诊断记录、治疗方案及出院护理等环节。
"这种传统工作模式导致大量重复性劳动，生成式AI可通过自然语言处理实现诊疗文书的自动整理与归档。"
2. 代理型AI系统（Agentic AI）可赋能多环节流程优化
德勤强调，相较于传统聊天机器人和辅助工具，这类AI系统具备自主执行多步骤任务的能力，不仅能提升行政人员工作效率，更能实现跨业务流程的自动化操作。
"代理型AI可在保险核保、病历编码、医疗账单审核等复杂场景中建立自动化工作流，显著降低人力成本。"
3. 技术信任危机可能阻碍医疗AI普及进程
报告显示，生成式AI的"幻觉"问题和数据偏差可能引发患者及利益相关方的质疑。德勤特别指出，未经充分训练的数据集或缺乏人工复核机制，可能导致错误医疗信息的生成。
"医疗组织在制定AI战略时，必须建立严格的知识验证机制，确保AI输出结果的可解释性和可追溯性。"
4. 数字化基础设施升级是技术落地的前提条件
分析师强调，高质量无偏数据集是释放云计算和生成式AI潜力的基础。医疗系统需整合多平台数据资源，重点解决数据治理、隐私保护与安全防护等核心问题。
"医疗数据孤岛现象会加剧算法偏差，建议建立符合HIPAA标准的医疗数据湖，通过联邦学习技术实现跨机构数据共享。"
5. 技术赋能可带来多维收益
德勤指出，鉴于人力成本占医疗系统支出的显著比例，能提升员工效率的技术方案具备显著投资价值。这不仅能改善医疗效果和患者体验，更可缓解全球范围的医护人力短缺困境。
"尽管面临预算约束、人手不足和技术迭代压力，多数医疗管理者仍对2025年实现降本增效保持乐观。"
该报告作为全球医疗展望文件，不仅涵盖生成式AI议题，还包含其他医疗数字化趋势分析。全文可于德勤官网查阅。
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