医院信息系统如Epic Systems的Epic虽然能快速集成、标准化流程并为AI提供坚实基础，但同时也制造了依赖并限制了灵活性。近期在哈索·普拉特纳研究所举办的数字健康创新论坛上，与会者就Epic等医院软件展开了讨论。
巴塞罗那医院诊所的首席创新官Jorge Juan Fernández在其演讲“欧洲第三条道路：通过欧洲创新重塑医疗体系以实现共同繁荣的实例与经验”中，将Epic置于不同全球模式的背景下，称其为“monolithic stack”（整体式堆栈），能实现很多功能，但并非无所不能。同时他指出，Epic已广泛应用于许多大型医疗系统，尤其是在美国，并越来越多地在欧洲被引入或计划引入。
德国也是这一趋势的例证。据专业媒体kma报道，根据法律修订，柏林夏里特医院可在2035年前贷款高达4亿欧元，用于资助Epic的部署，其单独引入费用估计约2亿欧元。此前夏里特医院使用SAP，但SAP已宣布退出KIS市场。
Fernández提出了另一种模式：基于openEHR等标准的开放平台。openEHR是一种开放的国际电子病历标准，支持健康数据的标准化存储、管理和交换。这些方法提供了更高的灵活性和互操作性，但需要明显更高的协调投入。Fernández认为这两种模式未来几年将分化发展。
在他的“欧洲第三条道路”框架中，他主张欧洲必须发展一种独立的方法，介于美国模式（以金融驱动、技术为中心的医院护理）和中国模式（强调规模化与工业效率）之间。欧洲应更注重预防、初级保健以及健康与社会数据的整合。
Epic与AI
麻省总医院布列根分院的首席技术策略师Chenzhe Cao在演讲“将智能付诸实践：实现AI赋能集成学术医疗系统的系统方法”中，将Epic描述为其医疗联合体的核心基础设施。没有结构化文档就无法计费，没有数据就无法处理流程。正是这种集成使得AI应用能够大规模融入临床日常。
在AI背景下，这是一个关键优势，因为数据量大且结构一致。同时，Cao指出了美国系统中的经济压力：许多医院接近或低于盈利线，德国情况类似。Cao认为，AI必须立即融入医疗服务，以应对医疗系统的经济与人力问题。关键在于技术本身，更在于其嵌入临床流程、清晰的治理结构以及人员参与。AI应支持医生和护士的工作，而非替代。
欧洲各国的基础情况差异明显。大型医院集团的代表描述了历史形成的IT环境，包含多个并行核心系统以及成百上千个子系统，这些系统通常很少互操作。因此，许多医院并未采用彻底的系统更换，而是通过一个额外的数据层——一种“临床数据层”——来整合来自不同来源的信息。类似的方法也见于Palantir的软件。
丹麦的例子提供了更多洞察。哥本哈根Rigshospitalet的研究、创新与教育副首席执行官Malene Fischer描述了引入Epic的冲突过程。她回顾初期阶段是“近乎内战”。背景是临床工作的巨大变革和员工的强烈抵触。
如今，Rigshospitalet采取更务实的方法：Epic作为核心系统，而创新往往在并行系统中进行。新应用，尤其是AI领域，在独立环境中开发，访问数据并回传结果。由此形成了一种混合架构。讨论表明，AI的最大影响并非来自传统医学，而是来自组织管理。通过数据驱动的预测，可以更精准地配置资源并优化流程。
健康数据的价值
在数据利用方面也出现了明显差异。Sana Kliniken负责创新与数字化的Michael Hübner强调，健康数据具有显著经济价值，但在德国直接出售数据既不合法，文化上也难以接受。取而代之的是，出现了一些合法且伦理上更优的模式：通过与研究机构和工业界的合作使用数据，既能促进创新，又能资助自身数据基础设施——这是一种“双赢局面”。
呼吁讨论创新的风险与收益
盖伊与圣托马斯NHS基金会信托的战略顾问Ian Abbs批评了风险处理中的失衡。不作为的风险完全被忽视或不被重视。因此需要“更加开放和透明的辩论”来讨论创新的风险与收益。
Abbs还提到了政治倡议，如“英国医疗系统十年计划”，其中技术创新和数据基础设施将发挥核心作用。前提是建立大型安全的数据空间，与监管机构共同使用，以可控方式引入创新。未讨论Palantir在英国医疗系统中的应用或网络事件。
哥本哈根大学教授Timo Minssen在随后的讨论中指出，医疗领域的创新历来不是通过完全规避风险实现的，而是通过受控的实验。目标是先在监督下测试新技术，然后逐步投入使用。
他提到了国际案例，如新加坡和犹他州的AI实验室。目前正在测试初创公司Doctronic的聊天机器人，用于根据既定指南自动续开处方，但安全专家已指出其弱点。德国也出现了越来越多的AI实验室，例如巴登-符腾堡州。
“欧洲必须加快步伐”
Minssen认为，欧洲必须加快步伐，否则有在数字技术国际竞争中落后的风险。同时，这些实验室必须设计得稳健，流程灵活，但在安全、价值观和问责方面明确。
各组织目前正在制定医疗领域AI应用的指南和标准。这不仅是国家层面，还要在欧洲范围内协调。
基于云的诊所软件Eterno的首席数据官Bettina Goerner同时指出了日益增长的监管复杂性，并称之为“完美风暴”，即重叠的法规——从GDPR到MDR再到AI法案，其要求据法律专家称存在冲突。企业不仅需要规则，更需要清晰的解释指南。
德国联邦卫生部的Thomas Renner提到了新的资助计划，包括未来十年约6.5亿欧元用于德国数据基础设施和监管“沙盒”。目标是改善数据访问，结构化监管流程，并加快创新应用。
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