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調(diào)研顯示，目前，醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)在人工智能應(yīng)用方面已不再停留于概念階段。生成式人工智能（71%）、語(yǔ)音識(shí)別（70%）、智能體（68%）、機(jī)器學(xué)習(xí)（66%）和機(jī)器人流程自動(dòng)化（65%）成為當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的五項(xiàng)技術(shù)。智能體作為新興技術(shù)，尤其展現(xiàn)出廣闊前景，它不僅可以輔助醫(yī)生進(jìn)行診斷決策和制定治療方案，還能作為虛擬醫(yī)護(hù)助理為患者提供健康管理支持，甚至在后臺(tái)簡(jiǎn)化理賠處理和分診流程。

盡管如此，絕大多數(shù)機(jī)構(gòu)仍陷入“試點(diǎn)困局”，難以將局部驗(yàn)證成功的AI用例推廣至全院或全機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)。究其原因，并非技術(shù)本身不成熟，而是醫(yī)療行業(yè)特有的復(fù)雜性導(dǎo)致AI落地面臨多重障礙。

報(bào)告總結(jié)了醫(yī)療行業(yè)在推進(jìn)AI規(guī)模化過程中面臨的六大類挑戰(zhàn)：

1.數(shù)據(jù)質(zhì)量與整合問題。62%的機(jī)構(gòu)認(rèn)為數(shù)據(jù)質(zhì)量是主要制約因素。醫(yī)療數(shù)據(jù)通常分散在不同部門，標(biāo)準(zhǔn)不一、難以互通，限制了AI模型的訓(xùn)練和輸出可靠性。

2.系統(tǒng)互聯(lián)互通困境。舊有IT系統(tǒng)并未為AI應(yīng)用設(shè)計(jì)，兼容性差、網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)高、算力不足，導(dǎo)致AI難以嵌入實(shí)際工作流程。

3.法規(guī)與道德合規(guī)壓力。約42%的機(jī)構(gòu)在滿足患者安全、數(shù)據(jù)隱私和道德使用AI方面遇到挑戰(zhàn)。偏見、透明度及患者同意等問題也使AI應(yīng)用更加復(fù)雜。

4.可擴(kuò)展性與成本限制。AI部署需要高昂的基礎(chǔ)設(shè)施投入、軟件開發(fā)和人員培訓(xùn)成本。同時(shí)，機(jī)構(gòu)缺乏清晰的價(jià)值衡量標(biāo)準(zhǔn)，難以準(zhǔn)確判斷哪些用例值得投入。

5.員工接納與技能短缺。報(bào)告指出，47%的機(jī)構(gòu)面臨內(nèi)部員工對(duì)AI的抵觸情緒。此外，缺乏既懂醫(yī)療又懂AI的復(fù)合型人才，也阻礙了技術(shù)的有效推廣。

6.信任危機(jī)。調(diào)查顯示，美國(guó)60%的護(hù)士不相信雇主在使用AI時(shí)會(huì)優(yōu)先考慮患者安全。建立臨床醫(yī)生和患者對(duì)AI的信任，已成為推廣的前提條件。

報(bào)告提出了智能醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)藍(lán)圖——智能醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)利用先進(jìn)的技術(shù)、個(gè)性化的體驗(yàn)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的見解和自動(dòng)化的操作來(lái)提升效率、促進(jìn)創(chuàng)新和增強(qiáng)韌性。將人工智能大力融入價(jià)值流、能力中心和流程，可有助確保順暢的患者互動(dòng)、穩(wěn)健的風(fēng)險(xiǎn)管理以及面向未來(lái)的適應(yīng)能力。

為此，報(bào)告提出了一個(gè)打造智能醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)的“三階段”框架：

階段一：賦能。重點(diǎn)在于構(gòu)建AI基礎(chǔ)能力與員工賦能。機(jī)構(gòu)需要明確人工智能戰(zhàn)略，任命高管牽頭，構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，并在多職能領(lǐng)域開展AI試點(diǎn)，同時(shí)建立道德與合規(guī)保障機(jī)制。

階段二：融合。將AI深度集成到工作流程、臨床路徑與管理環(huán)節(jié)中，通過云平臺(tái)、智能體等技術(shù)推動(dòng)運(yùn)營(yíng)模式重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的協(xié)同運(yùn)作。

階段三：演進(jìn)。引入AI及量子計(jì)算等前沿技術(shù)，推動(dòng)商業(yè)模式創(chuàng)新和生態(tài)協(xié)同，構(gòu)建以預(yù)防性、個(gè)性化及無(wú)縫連接為特點(diǎn)的健康服務(wù)體系，應(yīng)對(duì)行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。

此外，報(bào)告還提出四項(xiàng)關(guān)鍵建議。首先，醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)應(yīng)根據(jù)自身臨床和運(yùn)營(yíng)能力，制定重點(diǎn)關(guān)注增強(qiáng)患者和員工體驗(yàn)，改善人群健康并降低成本的人工智能戰(zhàn)略。其次，醫(yī)療健康機(jī)構(gòu)應(yīng)實(shí)施透明、可解釋的人工智能(XAI)、適當(dāng)?shù)牡赖轮卫砜蚣芎蛷?qiáng)有力的監(jiān)管合規(guī)措施，從而建立對(duì)轉(zhuǎn)型路線圖的信任。第三，推動(dòng)“人機(jī)協(xié)作”文化，可通過為臨床醫(yī)生提供再培訓(xùn)并與高等教育機(jī)構(gòu)合作，將人工智能融入醫(yī)學(xué)教育，以促進(jìn)人與人工智能之間的協(xié)作。最后，為人工智能構(gòu)建可持續(xù)的技術(shù)與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，例如投資建立云平臺(tái)可有助于安全、靈活地使用龐大的數(shù)據(jù)集和先進(jìn)的人工智能工具，以便跨區(qū)域?qū)崟r(shí)開展醫(yī)療協(xié)作、診斷和創(chuàng)新，再例如采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)保障隱私安全。

報(bào)告強(qiáng)調(diào)，人工智能不再僅僅是一種技術(shù)工具，而是未來(lái)醫(yī)療健康生態(tài)的核心驅(qū)動(dòng)力。其真正潛力在于打通醫(yī)院、社區(qū)、零售保健及社會(huì)護(hù)理等多領(lǐng)域資源，構(gòu)建以疾病預(yù)防、早期干預(yù)和個(gè)性化服務(wù)為特點(diǎn)的無(wú)縫健康網(wǎng)絡(luò)。要實(shí)現(xiàn)這一愿景，機(jī)構(gòu)領(lǐng)導(dǎo)者必須從整體戰(zhàn)略出發(fā)，加強(qiáng)跨部門協(xié)作，明確治理規(guī)則，并始終將“實(shí)現(xiàn)患者價(jià)值”置于AI轉(zhuǎn)型的中心。