近日，畢馬威發(fā)布了《智能醫(yī)療健康：人工智能驅動轉型與價值重塑》報告。報告指出，盡管AI技術已在臨床診斷、管理自動化和患者服務等多個場景中開展試驗，但多數醫(yī)療機構仍難以實現規(guī)?；涞?，真正釋放AI價值。
醫(yī)療機構AI應用推廣難在哪？
調研顯示，目前，醫(yī)療健康機構在人工智能應用方面已不再停留于概念階段。生成式人工智能（71%）、語音識別（70%）、智能體（68%）、機器學習（66%）和機器人流程自動化（65%）成為當前應用最廣泛的五項技術。智能體作為新興技術，尤其展現出廣闊前景，它不僅可以輔助醫(yī)生進行診斷決策和制定治療方案，還能作為虛擬醫(yī)護助理為患者提供健康管理支持，甚至在后臺簡化理賠處理和分診流程。
盡管如此，絕大多數機構仍陷入"試點困局"，難以將局部驗證成功的AI用例推廣至全院或全機構運營。究其原因，并非技術本身不成熟，而是醫(yī)療行業(yè)特有的復雜性導致AI落地面臨多重障礙。
報告總結了醫(yī)療行業(yè)在推進AI規(guī)?；^程中面臨的六大類挑戰(zhàn)：
1.數據質量與整合問題。62%的機構認為數據質量是主要制約因素。醫(yī)療數據通常分散在不同部門，標準不一、難以互通，限制了AI模型的訓練和輸出可靠性。
2.系統(tǒng)互聯(lián)互通困境。舊有IT系統(tǒng)并未為AI應用設計，兼容性差、網絡安全風險高、算力不足，導致AI難以嵌入實際工作流程。
3.法規(guī)與道德合規(guī)壓力。約42%的機構在滿足患者安全、數據隱私和道德使用AI方面遇到挑戰(zhàn)。偏見、透明度及患者同意等問題也使AI應用更加復雜。
4.可擴展性與成本限制。AI部署需要高昂的基礎設施投入、軟件開發(fā)和人員培訓成本。同時，機構缺乏清晰的價值衡量標準，難以準確判斷哪些用例值得投入。
5.員工接納與技能短缺。報告指出，47%的機構面臨內部員工對AI的抵觸情緒。此外，缺乏既懂醫(yī)療又懂AI的復合型人才，也阻礙了技術的有效推廣。
6.信任危機。調查顯示，美國60%的護士不相信雇主在使用AI時會優(yōu)先考慮患者安全。建立臨床醫(yī)生和患者對AI的信任，已成為推廣的前提條件。
三階段框架與四項核心策略助力破局
報告提出了智能醫(yī)療健康機構藍圖--智能醫(yī)療健康機構利用先進的技術、個性化的體驗、數據驅動的見解和自動化的操作來提升效率、促進創(chuàng)新和增強韌性。將人工智能大力融入價值流、能力中心和流程，可有助確保順暢的患者互動、穩(wěn)健的風險管理以及面向未來的適應能力。
為此，報告提出了一個打造智能醫(yī)療健康機構的"三階段"框架：
階段一：賦能。重點在于構建AI基礎能力與員工賦能。機構需要明確人工智能戰(zhàn)略，任命高管牽頭，構建數據基礎設施，并在多職能領域開展AI試點，同時建立道德與合規(guī)保障機制。
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、智能體等技術推動運營模式重構，實現數據驅動的協(xié)同運作。
階段三：演進。引入AI及量子計算等前沿技術，推動商業(yè)模式創(chuàng)新和生態(tài)協(xié)同，構建以預防性、個性化及無縫連接為特點的健康服務體系，應對行業(yè)面臨的挑戰(zhàn)。
此外，報告還提出四項關鍵建議。首先，醫(yī)療健康機構應根據自身臨床和運營能力，制定重點關注增強患者和員工體驗，改善人群健康并降低成本的人工智能戰(zhàn)略。其次，醫(yī)療健康機構應實施透明、可解釋的人工智能(XAI)、適當的道德治理框架和強有力的監(jiān)管合規(guī)措施，從而建立對轉型路線圖的信任。第三，推動"人機協(xié)作"文化，可通過為臨床醫(yī)生提供再培訓并與高等教育機構合作，將人工智能融入醫(yī)學教育，以促進人與人工智能之間的協(xié)作。最后，為人工智能構建可持續(xù)的技術與數據基礎，例如投資建立云平臺可有助于安全、靈活地使用龐大的數據集和先進的人工智能工具，以便跨區(qū)域實時開展醫(yī)療協(xié)作、診斷和創(chuàng)新，再例如采用聯(lián)邦學習等技術保障隱私安全。
報告強調，人工智能不再僅僅是一種技術工具，而是未來醫(yī)療健康生態(tài)的核心驅動力。其真正潛力在于打通醫(yī)院、社區(qū)、零售保健及社會護理等多領域資源，構建以疾病預防、早期干預和個性化服務為特點的無縫健康網絡。要實現這一愿景，機構領導者必須從整體戰(zhàn)略出發(fā)，加強跨部門協(xié)作，明確治理規(guī)則，并始終將"實現患者價值"置于AI轉型的中心。
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