从自动化患者记录到改善治疗效果，数据已经推动了医疗保健领域的宝贵数字化转型。而随着生成式人工智能（GenAI）的发展，数据在改进医疗保健方面的作用将进一步扩大。GenAI承诺使患者护理的各个方面更加有效和个性化。然而，在兴奋之余，也有很多关于如何开始这一旅程的问题。
最近的一项安永调查显示，超过60%的医院首席信息官计划在未来6至12个月内采用GenAI，这建立在已经启动该技术的25%的基础上。最大的机会在于提升患者体验和整体运营效率。但这些好处不仅限于临床用途，还可以扩展到改善与患者的互动，例如通过AI辅助聊天支持和个性化消息传递。
GenAI依赖于数据，这是医疗保健专业人员可以获得最大收益的地方。从大量非结构化数据中获取价值是最有效的方法。这意味着不遵循固定格式的信息，如电子邮件、图像、视频或医生笔记。GenAI可以自动化与此类数据相关的任务，例如将医生笔记与同一患者的电子邮件和图像连接起来。以下是我对这一机遇的关键考虑因素以及如何制定策略以开始实施。
明确目标。
首先概述与GenAI采用相关的具体目标——你试图解决的业务问题。这些目标应紧密符合战略医疗保健优先事项，如改善患者结果、简化流程或提高运营效率。确定传统方法不足的痛点，并考虑GenAI如何填补这些空白。例如，个性化的患者护理、自动化的医疗文档和虚拟健康代理处理患者咨询。
麦肯锡的调查显示，大多数医疗保健提供者正在从临床上相邻的领域开始GenAI的采用——如文档处理、资源管理和患者外联。通过将GenAI引入运营工作流，组织可以在建立对技术的信任的同时获得基础经验。
开发所需的数据基础设施。
数据质量是避免导致AI项目失败的瓶颈的首要任务。医疗保健数据通常是分散的，存储在不同的系统中，因此在进行任何项目之前需要清理数据。建议构建一个强大的数据基础设施来支持GenAI系统。这包括数据管道、安全存储和集成来自不同来源（如患者记录、成像系统和临床笔记）的数据的工具。
部署可以根据数据量增长的解决方案——在核心、边缘和云中。这不仅仅是规划：正确的基础设施可以节省预算，并允许您投资于优先项目。
从第一天起就制定治理框架
组织需要明确的规则来确保团队以负责任的方式使用AI。建立一个治理结构，包括关于使用患者数据、法规遵从性和道德决策的指南。跨部门协作，特别是IT、临床和法律团队之间的合作至关重要。
遵守医疗保健和技术法规，如HIPAA、GDPR或FDA指南。优先考虑公平性、准确性以及患者同意等伦理问题，如果您正在训练和部署GenAI模型。与法律和合规团队合作，创建风险管理框架，确保您符合医疗保健标准。
培养创新和学习的文化
建立一种拥抱创新和实验的文化。将IT团队与临床领导者配对，共同设计既支持技术可能性又有利于临床实践的解决方案。提供资源，如内部GenAI支持工具或支持系统，以赋能团队。确保所有利益相关者了解在医疗保健中使用AI的伦理和运营边界。
打破IT、临床团队和数据科学家之间的壁垒。一个简单而有效的行动是从培训计划开始，教育医疗保健专业人员如何在其工作流程中有效使用GenAI工具。
衡量影响并扩大规模
从小处着手，衡量影响，并根据经过验证的成功案例扩展采用。例如，如果GenAI在一个部门显著减少了行政错误，那么横向扩展该解决方案可能会带来企业范围的影响。持续评估将确保您所采用的解决方案实现其原始价值主张。
通过可衡量的关键绩效指标（KPI）跟踪进展，如效率提升、成本节约和患者满意度水平。利用反馈来完善数据模型，解决工作流程中的差距，并识别新的部署机会。一旦成功，您可以扩展到其他部门或用例。
医疗保健的下一个前沿
很明显，对于医疗保健而言，GenAI提供的远不止是渐进式的改进。从减少运营低效到帮助临床医生实践，技术再次成为改进医疗保健体验的核心。
如果您是一位准备迈出第一步的技术创新者，这里是如何开始的建议。制定一个包括治理流程和清晰框架的GenAI战略，以预见和管理挑战。当今医疗保健领域的领导者是那些主动提出诸如“五年后的患者体验会是什么样子——AI如何实现这一愿景？”等问题的人。
医疗保健领域正在迅速发展，GenAI不仅仅是一个保持竞争力的选择。它是引领行业未来的指南针。
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