在麻省总医院(Massachusetts General Hospital)的地下室，服务器机房回响着医疗数字历史的幽灵。一排排庞大的机器，有些可以追溯到1990年代，存储着患者记录、保险索赔和临床试验数据——这些宝贵信息被困在使用COBOL和Fortran等过时语言的系统中。
楼上，一群工程师盯着屏幕上闪烁的超时错误。他们正尝试将一款尖端的生成式人工智能诊断工具与这些地下室的"古董"连接起来。"这就像试图教转盘电话流式传输4K视频，"一位工程师咕哝道。这种摩擦是医疗行业无声危机的前线：一场与自身技术债务的战斗，一种战略瓶颈。国际数据公司(IDC)研究表明，这几乎是半数医疗组织部署人工智能的最大障碍。尽管82%的组织计划在2026年大幅增加人工智能支出，但如果新智能无法与旧记忆对话，这些投入的价值将无法实现。
赛富时(Salesforce)合作伙伴产品成功总监瓦拉·伊曼迪(Vara Imandi)正是这一领域的领军人物。他拥有二十年与遗留系统整合的经验，如今带领着一场革命，弥合医疗技术的过去与未来。他将这一使命称为"数字外交"，其中AI代理充当语义翻译器，架起脆弱、确定性的遗留医疗世界与流动、概率性的代理AI世界之间的桥梁。
遗留陷阱：1.7万亿美元的发展枷锁
理解伊曼迪工作的紧迫性，必须先量化现状成本。医疗行业目前被巨额技术债务所拖累。这不仅是首席财务官(CFO)电子表格上的一行条目；更是对患者安全的明确且现实的威胁。
遗留系统不仅是个不便；它们对医生和患者都是明确且现实的危险。这场危机始于临床医生的日常工具。研究表明，医生对电子健康记录(EHRs)的易用性评分位居所有被调查行业的底部9%，这一设计失败直接导致医生倦怠率上升。
这种行政摩擦带来了灾难性的现实后果。根据美国医学会(AMA)2025年的一项调查，92%的医生报告称，事先授权等流程的延迟——通常因零散、不互操作的系统而放缓——对患者治疗效果产生负面影响，其中令人震惊的34%表示这些延迟已导致严重或危及生命的事件。
"这些不仅仅是行政上的烦恼，"伊曼迪解释道。"当事先授权请求卡在传真机和AI门户之间时，患者就在等待癌症药物。互操作性是患者安全问题。"
加剧这一临床风险的是巨大的安全漏洞。根据IBM 2025年《数据泄露成本报告》，虽然全球数据泄露平均成本已趋于稳定，但美国医疗行业的泄露成本连续15年位居各行业之首，每次事件高达742万美元。这是技术债务的终极代价：一个让临床医生沮丧、伤害患者并将最敏感数据暴露于灾难性财务和声誉风险的系统。
伊曼迪的解决方案——"数字外交"——核心在于使用AI代理作为新旧世界之间的翻译器。在赛富时，他负责开发和推广穆尔软件(MuleSoft)行业加速器，这些预包装工具包将遗留医疗数据转换为符合HIPAA、GDPR和FDA标准的API-ready格式。
这些加速器已产生切实成果。例如，全球医疗技术公司豪洛捷(Hologic)使用穆尔软件的API驱动方法，将关键项目部署速度提高了3倍，为其全球180多个应用程序提供服务。同样，内布拉斯加医学中心(Nebraska Medicine)通过使用医疗保健穆尔软件加速器，为其呼叫中心代理提供简化的"一站式"工作流程，从而改善了呼叫响应时间和患者满意度。这一影响延伸至合作伙伴生态系统，德勤(Deloitte)和普华永道(PWC)等公司已大幅缩短部署时间，将数月的手动编码转变为数天的自动化工作流程。"遗留系统不是需要解决的问题——它们是需要解锁的资产，"伊曼迪解释道。"我们的角色也是为合作伙伴生态系统提供工具，让这些资产在现代世界中发声。"
解码过去并构建未来的机器
伊曼迪的展望依赖于充当考古学家和建筑师的AI代理。与传统自动化(RPA)不同，这些代理使用机器学习映射遗留代码库，识别关键业务逻辑，并生成云原生API——同时保留数十年的数据关系。
以药物警戒为例，即跟踪药物副作用的过程。当辉瑞(Pfizer)等大型制药公司与伊曼迪团队合作时，面临的是存储不良事件报告的1980年代数据库迷宫。仅2024年，就有4.14亿患者接受了其药品和疫苗，而伊曼迪的代理解析了与这些产品相关的大量不良事件(AEs)，自动生成符合FDA标准的申报材料，将申报错误降至个位数。"这就像是为每种被遗忘的编程语言提供罗塞塔石碑。通过自动化数据录入，AI代理使药物警戒专家能够专注于更高价值的信号检测和分析，转变他们的工作流程并增强其能力，"一位辉瑞IT主管表示。
这项技术的影响不仅限于内部效率，还创造了深刻的社会价值。例如在印度，阿波罗医院(Apollo Hospitals)利用自动化每年处理超过50万份保险索赔，加速了低收入患者获得医疗服务的机会。同时，创新的护理模式正在应对公共卫生危机；瑞典痴呆症护理网络的一项试点项目通过部署AI进行自动化护理协调，将护理人员倦怠率降低了25%。
这种本地化影响标志着巨大的全球转变。根据高德纳(Gartner)2025年预测，这一势头无可否认：医疗保健AI市场预计将从2025年的216.6亿美元激增至2030年的1100多亿美元。高德纳预测，AI代理将增强或自动化50%的所有业务决策，从根本上重塑临床和行政工作流程。
这项技术背后的势头也不再仅基于预测，而是基于世界领先医学机构发表的同行评审结果。2025年**斯坦福医学院(Stanford Medicine)**在《自然》杂志发表的一项开创性研究证明，分析临床笔记和医学图像的AI模型能够以前所未有的准确性预测疾病进展，实现更早干预。这种临床能力伴随着深远的运营影响。**哈佛医学院(Harvard Medical School)**研究人员在近期《新英格兰医学杂志(NEJM)》观点文章中指出，试点项目中环境AI"抄写员"将医生下班后的电子健康记录文档时间——通常称为"睡衣时间"——减少了50%以上，直接对抗倦怠。这些切实成果凸显了AI在医疗保健中的变革潜力。
多云 mastery：治愈医疗的分裂人格
医疗保健的云转型一直如同精神分裂。虽然80%的提供商使用多云，但只有15%将其统一为连贯策略——这一脱节每年给该行业造成280亿美元的冗余存储和安全漏洞成本。伊曼迪的解决方案：结合代理力量(Agentforce)的穆尔软件，赛富时的代理平台，作为多云环境的"中枢神经系统"。
在2025年5月纽约举行的代理力量全球巡展(Agentforce World Tour)上，伊曼迪展示了穆尔软件与代理力量如何在AWS、Azure和本地Epic电子健康记录系统之间协调数据。实时地，一个AI代理诊断出计费差异，与保险公司聊天机器人协商，并更新患者记录——这一壮举此前需要六个人工接触点。"这不仅仅是集成，"他告诉观众。"这是点石成金。"
数据验证了这一炒作：早期采用者报告索赔处理速度提高40%，云成本降低30%。但更大的前景在于可扩展性。伊曼迪的团队已使40多个国家的15,000多名开发者能够构建专业代理，从内罗毕的事先授权机器人到圣保罗的临床试验招募者。
无需重建不平等的医疗改革
并非所有遗留包袱都是技术性的。当伊曼迪的代理在2024年现代化美国南部一家医院的患者预约系统时，他们发现了一个可悲的遗迹：12%的治疗优先级规则中嵌入了种族偏见。"AI反映了我们的历史，"阿图尔· Gawande博士警告道。"在不面对数据的情况下现代化代码，你会使不平等自动化。"
伊曼迪的回应是"设计即伦理"的防护措施。所有代理现在都经过严格的偏见审计，而开源工具包让非政府组织能够为服务不足的社区调整算法。这是一种脆弱的妥协——大多数医院仍缺乏AI治理框架，但伊曼迪认为这是不可协商的。"透明度不是功能，而是基础，"他坚持道。伊曼迪倡导"人在回路"(Human-in-the-Loop, HITL)架构，其中AI处理"执行"(数据录入、索赔检查)，但人类保留对"判断"(患者同理心、复杂谈判)的控制。2025年美国医学会调查明确指出，近一半医生(47%)将增加监督和监管列为建立对AI工具信任的首要要求，表明对强大治理框架的明确需求。
人性代价：自动化同理心？
回到麻省总医院，护士莱娜·奥尔蒂斯(Lena Ortiz)回忆起前代理时代："我会花数小时与保险机器人争论，而我的患者在受苦。"如今，AI处理了她80%的事先授权工作，使她能够领导儿科癌症支持小组。"机器对抗 bureaucracy，"她说。"我们对抗疾病。"
然而，转型并不均衡。当波士顿的医院部署伊曼迪的工具时，密西西比州和马拉维的诊所却缺乏预算或宽带来加入。伊曼迪的下一个任务是与当地非营利组织合作，在2026年前为100多个服务不足的地区带来低代码代理，旨在缩小这一差距。"没有访问权限的技术只是另一堵墙，"他说。
进步作为悖论
遗留现代化运动体现了一个悖论：要构建未来，我们必须首先保护过去。像瓦拉·伊曼迪这样的AI领导者的工作证明，曾经被视为锚点的老化系统可以成为公平的引擎——如果由伦理、包容性和不懈迭代引导。
但随着医院急于采用AI代理，一个问题依然存在：我们将控制这些工具，还是它们将控制我们？答案不在于代码，而在于良知。毕竟，遗留系统并没有创造我们的偏见、低效率或不平等——它们只是将它们编码了。这一转型的真正考验不是技术性的。它在于我们是否有勇气现代化自己，并确保我们的新工具反映我们最好的一面，而不是我们过去的潜在缺陷。
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