想象一个医疗系统，每个流程都根据个人需求量身定制：病历无缝整合，人工智能轻松安排预约，后续护理得到精细管理。出院时处方自动送达，物流顺畅运行，医生专注于患者，而人工智能处理文档、编码和护理协调。
就诊后，患者收到结构化的随访计划、用药提醒和安全通信以提供持续支持。人工智能持续监测健康数据，向临床团队预警潜在风险，帮助预防再入院。结果是更加个性化、高效且以患者为中心的医疗体验。
人工智能转型始于数据
实现这一愿景需要医疗生态系统解决重大数据挑战。首要挑战是数据量巨大：医疗行业产生全球约30%的数据，来源包括电子健康记录、先进成像技术和可穿戴设备。除数据量外，大量数据孤立于遗留系统中。最后，遵守严格的监管要求（如《健康保险流通与责任法案》和《通用数据保护条例》）使人工智能数据整合路径更加复杂。
向先行者学习
医疗行业正涌现出一批有效应对数据挑战并借助人工智能转型的公司。根据ServiceNow与牛津经济研究院开发的《企业人工智能成熟度指数》，2025年医疗行业的平均人工智能成熟度得分从45降至34。尽管如此，约16%的组织——被指定为“先行者”——正取得显著进展。这些先行者将人工智能视为变革性资源；超过四分之一已实施代理式人工智能，近一半计划在未来一年内实施。
在人工智能数据利用中展现领导力
这些医疗先行者通过展现数据领导力解锁人工智能价值：
- 采用平台化策略。 先行者连接现代与遗留平台，创建高效的AI管理的工作流程，用于预约、编码、记录、计费和报销，同时维护数据安全与完整性。
- 实施稳健的治理协议至关重要。 医疗中使用的AI技术需满足认证标准，完成审计和合规流程，并遵守隐私法规。先行者实施治理结构以评估风险、改进安全实践并维护患者信任。
- 促进企业级透明度。 采用AI治理的最佳实践包括创建集中式AI模型注册表，系统化记录关于意图、所有权、运营成本和生命周期管理的透明细节。在试点阶段评估业务影响，使领导层能够证实AI实施对患者结果和组织绩效的改善。
未来光明
成功的人工智能转型需要先进的基础设施、强有力的治理协议和组织透明度。通过采用全面的人工智能整合方法，医疗系统可提升运营效率，并提供日益个性化、主动且关注个体患者需求的护理。
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