想象一个医疗保健系统，其中每个流程都根据个人需求量身定制：医疗记录无缝整合，人工智能轻松安排预约，后续护理得到精细管理。处方在出院时送达，物流顺畅运行，而医生可以全心关注患者，同时人工智能处理文档、编码和护理协调。
就诊后，患者会收到结构化的随访、用药提醒以及用于持续支持的安全沟通。人工智能持续监测健康数据，向临床团队发出潜在风险警报，帮助预防再次入院。结果是一个更加个性化、高效且以人为本的医疗保健体验。
人工智能转型始于数据
实现这一愿景需要医疗保健生态系统解决重大的数据挑战。第一个挑战是数据的巨大体量：医疗保健产生约全球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。除体量外，大量数据孤立于遗留系统中。最后，遵守严格的监管要求（如HIPAA和GDPR）的合规监督为人工智能数据集成增添了复杂性。
向先行者学习
有一批医疗保健公司正在有效应对数据挑战，利用人工智能进行转型。根据ServiceNow和牛津经济研究院开发的企业人工智能成熟度指数，2025年医疗保健行业的人工智能平均成熟度得分从45降至34。尽管如此，约16%的组织——被指定为先行者——正在取得显著进展。这些先行者将人工智能视为变革性资源；超过四分之一的组织已实施代理式人工智能，近一半计划在来年实施。
在人工智能数据利用中展现领导力
这些医疗保健先行者通过展现数据领导力来释放人工智能价值：
- 采用基于平台的战略。 先行者连接现代和遗留平台，创建高效的人工智能管理工作流程，用于预约、编码、制图、计费和报销，同时保持数据安全和完整性。
- 实施强大的治理协议至关重要。 医疗保健中使用的人工智能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。
- 在企业范围内促进透明度。 采用人工智能治理的最佳实践包括创建集中式人工智能模型注册表，系统化地编目有关意图、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，使领导者能够证实人工智能实施带来的患者结果和组织绩效的改进。
未来光明
成功的人工智能转型需要复杂的基础设施、强大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，医疗保健系统可以提高运营效率，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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