设想一个每个流程都根据个人需求量身定制的医疗系统：医疗记录无缝整合，通过人工智能轻松安排预约，后续护理得到精心管理。处方在出院时即可送达，物流运行顺畅，医生能够全心专注于患者，而人工智能则负责处理文档、编码和护理协调。
就诊后，患者会收到结构化的随访服务、用药提醒以及安全的沟通渠道以获得持续支持。人工智能持续监测健康数据，向临床团队发出潜在风险预警，并帮助预防再次入院。最终结果是一个更加个性化、高效且以人为中心的医疗体验。
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要的数据挑战。第一个挑战是数据的巨大规模：医疗行业产生约全球30%的数据，这些数据来源于电子健康记录、先进成像技术和可穿戴设备等。除了规模之外，大量数据还孤立存在于传统系统中。最后，遵守严格监管要求（如HIPAA和GDPR）的合规监督，为人工智能整合数据的道路增添了复杂性。
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，通过人工智能实现转型。根据ServiceNow和牛津经济学共同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评分从45分下降至34分。然而，约16%的组织——被指定为先行者（Pacesetters）——正在取得显著进展。这些先行者将人工智能视为一种变革性资源；超过四分之一的组织已经实施了代理式人工智能（agentic AI），近一半计划在来年实施。
在人工智能数据利用方面展现领导力
这些医疗先行者通过展现数据领导力来释放人工智能的价值：
- 采用基于平台的战略。 先行者将现代和传统平台连接起来，创建高效的、由人工智能管理的工作流程，用于预约安排、编码、图表记录、计费和报销，同时保持数据安全和完整性。
- 实施强有力的治理协议至关重要。 在医疗保健中使用的人工智能技术需要满足认证标准，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。
- 在全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善。
未来前景光明
成功的人工智能转型需要复杂的基础设施、强有力的治理协议以及组织透明度。通过采用全面的人工智能整合方法，医疗系统可以提高运营效率，并提供越来越个性化、主动且关注个体患者需求的医疗服务。
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