医疗行业正处于AI淘金热中，投资者、医疗机构和保险支付方以前所未有的资金规模投入新技术。但根据在HFMA（医疗财务管理协会）年会上聚集的一批顶级医疗CFO和行业领导人的观点，这些投资中的大部分注定会令人失望。
问题不在于AI工具本身——而在于大多数医疗组织正在将这些复杂模型安装在已有数十年历史的基础设施上。
Seema Verma（前美国医疗保险和医疗补助服务中心CMS主管、Oracle Health生命科学部门总经理）直言不讳地表示："没有数据战略，就不可能有AI战略。"
她认为，大多数医疗机构目前使用的基础设施太过陈旧，无法满足AI实际所需——即能够实时访问临床、财务和运营系统中的统一数据。
例如，依赖AI建议的医生需要该模型能够即时了解患者的保险计划是否涵盖某种药物、该药物是否有库存以及患者是否存在任何药物相互作用。
Verma表示，如果没有这种连接纽带，即使是最强大的AI工具也会表现不佳。
Mike Marks（美国最大医疗系统之一HCA Healthcare的CFO）附和了Verma的担忧，并补充说，技术债务的规模之大正在积极阻碍进步。
"我们所有人正在处理的遗留系统数量真的在阻碍转型，"他评论道。
Marks指出，在这种规模上替换技术成本极其高昂，而对AI创新的需求已经远远超过任何医疗系统的支付能力，这使得做好基础工作变得更加关键。
他的优先级公式是：首先关注临床系统，然后是运营和行政功能。
这一逻辑是以患者为中心的。Marks解释说，临床系统直接影响护理交付，因此在这些方面的改进对健康结果有着最直接的影响。运营和行政功能也很重要，但在Marks看来，它们应该优化为服务于已经提供高质量护理的系统——而不是相反。
Marks补充说，临床AI表现不佳会对患者产生直接后果，因此需要最严格的投资和监督。
另一家医疗系统CFO——BJC Healthcare的Scott Hawig——也同意，医疗行业在AI兑现承诺之前还有很长的路要走。
Hawig认为，当前的现实最好由支付方和提供方之间发生的事情来描述。他将其描述为：两组机器人，由对立双方部署，无休止地为索赔而战，无人获胜。
Hawig宣称："机器人对决机器人——提供方收入周期机器人对抗保险拒付机器人——是根本问题。"
AI工具已经存在，投资资本正在流动，紧迫性是真实的。但正如这些专家所明确表示的，如果不先修复数据基础就开出巨额支票，可能只是以更昂贵的方式陷入停滞。
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