临床信息学领导者预计，到2026年，医疗需求将加速增长，资源将日益紧张，而人工智能的发展速度将超过治理能力和一线工作流程的吸收能力。首席医疗信息官（CMIO）和首席护理信息官（CNIO）们的共识很明确：变革的速度已超过支撑它的结构。以下是七个前瞻性见解。
1. 人工智能的发展速度超过采纳、治理和劳动力准备度
到2026年，人工智能将影响护理交付的几乎每个方面——但信息学领导者表示，面临的挑战并非技术性的，而是结构性的。
- 玛吉·坎宁安（Maggie Cunningham），博士护师，英诺瓦（Inova）医疗系统（总部位于弗吉尼亚州费尔法克斯）首席护理信息官表示，人工智能将从根本上改变团队“护理、教育、排班和沟通”的方式，但组织必须付出大量努力来准备团队并建立对风险的信任。
- 戴普提·阿明（Dipti Amin）医学博士，约翰霍普金斯全儿童医院（Johns Hopkins All Children’s Hospital，总部位于佛罗里达州圣彼得堡）首席医疗信息官表示，医疗系统正被大量人工智能解决方案淹没，在财务受限的情况下，很难识别哪些工具能带来真正的价值。
- 乌斯曼·阿赫塔尔（Usman Akhtar）医学博士，弗吉尼亚医院中心（Virginia Hospital Center，总部位于弗吉尼亚州阿灵顿）首席医疗信息官描述了“无处不在的人工智能”与不成熟的治理之间的碰撞，指出信息学部门被期望支持他们无法完全控制的嵌入式和影子工具。
- 杰森·拉·马尔卡（Jason La Marca）医学博士，洛杉矶使命社区医院（Mission Community Hospital）首席医疗信息官强调，需要在人工智能伦理、偏差监控、数据质量和模型验证方面设置强有力的防护措施，以避免仅用速度取代临床判断。
- 贝克特·马恩克（Becket Mahnke）医学博士，康弗伦斯健康（Confluence Health，总部位于华盛顿州韦纳奇）首席医疗信息官表示，真正的障碍将是临床医生的采纳；人工智能使用的不均衡可能扩大实践差异并破坏患者体验。
- 阿梅尔·萨蒂（Amer Saati）医学博士，基督复临安息日会健康（Adventist Health，总部位于加利福尼亚州罗斯维尔）首席医疗信息官表示，快速采纳必须与治理、安全和公平相平衡，以维持临床医生的信任。
- 尼尔·乔拉（Neal Chawla）医学博士，威克医疗（WakeMed，总部位于北卡罗来纳州罗利）首席医疗信息官表示，人工智能部署必须同时平衡技术债务和应用合理化——在创新与基础维护之间制造紧张关系。
领导者们的信息一致：人工智能带来机遇，但若缺乏治理、采纳、互操作性和劳动力准备度，其影响将受限。
2. 信息学职责扩展速度超过角色认知
多位领导者表示，随着数字化转型加速，角色模糊正成为一大挑战。
- 马克·贝诺伊（Marc Benoy），注册护士，萨玛健康（Summa Health，总部位于俄亥俄州阿克伦）首席护理信息官表示，信息学仍常被视为“护理工作”或“电子健康记录优化”，而非涉及运营、质量、安全、员工体验和转型的企业级学科。
- 阿赫塔尔博士将信息学团队权限不明确描述为结构性障碍，尤其是当人工智能工具在企业中涌现而缺乏协调所有制时。
- 萨蒂博士表示，互操作性期望和数字倡议的加速速度超过了分配给信息学的资源，加剧了职责范围与支持之间的不匹配。
随着临床实践、分析、IT和运营之间的界限模糊，领导者们表示，信息学家必须不断澄清其团队的工作内容——以及不工作内容——以避免被拉伸到不可持续的程度。
3. 信息学工作需求增长速度超过团队支持能力
医疗系统中请求的量、速度和复杂性持续增加。
- 贝诺伊先生表示，快速循环的设计、构建、测试和部署往往超过运营准备度和治理，将信息学团队拉入工作流程重新设计、政策更新和人员配置模型变更，而没有增加资源。
- 阿赫塔尔博士表示，信息学常被期望在数据质量、系统碎片化和治理缺口持续存在的环境中交付成果。
结果：团队正在更多领域承担更多工作，期望更高，但能力并未同比例扩展。
4. 财务压力和劳动力短缺正在减缓数字化转型
领导者指出，预算收紧和劳动力减少是重大障碍。
- 马克·珀金斯-卡里略（Marc Perkins-Carrillo），护理学硕士，注册护士，莫菲特癌症中心（Moffitt Cancer Center，总部位于佛罗里达州坦帕）首席护理信息官表示，信息学仍被误认为是成本中心，导致资源不足，尽管信息学能带来效率和长期节约。
- 拉·马尔卡博士指出，政府支付比例较高的社区医院在利润率收窄时面临特别严峻的挑战。
- 约瑟夫·埃文斯（Joseph Evans）医学博士，森塔拉健康（Sentara Health，总部位于弗吉尼亚州诺福克）首席健康信息官表示，《平价医疗法案》和医疗补助报销变化将加剧财政挑战，但也可能迫使系统以更精准、高价值的方式创新。
- 贾里德·豪克（Jared Houck），注册护士，罗珀圣弗朗西斯医疗保健（Roper St. Francis Healthcare，总部位于南卡罗来纳州查尔斯顿）首席护理信息官表示，组织往往低估人工智能和信息学，因为收益是渐进的，但这些改进累积起来能保护劳动力能力和运营稳定性。他说，财务模型仍青睐“阶跃函数”回报，如立即减少全职等效人员或成本，这可能导致对可持续转型所需的可用性、可靠性和信任投资不足。
与此同时，来自供应商和行业的竞争继续挤压混合临床-技术人才的管道。
5. 临床医生参与变革的带宽持续缩减
多位领导者指出，转型目标与一线能力之间存在差距。
- 贝诺伊先生表示，临床医生如此忙碌，以至于参与发现、验证、培训和变革管理的机会日益有限，导致信息学团队承担更多工作。
- 马恩克博士将此带宽问题与人工智能采纳联系起来：如果没有持续的临床医生参与，人工智能将变成可选项而非标准工作——加深差异并减缓进展。
临床医生的压力已成为数字化转型的结构性障碍。
6. 互操作性需求、技术债务和网络安全风险仍是基础挑战
领导者强调，尽管人工智能正引发兴奋，但长期存在的基础设施问题仍未解决。
- 萨蒂博士表示，互操作性期望的上升速度超过了支持所需的劳动力和资源。
- 乔拉博士强调了在创新与技术债务和应用合理化之间取得平衡的复杂性。
- 拉·马尔卡博士表示，随着威胁演变，网络安全正成为日益增长的压力点，需要大量投资于网络防护、监控和员工教育。
这些基础问题限制了新兴技术能够安全、快速扩展的程度。
7. 跨职能协作必不可少——但治理机制仍在成熟中
信息学位于护理、医学、IT、分析、财务、人力资源、质量和运营的中心——领导者表示，这种依赖性只会增加。
- 贝诺伊先生表示，统一的治理结构未能跟上跨职能需求，使信息学在缺乏增加的权限或资源的情况下调解孤立团队之间的问题。
- 阿赫塔尔博士指出类似的摩擦，称未解决的结构性问题使可持续转型远比“开启人工智能”复杂得多。
如果没有更强有力的共享治理，信息学团队将面临在支持不足的情况下吸收组织压力的风险。
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