人工智能（AI）有望彻底改变医疗保健这一最复杂且至关重要的行业。从诊断到治疗再到预防医学，AI分析海量数据集和检测模式的能力，提供了前所未有的准确性和速度。除了医疗服务外，AI还简化了行政任务，使工作流程更加高效，释放了医疗保健专业人士的时间，让他们可以更多地直接照顾患者。然而，仍有许多挑战需要解决，例如确保数据隐私、减少算法偏见、区分信号与噪声以及应对复杂的法规。尽管存在这些障碍，AI改善患者结果和效率的潜力预示着医疗保健未来的重大转变。
利用其在医疗保健、商业和技术方面的深厚专业知识，罗纳德·拉兹米博士——一位经验丰富的心脏病专家兼企业家——对AI如何解决系统长期存在的问题及成功所需的障碍有明确的愿景。
AI在医疗保健中的采纳障碍
拉兹米博士指出，尽管AI具有巨大潜力，但在医疗保健领域的采纳却面临诸多障碍。该行业的复杂性，尤其是在决策方式和谁来做决策方面，造成了显著的挑战。医生可能希望使用创新的AI工具，但他们通常不控制采购决策，这些决策由管理人员或受保险公司影响。因此，即使是有前景的AI技术也可能难以获得推广。
拉兹米博士认为，AI采纳缓慢的根本原因在于医疗保健系统的保守性和风险规避。医疗保健远比消费者零售复杂，在消费者零售中，人们可以即时决定购买他们喜欢的产品。而在医疗保健中，患者并不直接做决策。医生、管理人员和保险公司都参与决定应采用哪些技术。不幸的是，实际从业者通常话语权较小。这种复杂的决策过程往往延迟甚至阻碍了即使是已证明的创新技术的推广。尽管已有超过700种获得FDA批准的AI医疗产品，但大多数仍未实现有意义的采纳，这主要是由于这些障碍所致。
进一步复杂化的问题是，围绕AI的狂热可能导致对其能力的误解。在接受CNBC采访时，杰米·戴蒙声称AI将“治愈癌症”。虽然拉兹米博士承认AI的巨大潜力，但他强调，这样的大胆预测可能会误导公众。“AI不是一夜之间解决医疗保健问题的灵丹妙药，”他说，“尽管它可以帮助处理行政任务和临床工作流程，但它尚未真正解决任何问题。”尽管如此，AI在研究、交付和预防方面的潜在影响不容忽视。
AI在医学研究、医疗保健交付和预防医学中的潜力
用不了多久，AI就会彻底改变医疗保健行业。AI处理和分析大量数据的能力在疾病、遗传标记和治疗路径的医学研究中可以发挥变革性作用。拉兹米博士强调，AI在分析复杂的生理功能如微生物组、基因组和其他关键健康领域方面的潜力，可能为人类健康带来重大突破。通过分析人类无法匹敌的数据规模，AI可以识别模式和相关性，从而推动重大发现。
此外，AI可以解决医疗保健交付系统中最紧迫的问题之一，即资源短缺。通过自动化常规行政任务甚至辅助临床决策，AI可以释放医疗保健提供者宝贵的时间，让他们专注于更重要的事项。AI带来的最令人兴奋的机会之一是将医疗保健从被动模式转变为预防模式。目前，大多数人只有在生病时才会与医疗保健系统互动。AI可以通过持续监测健康数据并提供预测分析，实现在问题变得严重之前进行干预。然而，为了推动预防性医疗保健，需要进行大量投资，因为支持这些变化的基础设施尚未到位。
正如拉兹米博士警告的那样，尽管潜力显而易见，但AI仍处于早期阶段。许多技术尚未得到充分验证，特别是在长寿领域，AI驱动的产品在没有足够临床证据支持的情况下被推向市场。一旦得到验证，真正的挑战在于将AI整合到医疗保健的复杂基础设施中，并确保AI技术能够在该系统中发挥作用。
跨职能专业知识的重要性
成功将AI整合到医疗保健中不仅需要创新，还需要跨职能的专业知识。在拉兹米博士看来，结合临床、业务和技术视角的解决方案更有可能成功。他指出，医疗保健机构急需评估AI产品的框架，以避免分析瘫痪，即买家因选择过多而不知所措，最终什么也不买。这种专业知识对于确定哪些AI技术将真正解决机构需求，哪些只是不必要的附加品至关重要。
要使AI有效，买家（如医疗保健机构）和企业家都必须了解整个行业格局。买家需要知道如何在众多AI产品中做出区分，评估哪些技术将真正为其最紧迫的痛点增加价值。企业家则需要了解行业的优先事项和挑战，以确保他们的产品找到市场契合点，解决正确的问题。缺乏这种理解，无论多么创新的AI技术都不太可能获得采纳。
罗纳德·拉兹米博士在医疗保健和技术领域的旅程
毫无疑问，拉兹米博士的职业生涯和经历是推进AI在医疗保健中应用所需跨职能专业知识的典范。凭借其多样、相关且广泛的背景，拉兹米博士在这一事业中处于独特位置。他在梅奥诊所开始了职业生涯，积累了临床工作流程和患者护理的第一手经验。在进行心脏病学培训期间，他是少数获得NIH资助的人之一，这让他了解了数字技术及其在医疗保健中的应用。他最引人注目的贡献之一是在管理心脏患者中应用MRI系统的先驱——这是将数字技术应用于医疗实践的重大突破。为了帮助教育和培训心脏病学家使用MRI管理心脏患者，拉兹米博士开发了一套软件系统，并合著了《心血管磁共振成像手册》。
他决定攻读MBA，表明了他希望弥合临床实践与商业之间的鸿沟，最终为从事医疗咨询和创业的职业生涯做好准备。在西北大学凯洛格管理学院获得MBA学位后，拉兹米博士加入了麦肯锡公司，专注于企业财务，从事医疗咨询、私募股权和并购工作。在此期间，拉兹米博士对行业的运营挑战有了更广泛的理解。这种结合医学专长和商业智慧的经历，使他在后来创立Acupera时受益匪浅。Acupera是一家人口健康管理软件公司，赋能医疗保健组织利用数据、护理路径和AI来工业化关键的护理交付和患者管理环节。在运营公司七年的过程中，他遇到了将技术引入医疗保健的真实障碍，这是他尽管多年在该领域工作也没有预料到的。这段经历塑造了他对AI在医疗保健中采纳复杂性的看法，以及跨职能专业知识的必要性。
拉兹米博士的新书《AI医生：人工智能在医疗保健中的崛起》深入探讨了这些复杂性，提供了关于医疗保健、AI和将有意义的创新推向市场的跨职能专业知识的见解。该书还提供了医疗保健机构评估AI产品的框架，帮助它们购买真正有助于员工和患者的产品。他的博客《AI医生》已经运行了三年，每月客观剖析与AI相关的主题，如长寿、预防护理和医学研究。这两个平台提供了对AI在医疗保健中的巨大潜力和大规模实施的艰巨挑战的独特视角。
拉兹米博士正在将其跨职能专业知识付诸实践（并将其资金用于实际行动），创立了一家新的风险投资公司ZOI Capital，专注于医疗保健领域的AI。公司名称取自希腊语中的“生命”，ZOI Capital不仅仅提供资金。它还带来了正确的专业知识，帮助AI公司应对医疗保健系统的复杂性。许多传统风险投资公司在多个行业中广泛投资，而ZOI Capital通过深度专业化和专注于一个行业中的一个技术，将资本与实际指导相结合，帮助AI公司理解医疗保健市场并避免常见陷阱。
拉兹米博士认为，私人市场对医疗保健的投资需要一种专门的方法，同时利用这种跨职能的专业知识。他将当前情况与最初的互联网热潮和第二波社交媒体公司的兴起进行了比较，解释说仅仅提供资金在当今专门化的AI医疗保健市场中是不够的。相反，投资者必须提供实地指导，帮助公司将产品商业化并带入医疗保健环境。
AI在医疗保健和长寿领域的未来
在他的新文章《Fast Company》中，拉兹米博士探讨了应对人类最长追求之一的机会和挑战。AI在医疗保健领域的未来无疑是充满希望的，但也必须谨慎对待。正如拉兹米博士所指出的，许多与长寿相关的AI驱动医疗产品在没有充分临床验证的情况下被推向市场。例如，提供微生物组分析以销售所谓“年龄生物制剂”的公司正在利用尚未在临床试验中得到证实的AI驱动理论。拉兹米博士告诫消费者保持怀疑态度，并在花费金钱购买可能没有任何实际益处的产品前咨询医疗保健专业人士。
罗纳德·拉兹米博士在医疗保健、技术和商业交叉领域的工作使他处于独特的位置，能够理解AI带来的挑战和机遇。拉兹米博士对未来的愿景是，AI不仅改善医疗保健交付，还将医疗保健转变为更加主动、高效和可及的系统。随着AI的不断进化，将需要企业家、投资者和医疗保健专业人士的共同努力，才能充分发挥其潜力。
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