为创新构建基础设施：让NHS和社会护理系统做好AI准备
基础技术设施的不足正在阻碍人工智能改善健康服务的潜力。这些技术缺陷消磨了医护人员对AI的热情，导致士气低落。即便部分医护人员认可AI的前景，但在日常工作中，他们经常遭遇电脑崩溃、网络不稳定等基础问题，不仅加重工作负担，也因设备老旧无法支持AI应用。
AI工具承诺为患者护理带来巨大提升，同时优化有限资源的使用。但要实现这一潜力，必须首先完善基础技术设施。当前，NHS各机构在技术设备更新上存在显著差异，部分机构虽采购新设备却未考虑未来功能需求，导致设备快速过时。以某神经外科机构为例，其技术配置可与梅奥诊所媲美，但这类案例仅是少数。
技术基础设施的核心挑战
设备适配性问题
医疗机构需配备性能达标且数量充足的设备支持AI应用。某物理治疗数字主管指出："我们的IT基础设施正在崩溃，电脑老旧、系统过时，连同时运行Outlook和浏览器都困难。"尽管部分机构具备较强数字能力，但全系统10-50%的技术系统亟需现代化改造。设备更新必须考虑未来AI功能需求，否则将造成资源浪费。
连接能力不足
医疗AI应用对网络连接提出更高要求。某些AI工具仅能在云端运行，如通过云算法将医学影像转为3D手术规划模型。2023年评估显示当前医疗机构网络连接仍不达标，即便已升级无线网络，也难以满足未来AI应用需求。
云战略滞后
尽管2013年政府已出台"云优先"政策，但NHS仍混合使用本地数据中心和云服务器。本地数据中心存在空间、散热和电力供应限制，而云端迁移需持续投资。某些机构因云端AI成本过高（如影像大数据分析）转而加强本地服务器，但这种方式增加了数据共享的复杂性。
权限管控障碍
严格的IT权限限制阻碍了AI创新。全科医生指出："在NHS电脑安装软件需层层审批，甚至要数据保护官介入，填写冗长表格并等待供应商沟通，成功率堪比碰运气。"
数据治理关键问题
数据系统碎片化
电子健康记录等系统虽存储关键医疗数据，但数据标准不统一、访问接口不开放。社会护理AI供应商批评称："社会护理系统管理软件供应商收取巨额费用，系统不友好且无法与其他系统集成。"数据主权问题也成障碍，某神经科医生指出："数据归你所有，但数据库属公司所有，他们可收取高额数据提取费甚至直接拒绝。"
数据质量缺陷
医疗数据常存在标注错误、记录不全等问题。某AI临床科学家举例："本应显示胸部的影像扫描可能标记为骨盆，因为医生检查腹部时多拍了张骨盆影像。"数据清洗需构建专项工具和人才培养体系。
治理机制僵化
各地区对信息治理的解读差异导致数据整合困难。某NHS AI供应商指出："中央部门不愿明确授权数据用途，导致地方需要复杂谈判，相同数据在某地区可用而在其他地区被拒。"
组织能力短板
IT团队能力不足
集中化IT管理和预算削减导致机构IT团队流失率高、专业能力下降。临床AI科学家反映："每次报修都要面对新技术人员，需要重复指导基础操作。"
资金保障缺失
技术预算常被挪作他用，导致实施环节资金短缺。某数字主管指出："采购技术后缺乏资金招聘人员、培训或改进流程，机构不得不使用研究基金来升级遗留系统。"
关键建议
- 设备管理：建立定期审计机制，按AI发展需求更新设备，确保每位员工至少配备一台可用设备
- 网络升级：卫生部牵头测试AI应用的连接需求，预留专项网络建设资金
- 云战略重构：制定兼顾本地与云平台的混合策略，开展国家层面的云计算采购谈判
- 权限改革：建立安全沙箱环境，在控制风险的同时释放创新空间
- 数据治理：强制推行数据标准，利用联邦数据平台等工具降低共享门槛
- 人才培养：投资建设数据清洗工具，培养医疗数据科学家队伍
- 监测体系：建立AI后部署监测机制，配置自动化质量检查系统
- 资金保障：制定多年技术投资计划，确保实施环节资金配套
总体挑战
要使AI真正惠及患者和医护人员，必须进行系统性基础设施升级，包括技术设备、权限管理、治理架构和领导力培养。当前电脑崩溃和网络不稳定等问题正在消解对技术的信心。虽然AI技术快速发展，但基础设施投入不足已成为医疗系统应用AI的主要障碍。
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