苏·贝拉戈杜，Intellectus Advisors管理合伙人，帮助初创企业从创意到营收增长的兼职产品与增长负责人。
医疗行业素以行动迟缓、谨慎保守和抗拒变革著称。
这种声誉并非空穴来风。在这个领域，电子健康记录系统的迁移动辄耗时数年，新临床协议从研究到床边实践可能需要十年。这种机构逻辑情有可原：当决策关乎生死时，犯错的代价远高于行动缓慢的代价。
但某些变化正在发生。
意料之外的态度转变
数年前，医疗AI领域的主流讨论充满抵触情绪。临床医生不信任它，管理人员不理解它，合规团队视其为潜在责任风险。如今这种讨论已发生实质性转变。
根据美国医学会近期调查，2024年66%的医生报告在执业中使用人工智能，较2023年的38%跃升78%。医疗系统的首席信息官不再质疑是否该实施AI，而是探讨从何处着手。曾将AI视为声誉风险的董事会，如今将缺乏AI视为竞争风险。
劳动力短缺、职业倦怠、报销款项缩减以及患者就医鸿沟扩大，共同造就了"原地不动比前进更危险"的环境。AI从未来考量转变为运营必需品，尤其对效率容错空间最小的机构而言。
社区医疗中心困境
这种紧张关系在社区医疗中心表现得最为明显。
这些机构服务于主流医疗体系长期忽视的群体，包括农村居民、非英语使用者以及无保险和保险不足人群。它们运营利润微薄，严重依赖联邦资金，且在新技术部署时往往排在末位。
具有讽刺意味的是，社区医疗中心可能最能从AI中获益，正因它们可浪费的资源最少。
行政负担已不成比例地消耗其运营能力。工作人员花费40分钟协调15分钟预约的医疗翻译并非特例，而是寻常周三的工作常态。
美国医学会调查发现，57%的医生认为通过自动化减轻行政负担是AI在执业中的最大机遇。对社区医疗中心而言，这一发现意义截然不同——投资回报率并非抽象概念，而是用完成诊疗次数和本可能被拒之门外的患者数量来衡量。
传统巨头垄断的信任缺口与初创企业的弥合
医疗行业长期依赖少数可信技术供应商，几家老牌企业之名已与可信度画上等号。作为新晋公司打入这个圈子曾是巨大挑战。虽然这种动态尚未消失，但正在减弱。
转变部分源于代际更迭。在消费技术环境中成长的临床领导者对可信产品的认知截然不同。结构性因素同样关键：传统巨头必然行动迟缓，其系统堆积着数十年积累的复杂性。面临特定紧急问题的医疗系统无法等待主要供应商耗时18个月定制解决方案。
这为更小更快的公司开辟了空间，但仅限于那些愿意艰难赢得信任的企业。
真正获得 traction 的公司正通过不同方式取胜：嵌入临床工作流程，从真实使用中学习，并以大型供应商无法做到的方式迭代。
赢得信任的实际路径
Lexi是一家AI驱动的医疗翻译平台，对此有切身体会。在早期部署中，团队曾假设便捷获取将推动采用，事实却非如此。工作人员仍回归电话翻译，并非因Lexi无效，而是医疗行为根深蒂固。
团队亲赴现场观察真实互动，围绕工作人员实际工作方式重构产品集成。Lexi创始人悉达多·乌玛拉尼·拉贾维尔和林·范将其目标描述为"专注消除摩擦"。
成熟的AI健康公司Abridge做法类似：他们提供贴身培训，即公司人员在患者互动期间现场驻守。这至关重要，因为临床医生不仅在学习新工具，更在重塑经年累月形成的肌肉记忆。
这种从怀疑到依赖的转变，通过近距离接触实现。
利润现实
信任叙事之下隐藏着更艰难的讨论，值得坦率面对。
AI确实重构了某些职能。围绕摩擦、协调、翻译、转录和导诊建立的岗位正在改变。在本就敏感应对劳动力问题的行业，这制造了真实组织复杂性。
但社区医疗中心的利润现实重新定义了这点。这些机构并非在"AI与满编团队"间选择，而常是在"AI与持续人手不足、无法满足患者需求的团队"间抉择。当AI处理先前阻碍诊疗的行政与语言协调工作，临床人员便能聚焦其专属领域。
不同形态的采用曲线
医疗行业行动迟缓的声誉，部分源于距离感。大型供应商掌控分发渠道，采购周期偏爱既有关系，创新自市场顶端逐级渗透。
AI正开始压缩这种距离。
需求最迫切且对缓慢昂贵方案容忍度最低的机构，如今成为最早的实际采用者。
此次不同之处不仅在于技术变革性，更在于近距离接触。
模式日渐清晰：成功采用取决于AI模型如何融入真实工作流程。取得 traction 的团队将其视为需共同学习的能力。
实践中表现为：
• 在实时工作流中与临床医生直接协作
• 通过实时培训而非文档学习
• 基于反馈而非假设迭代
• 扩大规模前先建立信任
推动真实采用的公司不依赖远程上线或自助模式，而是亲身到场。
医疗行业并未对技术变得鲁莽，谨慎依然存在。但风险定义正在改变。对越来越多的机构而言，更大的风险在于等待过久才学习如何运用它。
【全文结束】
