到2036年，医疗IT很可能与我们今天所见截然不同——这并非因为某项单一突破性技术，而是因为数字工具已深度嵌入医疗服务交付流程。
在各大医疗系统中，首席医疗和护理信息学领导者描述了一个由环境智能、预测分析和自动化塑造的未来。但在这一愿景背后，一个一致的主题浮现：最大的风险不是创新落后，而是未能打好基础。
对许多领导者而言，近期现实远比行业叙事更为务实。
俄亥俄州阿克伦市萨玛健康中心(Summa Health)的BSN、RN、CNIO（护理信息学官）Marc Benoy预计，未来几年将更侧重于稳定化而非转型。
他表示："从现在到大约2031年，医疗IT必须专注于稳定化、验证和谨慎引入新兴功能。"
尽管人工智能迅速崛起，但他认为其提供企业级价值的能力仍受限于持续存在的问题：工作流程碎片化、数据质量不一致和投资回报不明确。在这些问题得到解决之前，许多技术将仅限于受控或早期规模化部署。
他表示，这些基础工作将支持长期愿景：一个"无边界的医院"，通过预测分析和集中指挥中心在各种医疗场景中协调护理，远远超越传统医疗机构的范畴。
然而，其他一些人已经开始想象这种成熟状态可能呈现的样貌。
洛杉矶Mission Community Hospital的CMIO（首席医疗信息官）Jason La Marca医生预见了一个文档记录完全融入背景的未来。
他表示，环境式和对话式AI将消除键盘输入时间，而电子健康记录系统(EHR)将演变为后台数据编排层而非面向用户的系统。AI代理将持续与患者互动——管理药物、监测症状并主动引导患者就医——同时收入周期运营将实现全面自动化和实时化。
在这种环境中，预测分析将不仅支持决策，还将驱动决策。
但这些功能是否成功将取决于它们在实践中的实施效果。
阿灵顿弗吉尼亚医院中心(Virginia Hospital Center)的CMIO Usman Akhtar医生表示，决定性转变将不是工具本身，而是它们如何无缝融入临床工作流程。
"医疗IT将感觉更加嵌入医疗服务中，而不是作为额外的工作层独立存在，"他说。
环境记录、决策支持和面向患者的AI可能主导领域，但真正的差异化因素将是临床医生的信任。在他的机构中，这意味着在实际工作流程中测试技术，并建立负责任规模化所需的治理机制。
这种对信任和可用性的重视在领导者中得到广泛共鸣，尤其是随着AI日益普及。
佛罗里达州坦帕市Moffitt癌症中心的CNIO Marc Perkins-Carrillo（MSN, RN）预计，AI不仅将重塑工作流程，还将重塑领导这些工作所需的技能组合。
他表示，未来成功将需要具备生成式AI、临床背景和治理方面的专业知识——各组织必须现在就开始构建这些能力。随着采用加速，保持人工监督仍将至关重要。
"信任但验证"将是关键，他说道，确保AI输出持续接受审查并与患者安全保持一致。
然而，其他人认为最重要的投资根本不是任何特定技术。
华盛顿州韦纳奇市Confluence Health的CMIO C. Becket Mahnke医生表示，变化的速度使预测特定工具不如准备临床医生适应变化更有用。
"获胜的关键不是押注任何特定技术，而是提升临床医生的学习能力，"他说。
在Confluence Health，AI工具不仅用于立即的临床价值，还用于构建长期能力——培训临床医生明确定义任务、评估输出并在技术演进时进行调整。
展望更远的未来，一些领导者预计变革将完全超越软件范畴。
新泽西州帕拉默斯The Valley Health System的CMIO K. Nadeem Ahmed医生预计，机器人将在直接患者护理中扮演日益重要的角色，从手术应用扩展到更多自主的、AI赋能的临床支持。
领导者们普遍认为，AI、自动化和预测分析将塑造医疗IT的未来。但受益最多的组织不会是那些采用最多工具的组织——而是那些首先解决互操作性、数据完整性、工作流程设计和临床医生信任问题的组织。
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