在当今这个人工智能（AI）时代，医疗信息技术（IT）正面临前所未有的混乱和不确定性。在这种背景下，“分诊”这一古老但有效的概念或许能为组织提供最佳指导，帮助它们在2025年及以后保持强大和高效。
“分诊”这一现代概念可以追溯到拿破仑战争时期，当时法国战场上的外科医生开发了一套评估伤员并确定治疗优先级的系统，以便在战争的混乱中合理分配有限资源。这不仅提高了幸存者的数量，还增强了军队的战斗力，并改变了医疗服务的策略，这些影响至今仍在医学领域发挥着作用。
在当前这个充满挑战和技术快速变化的医疗IT环境中，分诊理念可能成为组织的最佳指南。一方面，技术上，医疗行业现在涵盖了广泛的能力和局限性。研究表明，超过一半的医疗机构已经在某些方面使用了AI工具，显示出数据驱动技术的广泛应用。然而，另一方面，医院每年因低效的IT系统损失约80亿美元，整个行业也频繁遭遇高昂的网络安全危机，反映出技术资源的匮乏和持续受到威胁。
医疗IT领域的复杂性几乎总是涉及到数据基础设施的维护，这些基础设施必须合规、安全，并且全天候运行（在紧张的预算下和高昂的成本压力下），同时还要不断适应新的威胁和新出现的“必备”功能。例如，大多数医院和医疗机构在过去五年才开始向云端迁移。他们可能还在努力实现最初的路线图并完善云战略，而市场已经转向多云环境。假设一个医疗机构从AWS迁移到云平台，而微软发布了新的Azure和Fabric工具可以与其Epic电子健康记录（EHR）集成，此外，研究部门希望使用谷歌云的医疗数据引擎。不同的业务线可能有不同的工具需求，如健康计划管理、护理交付或采购和供应链管理等。同时，Snowflake和Databricks作为主要的数据平台，最近宣布了开源Apache Iceberg相关工具和一系列支持数据湖屋的新特性，可以简化数据架构并促进自主性。如何管理和保护这些敏感且受监管的数据，并构建一个最优系统以利用所有三个公共云及其他工具和特性，是当前面临的巨大挑战。
面对这一局面，AI的影响尤为显著。Matt Turck每年都会发布一张标志性的“行业现状”地图，展示了数据、分析、机器学习和AI生态系统中的重要公司。自2012年的139个标志到去年的1416个，再到今年的2011个，短短一年内，AI工具和功能的竞争已近乎白热化，难以跟上每一个新特性的发展。有些特性可能是革命性的，但也有可能不是最引人注目的那个。有时，优化云存储和建立更具弹性的架构才是组织应该集中资源的地方，尽管这看起来不那么吸引人，但却至关重要。
面对复杂性和创新浪潮，以分诊心态迎接新的一年可能会帮助组织明确如何更好地应对当前形势：哪些项目可以在干预或不干预的情况下生存？哪些项目如果得到关注会带来积极的结果？哪些项目即使投入再多的努力也无法改变其命运？以下是几个分诊理念在IT实践中可能的表现：
- 优先评估： 在医疗IT中，衡量数据项目的投资回报率（ROI）一直是一个难题。随着AI的应用，这种情况将更加突出，因为组织正在培养多个“新技能”，需要理解这些新技术的影响，掌握预测其使用的方法，并建立一个强大的框架来测量和验证其是否按预期为组织带来利益。医疗机构不能再浪费一年的时间进行没有结果的实验。
- 专注于数据战略和架构： 随着越来越多的技术供应商和现有供应商的新功能出现，选择正确的工具变得尤为重要。开源数据湖屋如Iceberg为“自带工具”的架构提供了一个关键点，使得组织不会被锁定在某一特定供应商上。拥有一个完全中立的数据层以支持多种分析引擎是可行的。许多用于实现这种能力的工具仅在过去几个月才普及，因此在新的一年里应反复监控和分析这些工具是否符合您的战略和路线图。
- 构建设计思维和自动化专业知识： 这种技能集在2025年及以后的医疗IT中非常宝贵。虽然AI带来了巨大的机遇，但最糟糕的情况是自动化了一个本不应存在的流程。能够快速理解当前状态、掌握新工具的可能性、权衡构建与购买的机会，并始终将这些决策与业务成果联系起来的团队是非常宝贵的。
分诊的核心在于面对混乱和不确定性时的务实态度——而这正是医疗IT在AI时代所需要的。通过构建一个务实的路线图，系统地将其与您所在组织的具体情况、资源和期望成果相结合，可以更清晰地规划前进的方向。您不必一次性做出所有的决定，只需知道下一个最重要的决策是什么及其重要性即可。
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