近年来，数字健康应用程序面临资金枯竭和宏观经济挑战等严重逆风。新的数字产品要想在今天的市场上取得突破，必须在更紧缩的预算下运作。但患者和提供者不愿意等待多年让有前景的软件成熟。他们的需求要求市场策略包括高效的软件开发。
然而，曙光已经出现。生成式AI（Gen AI）正在迅速证明其对于软件团队不可或缺的价值，它可以帮助组织更智能、更快地构建应用程序。这不仅仅是众多生成式AI应用场景中的一个亮点；而是向现代化应用程序开发转变的关键——而这种转变正是数字健康应用程序未来的依赖所在。
传统的软件开发一直存在一个效率悖论。如今的患者和提供者期待用户友好且富有同理心的软件。但高效地构建这种软件往往像平衡三脚凳的三条腿：成本、时间和质量。削减任何一个因素，其他两个很快就会崩溃。这是因为传统软件开发方法有其固有的速度限制——增加更多的开发者并不总是能带来更快的结果，有时甚至会造成瓶颈。
多年来，数字健康领导者一直在努力破解这一效率悖论。现在，我们终于有了一个解决方案——生成式AI。接下来的部分将介绍这项技术如何帮助现代软件团队用更少的资源做更多的事情。
通过在整个软件开发生命周期中引入AI辅助，团队可以体验到我称之为“超级效率”的效果：从头到尾的生产力提升十倍。最大的效率提升不仅限于编码阶段。生成式AI可以加速：
- 发现和构思
- 产品设计
- 待办事项管理
- 代码理解、协调和维护
- 测试和质量保证
- 部署和发布管理
如果AI辅助软件开发如此有前途，为什么更多数字健康领导者还没有拥抱它？
简单的答案是谨慎。尽管生成式AI已经在许多现代工作场所中根深蒂固，但它仍然是相对较新的技术——这种新奇感使得医疗保健领导者对过度采用持谨慎态度。特别是他们担心生成式AI可能损害患者信任、泄露患者数据、恶化临床结果以及破坏药物研发等关键流程。
但软件开发是当今医疗保健中最安全的方式之一来利用生成式AI。关键是从小处着手。选择一个不是任务关键型的平台。然后，专注于增强低监管负担的实践。受到监管考虑（例如HIPAA或GDPR）的约束可以向患者保证他们的数据被认真对待。这样，组织可以在不增加合规或临床风险的情况下获得效率的好处。
想要将生成式AI集成到自己的软件开发实践中吗？随着团队逐渐熟悉生成式AI，您可以将其应用到软件开发生命周期的其他部分以实现真正的超级效率。在此过程中，确保内部利益相关者能够清楚看到生成式AI是如何解决具体问题的。就像环境监听软件的兴起一样：医院领导更愿意接受该技术，因为他们看到它可以帮医生更多地关注患者互动而不是记录和文书工作。
数字健康领导者可以采取类似的思路来应对软件开发中的生成式AI。不仅要关注即时业务影响，还要考虑到每个产品的最终用户。通过加快应用程序开发，医疗系统可以更快部署急需的工具，改善患者护理和提供者的生产力。通过以这种未来愿景为基础的信息传递，即使是最怀疑的人也可以被说服。
医疗应用的未来取决于愿意拥抱变革并在新技术的风险回报模型中找到平衡的领导者。AI辅助软件开发可以帮助团队实现更快交付、降低成本和提高质量——所有这些都是满足患者和提供者数字健康期望的关键。
但这一未来并非自动实现。它需要数字健康领导者对生成式AI改变软件开发的能力充满信心。这种信心将激励整个组织的支持。
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