構建面向AI的醫療機構的基礎

在醫療行業，高管們在採納AI時面臨的最大挑戰是噪音——收件箱裡塞滿了供應商的宣傳、競爭對手的公告以及戰略截止日期，使得確定從何處著手本身就是一個障礙。成功部署AI策略從來不是關於“第一個吃螃蟹”。許多早期採用者如今正在處理技術債務和不受管控的試點專案，而這些本可以透過深思熟慮的起步來避免。教訓並非AI不起作用，而是沒有基礎的AI策略不可持續。成為“AI優先”意味著要構建資料、治理和業務運營模式的正確基礎。而這個基礎比大多數領導想象的更觸手可及。

那麼，在醫療領域，“AI優先”究竟意味著什麼？一個AI優先的醫療機構被設計為能夠構建、信任和擴充套件AI。這並不意味著購買更多工具或啟動更多長期的概念驗證。簡而言之，這意味著建立一個強大的資料和治理基礎，同時設計一個能夠釋放企業資料最大潛力的業務運營模式。目標不是工具數量，而是讓合適的人能夠構建並回答自己的問題。例如，一名護理經理可以問：“為什麼上季度一個地區的再入院率飆升？”並立即基於內部資料得到可信的答案，從而在幾分鐘內開始採取行動。在這種場景下，終端使用者能夠臨時分析臨床、患者和站點級別的資料，而無需提交工單或等待分析師數天。成功達到這一點的組織，其基礎是構建在一個將面向患者的使用者轉變為資料分析師而非“資料偵探”的資料平臺之上。

大多數醫療機構停滯不前並非因為缺乏雄心。在2025年HFMA對233家醫療系統的調查中，88%表示已經在使用AI，但只有18%擁有成熟的治理結構和完整的AI策略。阻礙進展的是三種結構性障礙：碎片化的資料、不合適的治理以及缺失的運營模式。資料問題在於臨床資料在EHR中，運營資料在另一個系統，財務資料在第三個，排程、供應鏈和患者體驗資料則更加分散。更深層的問題不是資料分散，而是缺乏可靠的統一機制。同一患者在不同源系統中可能有不同識別符號，因此在分析再入院之前，需要手動對賬。這導致新用例需要支付兩次整合稅：一次構建連線，一次在源系統變更時維護。結果只能覆蓋患者、工作流或運營的狹窄片段。治理問題在於要麼過於鬆散，無人信任產出；要麼過於僵化，任何新請求都變成漫長的談判。兩者都缺乏信任：合適的人、合適的資料，在人人可見的護欄內。運營模型問題在於沒有共享的方式來選擇優先順序、配備團隊或將試點投入生產。每個努力都成為一次性構建，成功無法複製。行業範圍內，83%的醫療高管在執行生成式AI試點，但只有不到10%在投資部署這些試點的基礎設施。大約88%的AI試點從未進入生產。在同樣的HFMA調查中，超過三分之一的醫療系統領導者表示缺乏優先排序和有效擴充套件AI的流程。

但這些阻礙並非無解。現在正是醫療AI的好時機：晚來者可以避免先行者的錯誤，利用現代工具構建基礎。如今，工具支援跨多資料來源的治理，透過現有身份提供商集中管理認證和許可權。治理不僅適用於資料模型，也適用於AI，確保自然語言查詢和代理互動的安全可靠。例如，Premier在三天內配置了Databricks Genie投入生產，使醫療團隊能夠自助訪問受控分析以基準測試護理和識別可預防的再入院。時機並非等待一切完美，而是當工具足夠成熟，無需鉅額前期投入即可構建實質性成果時。那個時刻就是現在。

醫療機構不會偶然成為AI優先，也不會因為起步最早而達到目標。它們透過構建統一資料、可信治理和可複用的運營模型來實現。這比大多數高管想象的要可行得多。本系列的下一篇文章將提供一個三支柱藍圖，配合成熟度地圖和自我評估，你可以在下一次領導會議上使用。