生成式人工智能被放大：提高医疗服务提供者的生产力

核心观点与关键数据

• 行业挑战：医疗保健提供者面临劳动力危机、运营成本上升和人口老龄化的压力。美国预计到2033年将有54,000至139,000名医生短缺，全球护士短缺可能达到1300万。83%的C级医疗保健高管将提高员工效率列为首要任务，77%希望人工智能（AI）带来的生产力提升能直接推动收入增长。
• Gen AI的潜力：生成式AI（Gen AI）通过自动化日常任务、增强数据分析和实现高级问题解决能力，可以扩展人类能力，为临床医生节省宝贵时间。70%的医疗保健工作者的任务可以通过技术增强或自动化来实现，仅护士就能通过自动化释放价值约50亿美元。
• 现状与差距：虽然83%的医疗保健高管正在试点Gen AI，但不到10%的投资于支持企业级部署的基础设施。这种投资不足和医疗保健行业过于谨慎的态度限制了Gen AI的采用，导致试点项目分散，缺乏整体战略。
• 行业差距：与其他行业相比，医疗保健在Gen AI的规模化应用方面落后。汽车制造商和金融服务公司已经利用Gen AI提高了生产力并降低了成本，而医疗保健行业尚未充分利用其潜力。

关键步骤与建议

1. 构建数字化核心：建立强大的数字基础设施，包括云集成、数据可访问性和治理，以支持企业范围内的AI能力。只有10%的医疗保健提供者正在积极投资于支持Gen AI全面扩展的集成技术能力。
2. 加强数据质量与策略：高质量、集中的数据是可靠Gen AI输出的先决条件。医疗保健提供者需要有效地清理、标准化和集成其数据，以减少偏差并提高Gen AI输出的准确性和可靠性。
3. 优先考虑负责任和安全的AI部署：随着Gen AI的兴起，负责任AI实践变得尤为重要。医疗保健高管承认负责任AI的重要性，但只有2%的公司已经完全在组织内实现了负责任AI。需要主动策略来最小化停机时间，并减少不断发展的威胁和不断扩大的攻击面的风险。
4. 建立战略合作伙伴关系：为了构建强大的数字基础、增强数据策略和负责任地集成AI，医疗保健提供者必须超越内部能力。战略合作伙伴关系可以为医疗保健提供者带来尖端知识、弥补技能差距并帮助开发可扩展的AI解决方案。

研究结论

• Gen AI为医疗保健提供者提供了变革的机会，可以解决不断上升的成本、劳动力短缺和不断增长的需求。
• 医疗保健领导者需要采取果断行动，投资于强大的数字核心、增强数据策略、嵌入负责任的AI实践并建立战略合作伙伴关系，才能从Gen AI中实现价值。
• 医疗保健提供者如果现在就扩展Gen AI，将引领未来，为效率、创新和弹性设定基准。