AI在医疗保健领域的应用已从未来展望转变为现实加速。2024年，66%的医生报告使用AI，同比增长78%，其应用范围已从临床应用（如环境监听）扩展至运营和管理领域。
核心观点与数据：
- AI采用情况： 几乎所有医院和医疗系统都在关键运营领域（如财务、人力资源、供应链和收入周期）采用、试点或探索AI。142位医疗领导者调查显示，99%的组织正在考虑AI，仅12%的组织未准备好采用AI。
- 采用策略： 72%的组织正在探索或试点AI，82%的组织在后台功能方面已具备一定AI采用准备度，但只有16%认为完全准备就绪。12%的组织已完全整合AI，15%正在积极扩展后台AI解决方案。
- 主要目标： 组织投资AI的主要目标包括提高运营效率（60%）、提升员工生产力（53%）、减轻行政负担（49%）和实现成本节约或投资回报（42%）。麦肯锡研究显示，60%已实施GenAI解决方案的医疗领导者已实现或预期实现正向ROI。
- 关键应用领域： 组织正在应用或计划应用AI的前四个后台领域为：人力资源运营和人才管理（59%）、IT/企业应用（55%）、财务规划和预测（44%）以及供应链或采购优化（40%）。
- 治理与障碍： 超过半数（55%）的组织已设立正式AI治理委员会或监督结构，32%计划设立。主要障碍包括缺乏内部专业知识或培训（54%）、预算或资源有限（50%）、数据质量或系统集成挑战（45%）、文化抵制（40%）、合规或监管不确定性（39%）以及领导层战略不匹配（39%）。
- 其他担忧： 组织对AI的担忧包括准确性（49%）、数据隐私和安全（46%）、偏见（44%）、监管合规（40%）以及其他问题如成本、透明度、采用和集成。
- 合作伙伴价值： 医疗组织重视AI合作伙伴的数据隐私、安全、合规能力（39%），成功的AI部署记录，医疗运营和监管环境的深厚专业知识，以及对思想领导力和创新的承诺。
机遇与展望：
- 主要机遇： 组织认为AI可改善的三大领域为：运营分析和决策支持（35%）、财务预测和成本控制（32%）、收入周期和账单流程（32%）。其他重要机遇包括监管风险监控和合规（25%）、供应链可见性和优化（24%）、人才获取和劳动力规划/调度（23%）。
- 未来趋势： 随着AI在核心职能中的全面整合，C级和VP级领导者最优先考虑的是提高运营效率和员工生产力、减轻行政负担、实现成本节约和ROI以及加强部门间整合。预计到2026年，AI将从“探索”和“试点”转向在医疗保健领域的更广泛采用。
结论：
AI已显著融入医疗保健后台功能，几乎所有组织都在试点、探索或全面整合AI。为克服挑战，医疗组织越来越多地依赖能够加速采用并确保可持续影响的强大合作伙伴。成功的AI实施需要强有力的治理和主动的风险管理，关键前提包括设立AI治理委员会或监督框架，并解决数据质量、系统集成和技能差距等问题。
