2025年3月10日至13日在匹兹堡举行的美国医学信息协会峰会“联合数据驱动的信息学”
宾夕法尼亚州匹兹堡/ACCESS Newswire / 2025年3月7日 / 黑皮书研究对美国医学信息协会（AMIA）的5,000名成员进行的一项新调查提供了关于当前形势、挑战和未来期望的关键见解，这些都涉及AI驱动的医疗创新和互操作性进展。该调查揭示了新兴的投资重点、采用障碍以及跨广泛的医疗机构、技术领导者、支付者和提供者的数字健康转型机会。
这项调查旨在评估医疗IT领域中AI、机器学习和互操作性的关键趋势。为了达到95%的置信水平和5%的误差范围，需要357名受访者。黑皮书超过了这个门槛，获得了448份调查回复，确保了结果的高度统计信心和行业观点的全面代表性。
医疗保健中的AI和机器学习采用
调查结果显示，尽管AI和ML的采用正在扩展，但大多数组织仍处于探索或实施的早期阶段：
AI采用的主要障碍（受访者选择了前三项挑战）包括：
AI在医疗保健中的预期影响领域
AMIA成员确定了未来3-5年内最有前景的AI应用领域：
互操作性和数据交换挑战
互操作性仍然是医疗IT的一个持续挑战，受访者指出了标准化和数据共享方面的障碍：
FHIR在数据互操作性中的采用
FHIR（快速医疗互操作性资源）的采用正在进展，但全面实施仍然有限：
最需要的互操作性改进
为了改善数据互操作性和交换，受访者强调需要：
黑皮书创始人道格·布朗评论说：“AI和机器学习不再是理论上的概念，它们正在积极重塑临床工作流程和患者护理。然而，创新受到了碎片化数据生态系统、集成障碍和缺乏AI准备的专业知识的瓶颈。医疗IT的未来取决于打破这些障碍，并推动大规模的AI驱动的互操作性。成功将属于那些超越增量修复并重新构想无缝、数据驱动的医疗保健的人。”
对于提供者而言，这项调查强调了增强AI集成和优化数据策略以改善临床决策、工作流程效率和患者结果的迫切需求。对于支付者而言，结果强调了投资互操作性解决方案的重要性，以简化护理协调、提高数据准确性，并实现成本控制和预测分析的AI驱动自动化。
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