2024年是人工智能（AI）的试验之年。许多医疗系统选择了针对特定用户的试点项目，监测结果并确定可以在全组织范围内扩展的领域。这是一段发现和创新的时期。在未来12个月内，医疗系统的高管们必须做出关于系统范围内的投资、推广和治理的重大决策，这些决策可能会决定一个系统的财务未来。而人工智能的发展并没有放缓。
芝加哥大学执行董事兼首席信息安全官Matt Morton表示：“2025年的主要挑战在于管理日益复杂的AI驱动威胁，快速演变的AI和数据隐私法规，以及保护混合和多云环境的难题。”“生成式AI融入运营及其潜在滥用将需要强大的监控和治理。”
虽然一些组织已经设计了稳健的内部AI治理结构，但其他组织则在等待联邦政府制定基础指南。联邦政府的指南可以帮助医疗系统塑造其政策，但也可能阻碍进展。位于印第安纳波利斯的Community Health Network副总裁兼首席信息安全官Nick Sturgeon正在为AI和网络安全响应方面的监管变化做准备。“一个主要担忧是州和联邦监管机构对AI的关注增加，这可能显著影响AI在患者护理和IT环境中的应用。”他说，“例如，HHS/OCR最近关于网络跟踪技术的指导已经给医疗机构带来了相当大的挑战。如果类似的限制措施应用于AI技术，后果可能会更加严重。”
除了治理方面的担忧，医疗系统还面临着IT人才短缺的问题。AI和网络安全专业知识在所有行业中都备受追捧，使得学术和非营利医院更难组建内部团队。许多机构正在寻求提升现有成员的技能并建立合作伙伴关系以获得AI专业知识。“网络安全人才短缺以及在创新与运营安全之间取得平衡的需求将继续是紧迫的问题，”Morton先生说。“应对这些挑战需要灵活的战略、强大的合作伙伴关系以及对自动化和高级威胁情报能力的投资。”
佛罗里达州坦帕市Moffitt癌症中心的首席护理信息官Marc Perkins-Carrillo（MSN，RN）看到了技术进步和生成式AI带来的重大挑战。“技术进步的速度，特别是在生成式AI和数字前端计划等领域，既带来了巨大的机遇，也带来了复杂的问题。”他说。“这些技术要求精心规划、战略性实施，并不断进化，以无缝集成到我们的医疗系统中，改善患者的治疗效果。”
新的AI部署和技术升级既昂贵又耗费资源。伊利诺伊州埃文斯顿Endeavor Health的数据分析系统助理副总裁Chad Konchak表示，该系统正处于将三个遗留电子健康记录平台整合为单一实例的早期阶段，并将不同的数据源结合起来，创建有意义的指标和分析工具。“另一个重大障碍是跟上AI发展的步伐，确保我的员工有时间提升技能并支持这些新举措，我们正在为所有受影响的员工提供培训、治理和教育。”
纽约One Brooklyn Health的临时首席执行官Sandra Scott博士认为，在未来一年内安装AI驱动解决方案的挑战将越来越大。“AI的快速发展和实施为提高患者治疗效果提供了转型机会，但也带来了需要大量投资、强大的数据安全、无缝互操作性和伦理监督的挑战。”Scott博士说。“通过积极应对这些问题，我们将能够在我们动态和复杂的医疗环境中茁壮成长。”
对于小型和中型医疗服务提供商来说，有意义地将AI纳入其组织将尤其困难。但在未来几年中，这对于财务稳定和增长至关重要。
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