黑皮书调查揭示医疗IT领域的AI和互操作性趋势

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：

• 34%的受访者表示将在2025年投入资源探索企业级AI/ML项目。

• 19%的受访者正在特定的医疗领域试点AI/ML解决方案。

• 12%的受访者报告已将AI/ML全面整合到临床工作流程中。

• 30%的受访者表示其组织目前尚未使用AI/ML。

AI采用的主要障碍（受访者选择了前三项挑战）包括：

• 数据质量问题（49%）

• 缺乏内部AI专业知识（58%）

• 监管合规问题（10%）

• 与现有IT系统的集成挑战（37%）

• 成本不确定性（23%）

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：

• 42%：AI驱动的临床决策支持作为首要投资领域。

• 19%：用于疾病预防的预测分析，反映向主动护理的转变。

• 16%：个性化和精准医疗作为提高疗效的关键驱动因素。

• 11%：自动化医疗文档以提高工作流程效率。

• 9%：AI驱动的医学成像进步。

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：

• 21%的受访者提到缺乏标准化数据格式（例如FHIR采用的挑战）为主要障碍。

• 29%的受访者指出电子病历供应商的抵制是一个重要的持续障碍。

• 30%的受访者提到内部系统孤岛和碎片化的数据源阻碍了无缝数据交换。

• 11%的受访者强调隐私和安全问题，表明持续的合规挑战。

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：

• 39%的受访者报告有限的FHIR采用（1-25%的数据交换由FHIR支持）。

• 35%的受访者实现了中等程度的FHIR集成（26-50%）。

• 仅有9%的受访者拥有完全集成的FHIR生态系统。

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：

• 32%：更快更准确地检索患者数据作为首要任务。

• 21%：AI驱动的数据对账和分析自动化。

• 47%：医院、诊所和支付者之间的协调改进。

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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