医疗系统正在快速推进生成式AI的应用——并在实践中不断学习

去年夏天，超过40%的121位医院高管在接受调查时表示，他们的组织已经在生成式AI方面取得了显著到中等的投资回报。然而，几乎同样比例的高层管理者（37%）认为现在下结论还为时过早。1月29日发布的报告重新审视了这些数据，报告由负责生命科学和医疗业务的德勤公司（Deloitte）撰写，重点介绍了生成式AI在医疗领域的几个关键发现。受访者来自美国、英国、澳大利亚、加拿大、德国和荷兰的医疗系统。以下是德勤分析师的主要观点：

1. 全球各地的医疗系统中仍然存在许多手动执行的行政流程，可以利用生成式AI和其他数字技术进行自动化。

例如，患者转诊通常通过传真、电话或电子邮件进行，工作人员随后需要手动输入信息到患者的记录中。此外，预约安排和确认电话以及就诊、诊断、治疗计划和出院后护理的数据录入也都是手动操作。

2. 自主生成式AI代理（也称为“代理型AI”）可以帮助自动执行某些任务。

这样做可以提高行政人员的工作效率和生产力，同时降低医疗系统的成本。与聊天机器人和副驾不同，代理型AI有潜力提高知识工作者的生产力，并跨业务功能自动化多步骤流程。

3. 尽管生成式AI有可能提高效率和生产力，但其在社会中不断演变的角色可能导致信任缺乏，从而阻碍其接受度。

这种不信任可能会引起患者和其他利益相关者的怀疑。例如，生成式AI技术“如果未经过适当的数据集训练或未经人工质量检查，可能会产生虚假信息”。

4. 现代化对于有效实施云计算和生成式AI等新兴技术至关重要。

高质量、无偏见的数据对于数字技术充分发挥其改进效率的潜力至关重要。医疗系统可能需要整合组织内多个平台的数据，关键考虑因素包括治理、自动化、隐私和安全。

5. 鉴于劳动力通常占医疗系统成本的很大一部分，提高员工生产力和效率的技术可能会带来积极的投资回报。

这也有助于改善健康结果和整体患者体验。尽管预算有限、临床人员短缺和采用新技术的压力，许多医疗系统的领导者对他们在2025年减少成本和提升患者体验的能力持乐观态度。

报告作为全球医疗展望的一部分，涉及的内容不仅限于生成式AI。请阅读全文以了解更多详细信息。

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