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從觀望到計算回報率，再到探索規(guī)?；渴?，醫(yī)療機構管理者如何看待生成式AI?
生成式AI的變革力量可能會隨著時間的推移重塑醫(yī)療行業(yè)，各醫(yī)療機構已經(jīng)開始采取行動。麥肯錫在2024年第一季度對100位美國醫(yī)療行業(yè)的領導者進行了一項調(diào)查，其中包括支付方、提供方以及醫(yī)療服務和技術(HST)群體，調(diào)查結果顯示，70%的受訪者稱，他們正在追求或已經(jīng)實施了生成式AI。從調(diào)查結果來看，生成式AI在醫(yī)療領域不斷落地的同時，一些問題也正在顯現(xiàn)出來。
概念驗證與觀望
調(diào)查顯示，大多數(shù)受訪者表示，他們的機構已經(jīng)在使用生成式AI工具，或正在測試這些工具。大多數(shù)還處于生成式AI的概念驗證階段，因為相關方仍在權衡回報、風險、戰(zhàn)略優(yōu)先級、治理、成熟度等各方面因素。麥肯錫認為，盡管業(yè)界普遍對使用AI感興趣，但仍有一部分受訪者還沒有計劃推行生成式AI，或者正在保持觀望態(tài)度。
實施生成式AI的不同路徑
在那些正在實施生成式AI的受訪者中，59%已經(jīng)與第三方供應商合作開發(fā)定制解決方案，24%表示計劃在內(nèi)部自主構建解決方案，而只有17%預計會購買現(xiàn)成的生成式AI產(chǎn)品。而在那些尚未實施生成式AI的受訪者中，41%表示他們打算購買生成式AI產(chǎn)品，這可能是由于這部分群體既存在對風險的擔憂，也受技術需求驅(qū)動所致。
開始計算回報率
生成式AI的投資回報率是一個重要話題。與任何投資一樣，生成式AI能否實現(xiàn)所承諾的價值至關重要。一些可衡量的積極影響，為生成式AI的持續(xù)擴大使用，以及投資提供了強有力的支持。
雖然已經(jīng)實施生成式AI的受訪者數(shù)量不多，但在這些受訪者中，大多數(shù)尚未計算投資回報率，或正在等待可衡量的結果。
然而，約60%的已經(jīng)實施生成式AI解決方案的受訪者已經(jīng)看到，或者預計看到正面的投資回報率。
生成式AI應用范圍擴大
生成式AI可能在改善患者體驗和提升運營效率的領域創(chuàng)造巨大的價值。具體而言，大多數(shù)受訪者認為生成式AI在臨床醫(yī)生和臨床生產(chǎn)力方面可能具有最高的價值。
此外，受訪者對生成式AI在改善患者參與度與體驗、提高行政效率和效果、以及提升醫(yī)療質(zhì)量和交付方面的潛力的期望，表明行業(yè)生成式AI的興趣已從臨床應用擴展到改善整體患者服務的領域。
規(guī)?；恼系K
無論是支付方、提供方還是醫(yī)療服務和技術公司，受訪的領導者面臨的規(guī)?；魬?zhàn)中，對風險擔憂和考慮都位居首位。這可能是由于技術的未驗證性、構建生成式AI能力所需的投資、以及對法規(guī)的不確定性等一系列問題導致的。這表明了治理和緩解策略的重要性，需要解決從隱私到臨床結果的一系列風險問題，從而確保合規(guī)性，同時保障醫(yī)療質(zhì)量。
除了風險之外，受訪者指出的另一個最普遍的障礙是能力不足、數(shù)據(jù)和技術基礎設施不足，以及價值證明不足。這表明醫(yī)療機構在部署生成式AI解決方案和驗證其能力方面的技術準備有限。
自2022年底生成式AI進入全球舞臺以來，醫(yī)療行業(yè)如今正在更積極地考慮其使用這項技術。根據(jù)調(diào)查結果，麥肯錫指出，許多醫(yī)療行業(yè)領導者已經(jīng)開始著手更廣泛地采用這一技術，而這在一定程度上得益于戰(zhàn)略合作伙伴關系。鑒于技術實施和業(yè)務整合的復雜性，跨職能協(xié)作使機構能夠引入外部人才，同時構建靈活且可定制的生成式AI解決方案，相較于購買現(xiàn)成的解決方案而言，這種方式更具優(yōu)勢。然而，考慮到機構的技術成熟度，或有些應用案例較為簡單，購買公開可用的生成式AI產(chǎn)品可能是一種可行的替代方案。尤其是對于那些成熟更快的功能性用途，如客戶服務應用，直接購買可能更合適。
隨著生成式AI的部署的推進，許多受訪者表示，他們的機構初步將這項技術用于支持與臨床緊密相關的應用，認為臨床和行政效率以及患者參與，是最有可能從生成式AI中獲益的領域。然而，隨著機構在治理和風險管理方面的發(fā)展，預計還會有更多的關注點放在核心臨床應用上，進一步改善整體患者體驗。
盡管生成式AI前景廣闊，但負責任的使用之路還存在許多障礙。對于醫(yī)療領域而言，諸如不準確的輸出和偏見等風險尤為關鍵。隨著機構將這一新技術引入工作流程，許多受訪醫(yī)療領導者顯然最關心的是AI的風險。這些風險需要主動降低，這一過程首先要集中精力建立治理流程、框架和防護措施，以預見、識別和管理風險。通過這些方式，醫(yī)療機構可以利用生成式AI來幫助確保在符合監(jiān)管預期的同時實現(xiàn)收益，且不影響倫理或安全。
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