透過利用行業特定數據和專業知識，開發人員可以構建解決醫療保健領域一些最大挑戰的 AI 應用程式。AI 市場充滿了宏大轉型的承諾。醫療保健是這些承諾的主要目標，因為它面臨財務壓力、勞動力短缺，以及照顧老齡化人口日益增加的負擔。AI 開發人員針對的職能範圍廣泛，從治癒癌症和執行手術，到簡化日常行政任務。機會是真實的，但執行起來可能很困難。眾多軟件供應商曾試圖「修復」醫療保健挑戰，但因誤解環境而失敗。
「醫療保健非常複雜，」Mayo Clinic Platform 解決方案開發市場副總裁 Steve Bethke 表示，該平台透過基於數據的洞察和專家驗證，支持醫療保健公司構建和部署數字解決方案。「解決方案開發人員必須深入關注臨床和技術能力，然後將其解決方案與相關業務影響對齊。如果錯過任何維度，解決方案就不會被採用或產生價值。」
AI 醫療應用快速增長與挑戰
醫療保健的 AI 應用正快速激增。美國食品藥品監督管理局已批准超過 1,300 個 AI 啟用醫療設備，大多用於解讀診斷影像。其中超過一半在過去三年內獲批，最早可追溯至 1995 年。非放射學應用執行多樣任務，如追蹤睡眠呼吸暫停、分析心律，以及規劃骨科手術。不計入醫療設備的 AI 應用——例如處理排程和行政任務——更難追蹤，但也在快速增加。AI 可以幫助協調複雜任務和工作流程，這些傳統上由白板和便利貼管理。
此類功能對醫療系統的影響可能超過臨床用途。一項針對技術領導者的近期調查發現，72% 表示其 AI 首要優先事項是減輕照護者負擔並提升照護者滿意度，而超過一半（53%）提及工作流程效率和生產力。 任何與醫療保健相關的應用都可能直接或間接影響患者護理，而設計不良、訓練或驗證不足的 AI 應用可能使患者面臨風險。醫療提供者意識到此風險：在同一調查中，77% 表示不成熟的 AI 工具是採用的重要障礙。
隨著開發和採用增加，監管機構和立法者也在關注風險，雖然美國監管格局仍處於變動中，正如 2024 年向國會提交的醫療保健 AI 報告所指出的。為應對一些技術挑戰，許多醫療提供者正與應用開發人員合作構建 AI 解決方案。在 McKinsey 近期研究中，61% 醫療保健組織計劃透過與第三方供應商合作開發定制生成式 AI 解決方案，作為主要策略，而非內部構建或購買現成產品。
但醫療保健特定 AI 應用也必須量身定制，以滿足醫療提供者的細微臨床需求，以及更廣泛行業的複雜業務和監管考量。這就是開發人員可從與深入理解醫療保健環境的合作夥伴合作中受益之處，以將應用定制為提供者最想要和需要的，從而幫助 AI 產品定位最大影響力和價值，避免醫療保健環境獨有的陷阱。
