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《生成式人工智能的变革之路：2025年重塑医疗的9大趋势》这份于2025年1月发布的研究报告深入探讨了生成式人工智能(Gen AI)在医疗保健领域的应用现状及其未来发展趋势。报告指出，尽管Gen AI在其他行业取得了显著进展，并在医疗保健领域获得了巨额投资，但其对美国医院的变革却远未达到预期。报告主要基于对当前医疗AI应用的观察，对未来12到24个月的趋势进行了预测，提出了9大关键趋势，并对医疗机构如何应对这些趋势提出了建议。

 

一、应用现状

 

●变革潜力未充分释放：2022至2023 年，生成式AI投资大幅增长，预计到2030年将达1090亿美元。然而，多数Gen AI工具尚处早期，功能单一，无法从根本上改变医疗流程和工作模式。医院在采用Gen AI时面临基础设施陈旧、工作流程碎片化和变革阻力等问题。此外，Gen AI生态系统竞争激烈，初创企业面临监管和巨头竞争压力，而医疗科技老牌企业受传统架构束缚，创新步伐缓慢。

 

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●聚焦提升生产力：许多机构应用Gen AI主要是为了提高生产力，医疗行业也在利用其解决如减少理赔拒付和改善医保沟通等复杂问题。但医院在快速部署AI解决方案时，遇到了技术复杂、成本高昂以及技术与业务团队协作困难等问题。

 

●基础设施普及化：过去，顶尖AI基础设施仅为大型科技公司所有，如今其商品化使非科技企业或机构也能使用先进AI解决方案。“Gen AI即服务”的兴起，让医疗行业能够开展创新试验，定制AI工作流程以满足特定需求，将重点转向数据采集、流程优化和推动临床应用。

 

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●临床医生积极接纳：许多临床医生开始认可Gen AI的作用，它能帮助总结信息、减轻行政管理负担并提升工作能力。如埃默里医疗中心部署的两个大语言模型，分别提高了临床信息检索效率和感染预防数据处理速度。

 

●规模化进展缓慢：Gen AI融入医疗面临技术和组织方面的挑战。在现有工作流程整合方面，电子病历等系统的传统架构缺乏灵活性和互操作性，获得技术人才的成本高昂。临床医生AI 如何辅助工作缺乏清晰认知，存在技能差距和对AI持久性的担忧，导致部分人抵制或未充分利用AI。同时，部分临床医生和工作人员对AI工具的准确性和透明度存疑，需要开发可解释的AI模型并加强沟通来解决这些问题。

 

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二、未来趋势

 

●AI赋能的临床医生新时代：Gen AI将彻底改变临床实践模式，通过耗时任务的自动化，让临床医生专注于高价值工作，如患者诊疗和临床决策。未来的临床医生借助AI，可高效监测更多患者，实现诊疗效果的大幅提升。此外，AI还将加速新医生的成长，使他们能更快达到专家水平，AI应用能力也将成为必备技能。

 

●医院将A专长转化为盈利的新业务：领先的医院集团正利用自身数据优势，围绕电子病历生态系统开展创新业务，孵化初创企业、训练专有AI模型并部署Gen AI平台，以此创造新的收入来源。在此过程中，数据成为关键竞争力，成功的医院将凭借明确的数据策略和创新能力脱颖而出，而能否将AI有效整合到电子病历工作流程中，成为区分领先者和落后者的重要因素。

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●AI人才将从技术团队转向知识工作者：AI应用的人才瓶颈已从技术人员转向知识工作者，如临床医生、护理经理和管理人员等。当前，知识工作者的AI培训不足，医学院校也缺乏相关标准课程。为充分发挥AI潜力，医疗机构需投资开展针对性培训，明确AI应用的价值，以提高知识工作者的AI技能和应用积极性。

 

●AI集成的“最后一公里”决定成败：医疗机构需跨越AI应用的“最后一公里”，即从拥有先进AI能力到实现持续应用。这需要在技术、工作流程和行为三个维度进行整合。技术上，要将AI无缝嵌入现有系统；工作流程上，确保AI优化而非扰乱现有流程；行为上，提高医疗专业人员对AI的信任度和接受度。成功实现这三个维度整合的医疗机构，将推动临床实践的根本性变革。

 

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三、结论

 

未来24个月，积极接纳Gen AI的医疗机构将获得更高的运营效率，实现资源的战略再分配和组织结构的重塑。这些医疗机构将在战略重点领域开发定制知识产权，与专业厂商合作提升临床效率，并借助平台技术厂商进行电子病历的核心创新。领先的医疗机构不仅能节省成本，还将重构运营模式，将资源从常规任务转向高价值活动，形成AI创新与医疗服务质量提升的良性循环，从而建立持久的竞争优势。