过去三年，人工智能始终是医疗科技领域讨论的核心议题。这一趋势在上周于拉斯维加斯举行的HIMSS大会上得以延续。行业普遍期待AI能助力应对劳动力短缺、职业倦怠以及老龄化社会带来的照护需求增长等重大挑战。

随着技术快速演进，医疗行业正加速采用能够更自主行动的AI代理，并同步更新治理策略以跟上创新步伐，与会专家如此表示。这些代理可能构成网络安全风险，医疗系统需高度关注如何验证其系统中的非人类用户。

此外，电子健康记录（EHR）厂商正加码自有AI产品——尽管这些公司表示，其医疗机构客户仍能将第三方AI产品集成到记录系统中。

以下为本次大会的五大核心要点：

1) AI代理的崛起

专家指出，随着技术进步，能够更自主处理复杂多步骤任务的AI代理，今年将在医疗领域得到更广泛部署。Google Cloud全球医疗解决方案总监Aashima Gupta表示，行业面临大量可由代理独立处理的后台工作，如新员工入职、理赔与报销流程管理、帮助患者预约及导航照护路径等。

这些工作成本高昂且劳动密集。临床医生长期抱怨行政任务分散了对患者照护的注意力、拖入下班时间并加剧职业倦怠。研究显示，行政工作对整个行业而言成本高昂，占美国医疗支出的高达四分之一。

Optum旗下新AI理赔系统Optum Real的高级副总裁兼总经理Puneet Maheshwari表示，代理在推理和决策能力上正迅速精进。他指出，医疗报销和理赔处理往往耗时漫长：临床医生记录照护内容，编码员检查错误，可能将问题退回；清算所也可能因信息缺失或错误退回理赔。当理赔到达支付方时，数周可能已过去，供应商还需再等约28天才能获得付款。随着AI代理进步，它们可自主执行多步骤工作流。

“自主代理将变得越来越熟练，并将在各领域得到更广泛应用。”Maheshwari说。

2) 互操作性并非可选项

健康数据交换的便捷性一直是医疗行业的长期挑战，受困于信息孤岛、系统间流动不畅以及对传真机等过时技术的依赖。专家指出，互操作性是医疗机构利用AI工具的关键，因为技术效果取决于训练数据的质量。

随着行业转向采用代理，医疗机构被迫审视自身数据。Mayo Clinic首席临床系统与信息官Edwina Bhaskaran表示，他们需检查数据质量、存储位置以及代理能否轻松从不同来源提取信息。“这种情况经常发生，你仍得打电话说‘能传真给我记录吗？’她说，“虽然我们共享大量数据，但仍有很多数据并未共享。”

联邦政府也在优先推动数据流动性，负责技术政策的助理部长兼国家卫生信息技术协调员Thomas Keane博士在HIMSS演讲中表示。缺乏完整健康背景信息治疗患者可能导致用药错误、照护缺口和不良事件。

此外，Wolters Kluwer Health首席执行官Greg Samios指出，美国医疗系统产生的海量数据如今可借助AI有效分析以改善诊断和治疗，推动行业聚焦互操作性。该行业常被难以利用的数据所淹没。“基层压力往往比其他因素更能推动变革，”他说，“既然AI技术能利用这些数据切实改善你我的生活，我认为这种压力可能会进一步推动问题解决。”

3) EHR厂商力推AI工具

电子健康记录厂商正向其客户推出系列AI工具，为初创企业和健康科技公司带来新竞争。医疗机构已依赖EHR，因此采用厂商产品可能更容易。市场领先的EHR厂商Epic在HIMSS表示，其超过85%的客户使用其AI产品，包括起草出院摘要、记录患者照护和收入周期管理工具。

另一大型EHR厂商Meditech也在扩展AI产品，包括面向医生和护士的环境记录员、帮助管理理赔拒付和上诉的代理，以及让临床医生查询患者记录的工具。

专家指出，EHR是医生工作流程的核心，因此与健康记录的集成对采用AI产品至关重要。Cleveland Clinic首席信息官Sarah Hatchett表示，EHR已存储医疗系统数据，可提供更高质量输出。

Epic和Meditech的负责人均表示，竞争性AI产品仍可与其EHR集成。Epic研发副总裁Seth Howard表示，Epic正在构建能力，但也希望“给客户选择权”，若客户偏好其他产品则保持开放。Meditech首席运营官Helen Waters表示，Meditech也允许医疗系统集成其他AI工具。“如果我要求你投资数百万美元，你就应要求我有能力让你按自己的选择使用这笔投资，”她说，“我们将有自由竞争业务的机会，但不能控制他们的业务，也不应控制。”

4) AI治理从优先级转向实践

尽管专家过去强调AI治理的重要性，今年厂商和医疗系统表示正专注于演进、完善和创新其AI治理结构。Mass General Brigham首席信息与数字官Jane Moran指出，随着AI工具成熟，医疗组织需演进治理结构，静态治理无法应对快速演变的AI工具。“我们发现这些工具极易使用。你可以直接获取OpenAI、Claude或Perplexity等并开始使用。因此，在治理方面，我们发现实际上需要对员工进行更多关于安全、安保和患者数据隐私的教育。”Moran在采访中表示。

临床文档环境AI记录公司Nabla的首席医疗官Ed Lee博士也强调，治理结构需具备适应新创新的能力。Lee表示，不同用例应有不同层级的治理，行政工具未必需要与临床照护工具相同的护栏。代理式AI的兴起进一步放大了医疗行业保持敏捷治理结构的需求。“尤其是当我们讨论并迈向代理式AI时，事情可能以自主方式发生，可能需要更多护栏以避免错误行为，”Lee说，“我们始终以患者福祉为重，安全与质量最为关键。”

在HIMSS期间，专家们讨论了提升医疗AI治理的必要性，并阐述了具体实践方式——通过结构化框架、分级护栏和用户友好工具。网络安全公司Claroty的现场首席技术官兼首席信息安全官Skip Sorrels在采访中表示：“我在不同组织中看到的是成熟度的体现，以及执行奠定治理基础要素的纪律。做得好的组织，我认为相当成熟，通常具有更高治理水平；而另一端则是‘我们有治理，但没采取任何行动’。不幸的是，我认为仍有一些组织把头埋在沙子里。”

5) 医疗面临AI代理身份管理挑战

随着AI代理在行政、临床和运营场景中日益部署，医疗行业正面临非人类身份在AI系统中的兴起。随着代理获得自主性，需要强大的身份管理程序以防止对敏感系统或数据的未授权访问。提供咨询服务和威胁防御能力的Fortified Health Security公司首席战略与安全官Russell Teague表示，他仍在观望代理式AI的发展。“从医疗安全角度看，我们将不得不高度关注身份，包括人类和非人类。”Teague说。

厂商已试图抢占代理身份管理市场。在HIMSS上，数字身份与访问管理公司Imprivata推出了Agentic Identity Management，这是其平台中专门用于治理AI代理的新功能集。Imprivata首席医疗官、Beth Israel Deaconess医学中心急诊医生Sean Kelly博士表示：“让非本系统、非员工的人进入是复杂需求。你不想给他们城堡的钥匙。因此，必须精确治理他们进入系统的方式、时间、地点和原因。这在讨论非人类ID时变得非常重要。如果代理式代理在医疗中执行任务，情况会非常复杂和混乱。”

Kelly指出，鉴于该技术有望提升效率和改善护理结果，医疗行业正急于采用代理式AI工具。“问题在于这让你非常脆弱，因为控制非人类身份比控制人类身份更难，也更难理解。”他提醒道。