2025“面向未来的医疗”调研报告

中心思想 医疗组织在GenAI应用上存在准备不足与雄心之间的显著矛盾 本报告的核心观点指出，医疗机构正处于一个关键的转型拐点，其面临的挑战在于如何在对GenAI充满期待的同时，有效平衡当前紧迫的生存压力与长远的战略愿景。报告揭示了三个核心矛盾点： 紧迫的现实需求与有限的准备度不匹配：尽管超过四分之三（77%）的组织将“减少行政负担”和“缓解人员倦怠”（76%）列为高度优先事项，且80%的组织将优化工作流视为首要任务，但仅有63%的组织认为自己已准备好利用GenAI来优化工作流。这种“想作为”与“能作为”之间的鸿沟是当前最主要的障碍。 短期阵痛与长期愿景的冲突：组织当前的首要精力集中在解决迫在眉睫的劳动力短缺和财政压力上，例如85%的受访者认为招聘/留住护理人员是首要任务，68%认为人员成本是最大财务压力。然而，他们也渴望利用GenAI实现更远大的目标，如改善患者体验（60%）、加强临床决策支持（56%）等，但实际行动多局限于小而快的行政效率项目。 技术乐观与深层忧虑并存：虽然普遍对GenAI提升效率寄予厚望，但高达57%的受访者担忧过度依赖GenAI会侵蚀临床决策技能。同时，数据隐私（56%）、算法偏见（55%）和缺乏透明度（55%）等风险也备受关注。这种过度的警惕性可能源于组织在治理和培训上的准备不足。 准备不足与治理缺失成为GenAI创新的“隐形刹车” 报告揭示的另一个关键观点是，组织在关键的治理、培训和战略规划方面存在明显的“不作为”或“慢作为”。这种准备上的短板，不仅无法有效管理风险，反而可能阻碍创新，使组织陷入浅层应用的困境： 治理体系严重滞后：只有18%的受访者知道本组织已发布GenAI的授权使用政策，仅有20%的人表示需要接受正式培训。这种政策透明度与执行力的匮乏，说明多数组织在采用GenAI前，没有建立清晰的“游戏规则”，这直接加剧了员工对风险的担忧。 工作流整合能力是核心瓶颈：虽然55%的组织有数据隐私政策，但仅有42%的组织有明确的流程将GenAI整合到现有工作流中，而31%的组织能清晰界定临床医生与GenAI工具的职责边界。这表明，大家仍停留在“点状应用”阶段，而非“系统整合”，这难以产生真正的企业级效率提升。 专业采纳率远低于个人使用率：尽管59%的护士和53%的医生每周都在个人生活中使用GenAI，但只有42%的人在工作中每周使用，且40%从未在工作场景中使用过。这揭示了一个巨大反差：专业上的“文化接受度”未被转化为“工作流的有效应用”。这说明，组织未能创造足够易用、安全且工作流内嵌的工具，导致员工在专业场景中转向“不敢用”或“不会用”的状态。 主要内容 关键调查发现：GenAI采纳的五大主题 主题一：以行政效率为优先。2025年初，医疗组织主要聚焦于利用GenAI解决迫在眉睫的财务和临床可持续性压力，特别是围绕招聘和留任合格且满意的劳动力。 主题二：准备度与优先事项脱节。组织在减少行政负担、解决人员短缺和管理倦怠方面的高优先级，与其使用GenAI解决这些问题的准备度之间存在显著差距。 主题三：内外部愿景一致，但行动有先后。利益相关者就解决人员短缺和优化工作流达成了共识，同时也渴望利用GenAI改善患者体验、增强临床决策支持，并支持新型护理模式的实施。 主题四：担忧与风险并存。尽管热情高涨，但主要的担忧集中在隐私/安全、在GenAI尚未成熟前过度依赖、以及GenAI推理能力缺乏透明度上。 主题五：缺乏成熟路线图与政策。组织可能尚未制定完善的GenAI采纳路线图，表现为对组织内已发布政策的认知度极低（18%），这可能抑制创新，并使组织更难建立证据和动力以获得更大投资。 未来展望：影响未来三年的五大趋势 趋势一：适应医疗政策的监管变化 超过四分之三（76%）的受访者担忧迅速变化的法规会影响其设计和执行有效护理模式的方式。 趋势二：利用技术加强关键组织能力 组织正在寻求更简单有效的方式来管理不可推卸的任务，如维持网络安全准备度（68%）和支持远程医疗项目（65%）。 趋势三：培训和留住临床专业人员 74%的组织认识到未来三年在专业发展和临床培训中使用技术的潜力，以帮助缓解持续的劳动力短缺问题。 趋势四：减少行政负担以增加患者护理时间 GenAI驱动的技术可能成为解决长期工作流障碍（如67%受访者提及的预先授权审批、62%提及的电子健康记录管理）的解决方案。 趋势五：满足来自内部和外部的变化期望 70%的组织认识到需要应对患者不断变化的需求，64%的组织预期组织领导层将提出更高期望并产生可衡量的结果。 GenAI与追求劳动力稳定 人员成本是首要财务压力 68%的受访者认为人员成本将在可预见的未来保持最大财务压力。其中，护士和药剂师的担忧最为突出（均为74%），而行政人员和医生的担忧比例分别为59%和66%。 随着最新数据预测到2029年将出现160万名护士的离职潮，组织有强烈动机来执行有助于维持适当人员配备水平的举措。 GenAI对人员配置的影响 50%的受访者认为GenAI将增强其整体创新能力，护士（54%）、药剂师（67%）和联合健康专业人员（68%）对利用技术创造性解决现有痛点尤为感兴趣。 在减少人员需求方面，29%的人认为GenAI将减少行政岗位需求，但仅有18%和15%的人认为会减少医生和护士的需求。这有力地反驳了AI旨在取代临床医生的担忧。 解决护理人员短缺 53%的受访者认为缺乏合格护理人员是重大问题（护士群体中这一比例升至67%，而行政人员仅为44%）。 超过半数的联合健康专业人员（56%）、护士（49%）和药剂师（48%）认为，GenAI可用于加强与大学的合作，并展示专业发展机会，以对抗护理学校和药学项目的招生能力限制。 解决承诺、优先事项与准备度之间的差距 实时准备度的挑战 80%受访者将优化部门内工作流视为首要任务，但仅有63%表示已准备好这样做。 85%的护士认为招聘和留住护理人员至关重要，只有57%有信心利用GenAI来实现这一目标。 在实现更大成本控制（49%）、应对GenAI伦理问题（45%）和调整法规以监控GenAI性能（42%）等方面，准备度更低。 护理和药房团队的潜在先行者 护士和药剂师是自认为最愿意并准备好试用GenAI的群体。52%的药剂师和45%的护士认为GenAI在减少倦怠方面将有效。 领导者可能需要在组织的这些领域寻找“临床冠军”，他们可以识别适合GenAI解决方案的具体需求，以确保初始实施的可行性。 创建创新通道以迎接GenAI的全部潜力 当前优先事项与未来渴望 当前首要优先事项：解决人员短缺（82%）、创造行政效率（77%）、减少倦怠（76%）。 渴望的下一代功能：60%的受访者希望利用GenAI改善患者体验并提供更有效的患者服务；56%希望利用GenAI进行临床决策支持以预防错误；41%希望在临床环境中部署环境监听能力，以自动化文档记录并丰富医患关系。 警惕“有”与“没有”的鸿沟 上述许多功能（如环境监听工具和带GenAI功能的CDS解决方案）已在市场上可用，并被领先的卫生系统使用，但在本次调查中却处于二级优先地位。这预示着未来可能出现一个潜在的“GenAI应用先行者与后进者”之间的鸿沟。 缺乏内部资源的组织需要建立“创新通道”，如从技术开发商那里获得现成的解决方案，以分担初期投资，以便更快地展示投资回报。 承认风险并缓解用户担忧 主要风险与担忧 最大风险：57%的专业人士（包括74%的药剂师和联合健康专业人员）认为过度依赖GenAI可能导致“临床决策技能的侵蚀”。相比之下，只有55%的医生和53%的护士持有相同看法。 其他重大担忧：数据隐私和安全性（56%）、算法偏见（55%）、诊断透明度不足（55%）以及缺乏法规和标准（55%）。 个人与专业使用的巨大差异 个人使用频率：51%的受访者每周至少使用一次GenAI（护士59%，医生53%），仅有29%从未使用过。 专业使用频率：仅42%的人在工作中每周使用，另有40%从未在工作中使用过（联合健康专业人员56%，医生43%）。这显示了医疗保健行业在采用新技术方面可能再次落后于其他行业。 应对建议 组织需要提供清晰、一致和频繁的教育，说明如何、何时以及为何使用GenAI。 建立反馈机制和强有力的跨职能治理体系，以监督GenAI工具的选择、实施和监控。 以全面开发的行动计划为未来状态做准备 政策与准备度的严峻现状 仅有18%的受访者知道其组织已发布GenAI的授权使用政策，仅有20%表示组织要求员工接受正式培训。 组织最有可能就数据隐私（64%）和透明度/偏见（55%）制定政策，但在整合到工作流（42%）、界定职责（31%）等方面更不完善。 结构化培训的价值 在已使用GenAI的受访者中，54%认为结构化的入职培训能使员工更快地做出贡献（护士群体中比例升至62%）。这表明，护理人员的快节奏工作流程可能需要更强大的培训支持。 政策设计的建议 领导者应积极征求临床用户的反馈，并建立定期重新评估指导方针的流程。随着变革步伐的加快，在引导整个企业时展现灵活性、适应性和响应能力至关重要。 总结 本报告通过对312名美国医疗专业人士的调查，深入剖析了医疗组织在采用生成式AI（GenAI）时所处的复杂状态。核心结论是，医疗组织正努力在 “解决今天的燃眉之急”与 “追求明天的战略愿景”之间寻找平衡点，但现状揭示出二者之间存在巨大鸿沟。 主要矛盾点：一方面，组织面临严峻的财政和劳动力危机（如68%视人员成本为首要压力，85%视护士招聘为头等大事），渴望利用GenAI优化工作流（80%为优先事项），但实际准备度不足（仅63%认为准备好了）。另一方面，组织虽对GenAI改善患者体验、增强临床决策等长期潜力寄予厚望，却多聚焦于“小而快”的行政效率项目，缺乏长远规划和与之匹配的创新投入。这种“战略性近视”可能导致组织错失真正的系统级变革机会。 关键的制约因素：当前最显著的障碍并非技术本身，而是 “治理与文化的滞后”。仅有18%的受访者知晓本组织的GenAI使用政策，20%接受过正式培训，这表明组织在建立“游戏规则”上严重缺位。这直接导致了员工对过度依赖、数据隐私等风险的深度担忧（57%的人担心技能侵蚀）。尽管个人生活中GenAI使用频繁（51%每周使用），但工作中采纳率低（仅42%），暴露出工具与工作流整合不力、缺乏有效培训等深层次问题。 弥合“今天”与“明天”的关键路径：为了有效利用GenAI，组织必须立即着手构建一个战略性、系统化的框架。这需要： 战略合作：与内外利益相关者协作，尤其从护理和药房等准备度较高的部门启动，并利用外部开发者的解决方案来减轻初期投资压力。 正式治理：迅速建立并清晰沟通覆盖数据隐私、使用边界、工作流整合和持续监控的全方位政策，以建立信任。 灵活迭代与赋能：通过结构化、分角色、持续的培训（如针对护士群体的加强培训）来赋能员工，并在实践中不断调整和优化策略。 总而言之，GenAI在医疗领域的变革潜力毋庸置疑，但真正的成功将属于那些能够精准平衡当前压力与长期愿景，并迅速建立强大、透明、包容的治理体系与工作流整合能力的组织。当前是行动的关键窗口期，错失则可能陷入“有技术无效果”的困境。