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醫療ai項目簽約難?大模型商業化之路如何破冰?
發布時間:2024-11-11 09:31:31

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人工智能的熱潮還在持續,大模型產品的商業化路徑還尚未成熟,在醫療AI領域,不止國內廠商,國外也面臨同樣的問題。近日,總部位于芝加哥的數字化轉型公司Ahead的現場首席技術官兼醫療保健業務主管Andy Sajous在采訪中提到,他在與醫療領域的CIO和其他IT決策者的所有會議中,沒有一個人愿意簽約任何特定的AI產品或服務超過 12 個月。

醫療機構過于保守?

Andy Sajous認為,面對超過12個月的AI合同的猶豫,反映了行業的不確定性。CIO和其他決策者對于在快速發展的環境中過度使用工具這一點,仍然持謹慎態度。

AI供應商不斷推出新產品,但市場上充斥著大量初創公司和小型企業,它們可能前途未卜。人們真正擔心的是,今天看似有前景的工具可能在一年內就過時了,或者更糟糕的是,這些產品背后的公司可能被收購或倒閉了。

AI技術的革新速度,尤其是在生成式AI工具例如 ChatGPT 推出之后,形成了一種氛圍,使得醫療機構在采用新技術時只能考慮短期利益。然而,這并不意味著對AI潛力的完全缺乏信心。相反,醫療機構已經深刻意識到AI在轉變患者照護、提高運營效率和簡化行政流程方面的潛力。

但與此同時,他們也認識到這項技術仍處于不斷變化的狀態,新玩家不斷進入和退出市場。CIO們正在尋求一種靈活性,希望在出現更好的技術,或者他們投資的AI工具未能達到預期效果的時候,能夠迅速調整。有些供應商的產品可能無法跟上技術的快速發展,CIO們自然不希望與那些供應商簽訂長期合同。

醫療機構方面,這種謹慎的態度短期內可能會減緩AI應用的速度,但最終可能會推動AI在醫療工作流程中實現更加深思熟慮和戰略性的整合。隨著市場的成熟和更穩定、經過驗證的產品的出現,醫療機構可能會開始愿意簽訂長期合作。但在此之前,靈活性和適應性將仍然是關鍵。醫療行業需要保持敏銳,持續評估新技術,同時確保患者不被未經驗證或迅速過時的產品損害。

什么樣的AI企業能引領市場?

AI的動態特性意味著,某公司今天是市場的領導者,但可能到明天就不再是了。Sajous表示,由于創新和整合,AI領域在市場領導地位方面發生了重大變化。幾年前,像 IBM Watson 和谷歌的 DeepMind 這樣的大型科技公司在醫療AI方面是先驅,特別是在診斷成像和預測分析等領域。

隨著AI的快速發展和新的參與者出現,市場持續擴張。初創公司和細分市場的企業正在涌現,推出高度專業化的產品,以滿足非常具體的醫療需求,例如基于AI的臨床決策支持或用于放射學和腫瘤學的AI診斷工具等。

像英偉達這樣的公司為AI的開發提供了硬件基礎,尤其在機器學習和計算機視覺等領域變得不可或缺。Epic公司將AI集成到其電子健康記錄系統中,也正在提供與現有醫院工作流程更緊密集成的綜合性AI增強系統,并且取得了顯著進展。

這些公司正在利用其更廣泛的平臺引入AI能力,這可能使得一些小型的、專業較強的供應商難以競爭,除非他們能夠提供真正獨特的價值。

Sajous認為,市場領導地位的變化是由幾個因素驅動的。首先,AI創新的快速發展意味著供應商需要不斷更新和改進他們的產品以保持競爭力。其次,AI技術整合到更大平臺(例如 Epic)中,減少了對獨立的AI供應商的需求。最后,許多醫療機構仍在探索與AI相關的監管和倫理問題,這意味著在提供創新產品的基礎上,能夠提供可信、安全和合規的產品的公司最終將引領市場。這些變化表明,AI領域在出現少數明確的領導者之前,將繼續保持高度不確定性。

自行構建or直接購買AI工具

兩條路面臨各自的挑戰

在醫療領域,構建還是購買AI工具,并不是一個簡單的決定,每條路徑都有其自身的挑戰。

醫療機構內部構建AI工具,能夠根據其特定需求量身定制系統,開發與其獨特的數據集和與工作流程相一致的模型,確保AI系統能夠精確滿足需求。然而,這種方法需要大量資源,包括財務投資和技術人才。許多醫療機構面臨AI專業人員短缺的問題,雇用和留住這些人才可能要投入巨大的成本。維護和更新這些工具以跟上最新的技術進展,也會進一步消耗資源。

另一方面,直接購買預先構建好的AI工具,是一條更快的實施途徑,前期開發工作量較少,而且這些工具通常有供應商支持,可以幫助醫療機構快速上手。然而,這種方法并非沒有風險。醫療AI市場競爭激烈,許多供應商是初創公司,可能無法長期存續。有些公司的產品可能無法跟上醫療機構的需求、或者商業模式可能無法持續,面對這類企業,CIO會有較大擔憂。此外,現成的 AI 工具可能無法與現有的醫療信息系統無縫集成,從而導致效率低下。另一個挑戰在于,當一個醫療機構依賴于特定的AI工具,如果遇到供應商停止創新、或市場上出現了更好的工具、再或者供應商破產等諸如此類的情況,導致醫療機構需要尋求替代方案,那么切換到其他工具可能會很困難。

醫療機構需要仔細權衡構建與購買AI工具的風險和收益,不僅要考慮即時的成本和收益,還要考慮對其 IT 基礎設施和患者照護的長期影響。

進入2025年,CIO需要做好哪些事?

展望 2025 年,CIO和醫療 IT 領導者必須關注三個關鍵領域:云優化、人才培養和數據治理。

云優化至關重要,因為許多醫療機構都在混合云環境中運營。優化云的使用不僅可以實現可擴展性和靈活性,還可以幫助降低成本。確保云基礎設施既安全又高效,將使醫療系統能夠充分利用AI和其他新興技術,而不必受到遺留系統或高昂基礎設施成本的困擾。

人才培養是CIO需要關注的另一個關鍵領域。科技行業存在顯著的人才缺口,尤其是在醫療健康信息技術領域,特別是在AI和云計算工程方面。CIO必須在培訓項目方面進行投入,以提升現有員工的技能,同時還要以創新的方式在高度競爭的市場上吸引新的人才。例如與教育機構建立合作關系、提供專業認證項目、或與供應商合作開展聯合培訓計劃等等措施。要確保醫療機構不僅能夠實施尖端技術,還能夠在行業不斷發展的過程中維護和發展這些技術,提升內部團隊的技能至關重要。

最后,數據治理是醫療行業在邁向 2025 年之際的首要任務。隨著AI和數據分析越來越多地融入醫療運營,確保患者數據的安全、隱私和道德使用將變得至關重要。這需要強有力的治理框架,管理不斷增長的海量數據,同時遵守一系列監管要求。此外,CIO需要主動制定策略,以應對與AI相關的潛在風險,例如算法偏見或數據隱私問題。建立強大的數據治理基礎設施不僅對降低風險至關重要,也深刻影響著增強對AI醫療工具的信任。

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