主要内容
现代医疗创新涵盖了人工智能、设备、软件、图像和监管框架等领域，所有这些都需要严格的协调。在医疗技术项目中，生成式人工智能无疑具有最强的变革潜力，它已经在研发、商业运营和供应链管理等各个领域得到应用。传统的医疗预约模式，如面对面预约和纸质流程，可能不足以满足当今快节奏、数据驱动的医疗环境。因此，医疗专业人员和患者正在寻求更便捷、高效的方式来获取和共享信息，以满足现代医学的复杂标准。
据麦肯锡称，医疗技术公司处于医疗创新的前沿，估计它们每年可获得 140 亿至 550 亿美元的生产力提升。通过采用生成式人工智能，预计产品和服务创新将额外带来 500 多亿美元的收入。
麦肯锡 2024 年的一项调查显示，约三分之二的医疗技术高管已经实施了生成式人工智能，约 20%的人正在扩大其解决方案并报告对生产力的显著益处。
尽管先进技术在医疗行业的实施正在增长，但挑战依然存在。组织面临数据集成问题、分散策略和技能差距等障碍。这些都突出了需要更简化的生成式人工智能部署方法。
在所有医疗技术领域中，研发在生成式人工智能的采用方面处于领先地位。研发部门由于对新技术最熟悉，使用生成式人工智能工具来简化工作流程，如总结研究论文或科学文章，显示出基层采用的趋势。个别研究人员正在使用人工智能来提高生产力，即使没有公司范围内的正式策略。虽然人工智能工具自动化并加速了研发任务，但仍需要人工审查以确保最终提交的内容正确且令人满意。生成式人工智能被证明可以减少团队在行政任务上的时间，并提高研究的准确性和深度，一些公司的研究生产力提高了 20%至 30%。
医疗产品项目成功的关键绩效指标（KPIs）
在医疗保健领域，衡量业务绩效至关重要。首要目标当然是提供高质量的护理，同时保持高效的运营。
通过测量和分析关键绩效指标，医疗保健提供者能够通过基于数据的考虑更好地改善患者结果。关键绩效指标还可以改善资源分配，并鼓励在护理的各个方面持续改进。
在医疗产品项目方面，这些结构化的举措优先考虑医疗产品的开发、交付和持续优化。但要取得成功，需要临床、技术、监管和业务团队的跨职能协调。
上市时间至关重要，确保产品从概念阶段尽快推向市场。特别值得注意的是需要强调标签和文档。麦肯锡指出，人工智能辅助标签使运营效率提高了 20%-30%。资源利用率也是重要的，显示在产品开发阶段时间、预算和/或人员的使用效率。
在医疗保健领域，关键绩效指标应关注多个因素，包括运营效率、患者结果、业务财务健康和患者满意度。为了全面了解绩效，这些可以分为财务、运营、临床质量和患者体验。
将用户体验与技术精度相结合——设计奖项
创新不再仅仅由技术性能来评判。