因此，CIO面临着一系列复杂且相互竞争的优先事项，他们被赋予加强网络安全防御、优化日常运营和提升患者治疗效果的任务，同时还要控制成本。

然而，传统系统难以有效应对这些现代需求，这使得推迟必要升级变得风险重重。2024年Change Healthcare勒索软件攻击及其广泛影响就是一个警示，表明被动、零散的技术方法已不再可行。

CIO必须制定全面的技术路线图，专注于现代化IT架构，以应对当前的紧迫挑战并为未来需求做好准备。

推进数据现代化

医疗数字化转型的核心在于数据现代化，这意味着升级数据系统、工具和工作流程，以支持高级分析。传统系统因其部门化孤岛和碎片化架构，会在四个方面损害医疗使命：

1. 阻碍互操作性：临床医生因信息不完整而难以做出决策，影响协调护理的能力。

2. 限制分析能力：数据分散导致医疗机构无法提取改善治疗效果所需的洞察。

3. 增加安全风险：过时系统存在漏洞，使敏感患者数据面临潜在网络威胁。

4. 系统性不可靠：传统系统频繁且不可预测地出现故障，导致患者护理中断并增加运营成本。

现代数据架构通过建立统一、可访问的患者数据视图，积极打破过时的模式，这有助于在整个护理过程中实现无缝共享和实时分析，这一转变依赖于几个关键组成部分：

• 采用云解决方案：这些平台提供了本地系统无法实现的扩展性、灵活性和成本效益。它们还提供高级分析和安全功能的内置集成，许多医疗机构难以内部开发这些功能。

• 利用互操作性框架：如快速医疗互操作性资源(FHIR)等标准打破了数据孤岛，实现了系统间的顺畅数据交换。这为协调护理提供了患者全面视图，同时减轻了昂贵定制集成的负担。

• 升级数据治理和安全标准：安全不再是合规的勾选项。现代治理策略必须纳入细粒度访问控制、加密、AI驱动的威胁检测和数据丢失预防，以保护敏感信息在其整个生命周期内的安全。

利用AI和自动化

当今医疗数据产生的数量和复杂性已远超人类分析能力。一家典型的500床医院每年产生约50PB的数据，但其中97%的数据仍未被利用。将这些信息转化为可操作的洞察需要利用AI和自动化。

AI驱动的分析能够发现即使是经验丰富的临床医生也可能错过的微妙模式和相关性，从而实现更准确的诊断、优化的治疗和更好的结果。

例如，初级保健提供者可以使用AI驱动的预测分析模型来估算现有患者在一年内增加或减少A1C检测的可能性。A1C检测测量血糖，对于诊断为糖尿病的个体至关重要，用于确定其治疗方案是否有效。

如果模型预测患者A1C值可能升高且存在患2型糖尿病的风险，提供者可以在疾病发作前推荐更积极的治疗方案。

优先提供以患者为中心的护理

技术转型的真正目标并非为了创新而创新，而是赋能以患者为中心的护理，这一转变将医疗从过时的以提供者为中心的模式转变为围绕每位患者独特需求构建的个性化护理。

回到之前的例子，预测性AI模型可以根据患者的当前轨迹将看似稳定的患者标记为患2型糖尿病的风险人群。得益于早期干预，医生可以与患者合作，通过改变生活方式(如饮食和锻炼)来降低其患病概率，并使其远离危险区域。

这些改善的结果表明，这不仅仅是技术问题，而是通过帮助患者在为时已晚之前改变轨迹，从而为患者争取时间和希望。

加强合规与保护

医疗机构现在处于日益严峻的网络安全环境中，该行业面临每条记录数据泄露成本最高的风险，平均每次泄露成本为1093万美元，使其成为网络犯罪分子的主要目标。

佛蒙特大学(UVM)医疗网络在2020年遭遇了一次网络攻击，起因是一名员工收到的一封钓鱼邮件成功感染了其服务器上的恶意软件。直到数小时后报告系统故障时才被发现，此时安全团队已无法阻止攻击者。恢复费用和数周的停机时间估计使该企业损失超过6300万美元。

这一案例研究强调了几个关键教训，即医疗领导者必须从一开始就将安全和合规融入其技术战略中，这包括主动策略，如持续漏洞测试、员工教育和强大的事件响应计划，优先考虑这些措施可能是经历代价高昂的攻击与在威胁发生前阻止它们之间的区别。

CIO推动关键变革

随着90%的医疗系统高管现在将数字化和AI转型列为首要任务，医疗技术已从后台支持职能转变为战略必需品。

这一演变为重新定义企业未来提供了强大机遇，具有前瞻性的CIO可以通过推动数据现代化、利用AI、倡导以患者为中心的护理和优先保障安全来转变医疗服务。

增量变革的时代已经结束。当今的医疗环境需要大胆、端到端的转型——而CIO正处于引领这一转变的独特位置。

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