Статья обсуждает, как медицинские системы должны использовать собственные данные для выявления неэффективностей перед покупкой ИИ-решений, вместо реагирования на предложения вендоров. CEO Arcadia Майкл Мьюкки подчеркивает, что ROI-оценка расширяется за рамки финансовых показателей, включая снижение административной нагрузки, удовлетворенность врачей и удержание персонала. Ambient-инструменты документации и компьютерного кодирования приводятся как примеры ИИ-технологий, снижающих нагрузку на клиницистов.
Исследование показывает рост внедрения платформ искусственного интеллекта в системах здравоохранения США в 2026 году. Согласно опросу, 67% респондентов указали, что их системы используют три или более приложений ИИ, что свидетельствует о переходе от единичных пилотных проектов к комплексной интеграции. Эксперты сообщают об увеличении возврата инвестиций (ROI) от внедрения ИИ-решений, что является важным показателем зрелости технологии в медицинском секторе. Данные указывают на то, что организации здравоохранения перешли от экспериментального использования к стратегическому внедрению нескольких ИИ-платформ одновременно. Это свидетельствует о признании практической ценности ИИ-технологий для операционной эффективности и клинических результатов. Тем не менее, представленный материал содержит лишь фрагментарную информацию без детализации конкретных областей применения, метрик ROI или методологии исследования.
