医疗 AI 的失败早被写死？破解 EMR 鸿沟才是跻身 4% 成功者的关键

过去几年，医疗行业几乎以一种毫不犹豫的姿态拥抱人工智能。

资本迅速进场，技术公司密集布局，医院与医疗系统纷纷启动 AI 试点项目，试图用算法解决长期困扰行业的效率、质量与成本问题。账面数字看起来令人振奋——数百亿美元的投入、数不清的试点项目、以及层出不穷的“AI 改造医疗”故事。

但真正的问题在于，当喧嚣褪去，真正走进临床一线、稳定运行并持续创造价值的 AI 项目，却少得惊人。医疗 AI 并非没有进步，只是大多数进步，从未跨过实验阶段。

一个被反复验证、却常被误读的现实

绝大多数医疗 AI 项目，最终都未能转化为可规模化的临床或运营成果。媒体常引用的数字是“95% 的失败率”，但这一说法本身并不完整。更值得警惕的，是另一组经常被忽略的数据——只有约 4% 的医疗组织，真正在多个工作流程中实现了 AI 的规模化落地，并能够持续衡量其业务与临床价值。

这并不是同一枚硬币的正反面。

95%，指向的是单个项目的高失败率；4%，指向的是组织层面 AI 成熟度的极端稀缺。

当这两个数字放在一起看，一个更深层的事实浮出水面：医疗 AI 的问题，并不在于“做不出来”，而在于“推不上去”。

在长期为医疗系统高管与技术领导者提供咨询之后，我们得出了一个与主流叙事截然不同的判断：

医疗 AI 的主要障碍，并不是模型能力、算法创新，甚至也不是人才短缺，而是一个长期被低估的结构性问题——EMR 鸿沟（The EMR Divide）。

在大多数组织中，AI 项目往往在尚未进入 ROI 评估阶段之前，就已经因为底层系统的不稳定与不一致而失去继续推进的条件。

失败，并非发生在终点。而是从一开始，就被写进了系统结构之中。

被巨额投入掩盖的系统性危机

从表面看，医疗 AI 的问题似乎是“项目太多，成功太少”。但从更深层看，问题并不在数量，而在于——几乎所有项目都被困在同一套基础设施限制之中。一项研究显示，在 33 个医疗 AI 试点项目中，最终成功上线并进入正式运营的，仅有 4 个。

并且失败原因在不同机构之间高度一致：它们并非源于算法精度不足，而是集中在工作流程错位、指标设计失真、数据访问碎片化，以及治理责任不清等“系统性摩擦”上。

每一次试点搁浅，都会在组织内部留下痕迹。不是技术问题，而是信任成本。久而久之，AI 不再被视为机会，而被当作一种高风险、低确定性的投入。

AI 的前提条件从来都不神秘：稳定、连续、可互操作的数据。然而，现实中的医疗信息环境，恰恰与这一前提背道而驰。

在多数医疗系统中，EMR 长期处于高度碎片化状态——系统彼此割裂、数据结构不统一、标准执行各行其是，患者的完整病历被拆散在多个平台之中，难以形成纵向连续的视图。

所谓 EMR 鸿沟，正是这种碎片化在实际运行中的集中体现。它并非一次性的问题，而是在每一次部署中反复显现。

1. 一个在 Epic 系统中验证有效的模型，迁移至 Cerner 后却表现骤降，并非算法退化，而是数据语义与结构根本不同

1. AI 看到的患者信息往往只是“局部切片”，预测自然失准，临床信任随之瓦解

1. 化验数据、自由文本、影像与设备输出缺乏统一标准，导致关键信号无法被有效整合

1. 不同地区、不同层级机构之间的数字化能力差距，使统一部署几乎成为奢望

这些问题，看似零散，实则同源。它们不是“技术细节”，而是结构性错配。

EMR 鸿沟，如何系统性放大 AI 的失败

碎片化的基础设施，并不仅仅提高了部署难度。它更危险的地方在于，会引发一整套高度可预测的失败链条。

当数据无法稳定获取时，AI 难以自然嵌入临床流程，最终沦为“额外负担”；

当结果不可比、不可复制时，ROI 便无法被清晰证明；

当解决方案高度依赖单一 EMR 时，跨系统扩展的成本呈指数级上升；

而当多方供应商并存、系统边界模糊时，安全性、准确性与持续维护的责任也随之失焦。

最终的结果，是试点项目长期停滞，领导层犹豫不决，而推进 AI 的组织动能，在反复试错中被逐渐消耗殆尽。这正是医疗行业今天所面对的悖论：投入巨大，却几乎没有形成可运营的影响。

那 4%，到底做对了什么？

真正跨越鸿沟的组织，并非依赖技术奇迹，而是展现出高度一致的战略纪律。

他们普遍遵循一个顺序：先修地基，再谈智能。

在部署 AI 之前，这些组织往往已经完成了多 EMR 数据标准化、互操作集成层建设，并建立了具备实际治理权力的 AI 卓越中心，同时配套长期的数据质量与监控机制。

他们将基础设施视为战略资产，而非 IT 成本。这一步，决定了 AI 是否具备规模化的可能性。

在推进路径上，这些组织同样保持克制。

他们不会试图一次性解决所有问题，而是从低风险、高回报的场景入手，选择真正具备跨 EMR 经验的合作伙伴，在单一环境中验证价值后，再逐步复制扩展。

试点不再泛滥，回报来得更快。更关键的差异，出现在领导层。

成功者往往具备清晰而持续的高层赞助，将 AI 的成效直接与临床、运营和财务指标挂钩，通过跨职能团队共同决策，并且在必要时，果断终止那些注定无法规模化的项目。

他们清楚地知道：AI 的上限，始终受制于领导者的认知与判断方式。

医疗 AI 的高失败率，从来不是偶然。它只是先进技术叠加在碎片化系统之上的必然结果。

EMR 鸿沟，既是当前最大的阻碍，也是未来最清晰的分水岭。未来十年，真正引领医疗 AI 的组织，不会是模型参数最多、算法最复杂的那一批，而是那些愿意系统性重构数据基础、强化治理能力、提升组织 AI 素养，并以清晰战略推进规模化落地的机构。

AI 必然会改变医疗。真正悬而未决的，只剩下一个问题：你的组织，是成为那 4%，还是继续为永远到不了患者身边的试点项目买单？

EMR 鸿沟，将决定这一切。