名人媒体专题报道：第15届C3“医疗健康达沃斯”峰会日前在纽约联合联盟俱乐部（Union League Club）落幕。C3 International董事总经理Baxter Potter在接受采访时表示，本届峰会汇聚医疗健康、人工智能及公共事务等领域的专家和嘉宾，共同探讨AI如何改善临床成效、医院运营和患者体验。

Potter介绍，C3很荣幸成为联合国大会认可的合作伙伴，峰会也被列入联合国大会官方指南，作为大会期间的正式会议之一。

本届峰会的全球战略合作伙伴——费萨尔国王专科医院暨研究中心（King Faisal Specialist Hospital & Research Centre）派代表出席。与会嘉宾还包括Samuel Waksal博士、美国前商务部长Wilbur Ross、美国前退伍军人事务部长David Shulkin，以及发表主题演讲的美国退役上将、前中央情报局局长David Petraeus等。

“这是非常精彩的一天，也是一届非常成功的峰会。”Potter表示，希望明年能够在峰会上看到更多新面孔，继续扩大医疗健康领域的国际交流与合作。

AI竞争的关键在于临床成效

在Potter主持的人工智能论坛上，与会嘉宾围绕AI如何改善临床结果、提升医院运营效率，以及医疗机构应如何调整组织结构展开讨论。

论坛指出，评价一家医院的AI能力，不能只看它拥有多少个AI应用，也不能只看其系统规模有多大。真正重要的是，医疗机构能否把人工智能有效应用于临床实践，并借助AI改善治疗结果和医院运营。

这也将成为未来医疗机构之间竞争的重要方向。但在推动技术发展的同时，医疗行业不能忘记患者本身。

互联网让患者接触到比以往任何时候都更多的医疗资料，但面对大量专业而复杂的信息，普通患者往往难以独立进行分析和判断。AI可以帮助患者整理和理解这些医疗数据，让他们更清楚地认识自己的健康状况。

论坛嘉宾援引一项近期调查表示，约四分之一的成年患者曾通过人工智能搜索健康或医疗资料。这一趋势显示，AI不仅正在改变医院的工作方式，也在改变患者获取和理解医疗信息的途径。

技术人员进入临床管理团队

论坛上，费萨尔国王专科医院暨研究中心代表分享了该院推动人工智能落地的经验。该院没有让技术或AI人员作为独立部门单独运作，而是调整内部组织结构，让他们直接参与临床团队的工作。

据介绍，医院首席执行官每周都会与各卓越中心负责人举行会议，现在技术人员也会参加这些会议。这样做的目的是确保AI能够有效应用于医院不同的临床和运营部门。

当任何一个卓越中心提出需求时，技术团队都会与临床人员共同研究患者流动情况及整个诊疗流程，从实际问题出发寻找解决方案，而不是只处理单一的技术任务。

通过调整组织结构、分析医疗流程并运用人工智能，该院在大约一年时间内，将病床等待时间从32小时缩短至6小时，急诊部门的患者等待时间也减少了约14%。

论坛认为，这些变化表明，AI的价值不在于取代医护人员，而在于帮助管理人员、临床团队和技术人员共同发现问题、改善流程，并把技术真正转化为患者能够感受到的医疗成效。

推动医院开展跨国比较

Potter在总结论坛讨论时表示，未来应继续发展这一圆桌交流机制，让不同国家的医院和医疗体系了解自身表现，并与其他医疗机构进行跨国比较。

这种比较可以涵盖不同的医疗指标、运营环节和患者群体，帮助医疗机构识别差距，并通过持续、分阶段的改进提高临床质量和运营效率。

Potter随后宣布推出“Davos Healthcare”全球医院绩效评估系统，旨在建立一个透明、具有国际可比性的医院评价平台。

覆盖65个国家约1.6万家医院

Potter指出，医疗健康领域拥有的数据比以往任何时候都多，但不同医院之间的绩效仍然难以比较。

“现在的挑战已经不再只是寻找数据，而是如何组织数据、采用一致的方式进行评估，并让这些数据能够服务于不同医疗体系和世界各国。”

据Potter介绍，现有的全球医院评估工具只涵盖195个国家中的32个。许多评估系统也没有充分整合已经公开的数据，包括国家和医疗体系层面的临床统计、医院开展的医学研究、发表的论文以及取得专利的新技术等。

Davos Healthcare希望把这些分散的数据整合起来，为医院绩效评估和跨国比较提供更全面的依据。

Potter表示，团队在建立这一系统时，首先考虑的是如何提高评估工具的包容性。因此，他们没有从一份全球知名医院名单开始，而是以公开证据和基础数据为依据，建立范围更广的医院数据库。

团队通过连接多个国家卫生主管部门的应用程序接口（API），收集各类医院的公开记录。目前，该系统已纳入65个国家约1.6万家医院，整合80多个公共数据来源和超过130万个数据点。

相关数据涵盖医院的临床统计、医疗体系表现、科研活动、论文发表和技术专利等多个方面。

Potter表示，在建立医院数据库后，下一阶段的重点是如何对这些医院进行更加有效和一致的评估。人工智能能够协助团队处理规模庞大、来源不同的数据，为建立更加全面、透明并可持续更新的全球医院绩效评估体系提供支持。

本届C3医疗健康峰会的讨论显示，医疗AI的发展正在从技术展示进入实际应用阶段。如何让AI融入临床团队、改善患者流程、缩短等待时间，并通过全球数据推动医院持续改进，正成为医疗体系数字化转型的重要方向。