梅奥诊所人工智能应用现状、战略与未来展望

执行摘要

本报告深入分析了梅奥诊所（Mayo Clinic）在人工智能（AI）领域的战略布局、当前应用、研发生态、合作伙伴关系、伦理治理以及未来发展方向。分析表明，AI 已深度融入梅奥诊所的整体发展战略“Bold. Forward.”，成为其实现“治愈（Cure）、连接（Connect）、转型（Transform）”三大目标的核心驱动力，尤其体现在构建其“首个可扩展、AI 赋能的医疗转型平台”——梅奥诊所平台（Mayo Clinic Platform）。

梅奥诊所的 AI 应用已广泛渗透到临床实践、研究和运营的各个层面。在临床领域，尤其在心脏病学、放射学、肿瘤学和眼科学，AI 被用于辅助诊断（如通过心电图检测心力衰竭、通过 CT 扫描加速中风诊断）、个性化治疗计划和远程患者监护。其庞大且高质量的纵向患者数据（包括超过 700 万份心电图记录）是其开发和验证 AI 算法的关键优势。运营方面，AI 被用于优化工作流程、自动化管理任务和提升效率。

梅奥诊所建立了包括人工智能与信息学部（AI&I）、科恩医疗服务科学中心（Kern Center）和数字健康中心（CDH）在内的多层次 AI 研发基础设施，并通过“AI 工厂”模式加速模型开发。梅奥诊所平台是其 AI 生态的核心，通过提供经过去标识化的数据（Discover 产品）和模型验证工具（Validate 产品），吸引并赋能全球合作伙伴。关键的战略联盟，特别是与谷歌（Google）长达十年的合作，为其提供了强大的技术支撑。同时，梅奥通过 Platform_Accelerate 项目和直接投资积极培育 AI 创业公司生态。

面对 AI 带来的挑战，梅奥诊所展现出积极主动的治理姿态。通过强调数据隐私保护、开发专门工具（Platform_Validate）以检测和缓解算法偏见、积极参与 FDA 等监管机构的沟通、并将 AI 定位为增强而非取代临床医生的工具，梅奥致力于构建负责任且值得信赖的 AI 应用环境。其对严格验证（包括外部验证和真实世界临床试验）和成本效益分析的重视，旨在为 AI 工具的有效性和价值提供坚实证据。

展望未来，梅奥诊所正积极探索生成式 AI（GenAI）、微型机器人、智能可穿戴设备等前沿应用，并持续深化其在预测性和预防性医疗方面的投入。其长远目标是利用 AI 实现医疗服务的根本性转型，将解决方案扩展至全球，并巩固其作为全球医疗 AI 创新领导者的地位。

与行业趋势相比，梅奥诊所在 AI 战略整合深度、专用基础设施建设、伦理治理实践以及系统化验证流程方面表现突出，堪为医疗行业 AI 应用的标杆。然而，其独特的资源禀赋和平台战略的可复制性，以及大规模转型的内在复杂性，仍是其未来发展需要关注的方面。

I. 梅奥诊所的 AI 战略与愿景：“Bold. Forward.”指令

A. 解构“Bold. Forward.”战略

梅奥诊所的“Bold. Forward.”战略是指导其未来发展的核心框架，确立了“治愈（Cure）、连接（Connect）、转型（Transform）”三大核心宗旨 1。该战略旨在加速疾病的发现与治愈，通过数据连接人与知识以创造新见解和可扩展解决方案，并最终实现全球医疗服务的转型 1。这一宏伟蓝图伴随着对数字和物理基础设施进行重大改造的承诺，例如在亚利桑那州近 19 亿美元的投资 3 和在罗切斯特 50 亿美元的转型计划 4，这些投资明确旨在整合数字技术与实体空间，为下一代医疗保健奠定基础 1。

人工智能被明确地定位为实现“转型（Transform）”目标的基础性支柱 1。梅奥诊所的目标是创建“首个可扩展的、人工智能赋能的医疗转型平台”，即梅奥诊所平台（Mayo Clinic Platform）1。在此战略下，AI 不仅仅被视为一种工具，而是被视为创造疾病诊断、治疗、预测、预防和治愈新方法的根本性赋能者 9，其作用在于将数字能力无缝融入实体医疗环境 4。大规模的基础设施投资，如“Bold. Forward. Unbound.”计划下的项目，都与整合 AI 和数字技术紧密相连 3，这充分体现了梅奥诊所将 AI 置于其长期发展核心的深刻财务和战略承诺。这种将 AI 深度嵌入整体公司战略的做法，表明 AI 并非孤立的研发活动，而是驱动其未来十年市场定位和演进的核心要素。

B. 领导层愿景与明确目标

梅奥诊所的领导层，包括总裁兼首席执行官 Gianrico Farrugia 博士在内的多位高管，在多个场合强调了 AI 在推动创新、满足患者需求、发现新疗法以及将解决方案扩展至全球方面所扮演的关键角色 4。他们的愿景超越了简单的效率提升，将 AI 视为实现医疗服务根本性变革的引擎，旨在模糊住院与门诊、实体与数字医疗之间的界限 3，并为全球医疗保健提供“蓝图” 3。具体目标包括利用 AI 辅助临床试验的患者匹配、开发和部署远程健康监测设备，以及利用先进的影像分析技术在数年前预测疾病风险 9。此外，领导层还强调要创造一个支持性的环境，使临床医生和研究人员能够安全有效地开发和部署 AI，从单纯的治理转向赋能 11。

C. 以患者为中心的核心驱动力

梅奥诊所始终将“患者需求至上”作为其核心价值观，这一原则也贯穿于其 AI 战略的制定和执行中 5。所有 AI 计划的出发点和落脚点都被定义为解决患者未被满足的需求 9。推进 AI 发展的承诺明确与以“安全、合乎道德和以患者为中心的方式”进行紧密相连 9，这表明伦理考量是其战略不可或缺的一部分，而非事后添加的装饰。AI 被视为改善患者体验的重要途径，例如通过更精准的诊断 13、个性化的治疗方案 13、更优化的医患互动（如提供就诊总结 15）以及扩大医疗服务的可及性 16。在 AI 应用面临安全和伦理质疑的背景下 17，梅奥诊所持续强调患者中心和伦理部署，这可以被视为一种深思熟虑的策略，旨在建立患者、临床医生和监管机构的信任。这种信任不仅是伦理要求，更是成功实施和推广 AI 技术的关键推动力，有助于克服潜在的采纳障碍。

II. 梅奥诊所当前的人工智能应用

梅奥诊所已将人工智能广泛应用于临床实践、医学研究和日常运营的多个方面，体现了其全面拥抱 AI 技术的决心。

A. 临床实践转型

1.     诊断支持:

○      心脏病学: AI 在心脏病学领域的应用尤为突出。通过分析心电图（ECG），AI 能够检测出心泵功能弱（低射血分数/左心室收缩功能障碍，LVEF/LVSD）19、心房颤动（AFib）19 以及预测心血管疾病风险 9。梅奥诊所拥有超过 700 万份 ECG 的庞大数据库 19，为训练这些算法提供了坚实基础。例如，其开发的左心室功能障碍筛查工具准确率高达 93% 19。此外，梅奥研发的 AI 技术还被应用于 Apple Watch 以检测心泵功能减弱 19。一项针对肺动脉高压（PH）早期检测的 AI-ECG 算法也显示出潜力，并获得了 FDA 的突破性设备认定 26。

○      放射学/影像学: AI 被用于辅助放射科医生进行医学影像（X 射线、MRI、CT 扫描）分析，提高图像质量和识别异常的能力 13。在卒中（中风）诊疗中，AI 分析 CT 扫描图像以识别脑内出血，显著缩短了诊断时间 19。Brainomix e-ASPECTS 等 AI 工具已被验证可用于卒中评估 29。AI 也被应用于 CT 扫描以检测肺癌 14。

○      肿瘤学: 梅奥开发了用于早期预测和识别乳腺癌、胰腺癌的 AI 算法 9，并致力于降低结直肠癌筛查中癌前息肉的漏诊率 9。AI 还被应用于病理学，以实现更快、更准确的诊断 6。虽然未明确提及梅奥使用 IBM Watson for Oncology，但 AI 辅助制定个性化癌症治疗计划是其应用方向之一 9。

○      神经学: AI 在神经外科领域得到应用，包括辅助解读扫描结果和增强外科医生的直觉判断 31。AI 被用于缺血性卒中的病因分类 32，并帮助预测卒中后认知障碍的风险 28。

○      眼科学: 梅奥开发了名为 OPUS 的 AI 生物信息系统，用于搜索特定患者群体、构建 AI 训练数据库、自动标注大量图像（如已标注 1600 万张视网膜照片）以及识别符合临床试验条件的患者 33。同时，梅奥也在探索通过分析眼部图像（“眼科组学 Oculomics”）来识别全身性疾病 33。AI 也被用于检测糖尿病视网膜病变 13。

○      其他领域: AI 被用于风险评估，例如预测焦虑和抑郁 9。虽然未明确提及梅奥的具体工具，但 AI 预测败血症风险是行业内的重要应用 13。

2.     治疗计划与支持:
AI 能够分析患者的病史、基因、生活方式等信息，辅助临床医生制定个性化的治疗方案 13。例如，AI 系统可以根据患者症状和医疗记录，推荐最合适的诊断测试或治疗方法 13。在癌症治疗中，AI 辅助制定个体化的治疗计划 9。梅奥诊所还将 AI 与精准医疗相结合，以提高治疗的有效性和安全性 35。通过与 Jogo 等公司的合作，AI 赋能的数字疗法被用于慢性疼痛和神经肌肉疾病的康复治疗 35。与谷歌的合作则涉及利用 AI 优化放射治疗计划 15。

3.     患者监护:
AI 被用于分析来自远程患者监护（RPM）系统、可穿戴设备和传感器收集的连续数据（如心率、血压），以及早发现患者病情恶化的迹象 13。梅奥诊所正在进行临床试验，评估使用 AI 驱动的决策辅助工具来帮助患者在出院后加入 RPM 项目的有效性 38。其战略愿景包括利用 AI 开发和部署远程健康监测设备 9。此外，梅奥还在研发集成于智能服装中的 AI 技术，用于心脏监测和心律失常检测 19。

B. 研究增强

1.     临床试验优化: AI 被用于筛选和匹配患者参与最有希望的临床试验 9。例如，眼科的 OPUS 系统就能帮助识别符合试验条件的患者 33。

2.     药物发现与开发: AI 被提及用于支持药物研发 41。通过与 nference 等伙伴的合作，AI 可用于分析复杂数据集以寻找新的药物靶点 42。与 Bionaut Labs 的合作则探索利用 AI 驱动的微型机器人进行精准药物递送 35。

C. 运营效率提升

1.     行政管理自动化: 梅奥探索将 AI 应用于患者排程、保险预授权、收入周期管理等行政流程 27。AI 也被用于病历摘要、医嘱自动化 16、自动填写表格和生成临床记录 11。自然语言处理（NLP）技术则用于处理电子健康记录（EHR）中的临床笔记 13。

2.     工作流程优化: 梅奥诊所设立了自动化中心（Automation Hub），利用包括 AI 和大型语言模型（LLM）在内的智能自动化技术，改进跨部门的工作流程 5。具体实例包括通过虚拟护理（ViRN）解决方案和自动化床边应用扩展护理能力、优化人力资源管理（如候选人匹配和招聘）、改善患者入院和排程流程 5。AI 还被用于分诊患者信息 43 以及加速卒中护理中的诊断和团队协调 28。

3.     机器人技术: 梅奥诊所在外科手术（如腹部、心血管、脊柱手术）中常规使用机器人平台 35。同时，也在探索更前沿的机器人应用，如用于精准药物递送的微型机器人（与 Bionaut Labs、Endiatx 合作）35，以及用于完成 ICU 简单任务或物资运送的机器人 35。梅奥还与 Collaborative Robotics 展开合作 42。

梅奥诊所展现出一种利用其庞大、纵向的患者数据（EHR、超过 700 万份 ECG 19、影像 33、基因组数据 19）作为核心资产来开发和验证 AI 算法的模式，尤其是在诊断领域（心脏病学、放射学、眼科学）。这个“数据护城河”构成了其显著的竞争优势。AI 算法的开发需要大量高质量的数据 33，而梅奥诊所悠久的历史积累了海量的此类数据 19。领导层也明确指出这些数据是推动 AI 进步的关键 19。因此，梅奥的数据宝库不仅是医疗服务的副产品，更是积极驱动其 AI 创新流水线的战略资产。

尽管备受瞩目的临床应用（如 ECG-AI）吸引了大量关注，但梅奥诊所同时也在运营效率（自动化中心 5、行政任务 11）和研究赋能（临床试验匹配 9、OPUS 系统 33）方面投入了大量 AI 资源。这表明其采取了一种整体性方法，旨在变革其“实践、研究、教育”三大盾牌 34 以及核心业务功能 5。AI 应用遍及临床诊疗 13、研究 9、教育（培训工具 19）以及运营管理 5。自动化中心明确与“组织的所有领域”合作 5。这种广泛的应用范围显示了梅奥试图将 AI 全面嵌入整个机构，而不仅仅局限于面向患者的临床角色。

特定 AI 工具（如用于 LVEF 检测的 ECG 算法 19 或卒中 AI 19）的发展历程，从利用梅奥数据进行内部开发，经过严格的验证（内部、外部、临床试验）、成本效益分析、监管途径（FDA 认定）到潜在的商业化（授权给 Anumana 21），清晰地展示了一条成熟的“发现-转化-应用”路径 27。梅奥声称拥有一个“发现-转化-应用研究连续体”27 和超过 200 个 AI 项目 9。ECG-AI LVEF 的例子详细展示了这一过程：利用梅奥数据开发 22，进行内外部验证 22，开展大型实用性临床试验（EAGLE）21，进行成本效益研究 20，获得 FDA 突破性设备认定 21，并最终进行技术授权 21。卒中 AI 也遵循了类似的开发验证路径 19。这种针对具体成功项目的详细路径表明，梅奥已建立起一套结构化的流程，将 AI 概念转化为临床现实。对于管理庞大的项目组合（超过 200 个）并确保创新有效转化，弥合“从代码到临床”的差距 34，这套结构化流程至关重要。

梅奥诊所关键人工智能应用与计划

 

应用/计划名称 (若已知)

领域

具体功能

关键技术/数据

状态/证据

支持来源

ECG-AI LEF/LVSD

心脏病学

检测低射血分数/左心室收缩功能障碍

AI/ML, ECG (>7M 记录)

临床应用, 多项验证研究, EAGLE 试验, 成本效益研究, FDA 认定, Anumana 商业化

19

AI-ECG for AFib

心脏病学

检测心房颤动

AI/ML, ECG

临床应用

19

AI-ECG for PH

心脏病学

早期检测肺动脉高压

AI/ML, ECG

验证研究, 外部验证 (Vanderbilt), FDA 突破性认定

26

AI for Stroke CT

放射学/神经学

加速 CT 扫描分析以诊断脑内出血

AI/ML, CT 扫描

临床应用, 已证实可缩短诊断时间

19

Brainomix e-ASPECTS

放射学/神经学

卒中 ASPECTS 评分评估

AI/ML, CT 扫描

外部工具, 梅奥验证研究证实其准确性

29

OPUS 系统

眼科学

搜索患者队列, 构建 AI 训练数据库, 图像标注, 识别试验患者

AI/生物信息学, EHR, 影像 (16M 视网膜照片)

研究/临床支持工具

33

AI for Cancer Prediction

肿瘤学

预测/识别早期乳腺癌、胰腺癌

AI/ML, EHR, 影像?

研发中/算法开发

9

AI for Polyp Detection

肿瘤学/消化科

提高结直肠癌筛查中癌前息肉的检出率

AI/ML, 结肠镜影像?

研发中/算法开发

9

AI for Radiotherapy

肿瘤学

优化放射治疗计划 (与 Google 合作)

AI/ML, 影像

合作研发

15

AI Decision Aids for RPM

远程患者监护

辅助决策以确定适合 RPM 的患者

AI/ML, EHR

临床试验阶段 (评估可用性、有效性)

38

AI for Clinical Trials

研究

筛选和匹配患者参与临床试验

AI/ML, EHR

应用探索/实施中

9

Automation Hub

运营

智能自动化改善工作流程 (虚拟护理, 人力资源, 排程等)

AI/ML, LLM, RPA

实施中, 跨部门应用

5

AI Factory

研发基础设施

标准化流程以快速生成 AI 用例

AI/ML, 标准化软件/流程/技术 (Google Vertex AI)

运行中 (自 2021 年), 已处理 >200 用例

15

Mayo Clinic Platform

战略平台/生态

提供数据 (Discover), 验证 (Validate), 加速器 (Accelerate)

AI/ML, 安全去标识化数据, 验证框架

核心战略计划, 全球扩展中, 多个合作伙伴

1

Microrobotics

新兴应用

AI 驱动微型机器人用于精准药物递送 (与 Bionaut, Endiatx 合作)

AI/ML, 机器人技术

合作/投资, 探索阶段

35

Smart Clothing AI

新兴应用

集成于智能服装的心脏监测/心律失常检测 AI

AI/ML, 传感器

研发中

19

III. 驱动创新：人工智能研发、开发与基础设施

梅奥诊所已经构建了一个多层次、专门化的人工智能创新基础设施，涵盖了从基础研究到平台生态建设的完整链条。

A. 专门的 AI 结构与项目

●      人工智能与信息学部 (AI&I): 这是一个专门的研究部门，旨在支持梅奥诊所在人工智能和信息学方面的战略 47。该部门致力于推进数字医疗的方法、应用和基础设施，强调人、流程与技术的协同，融合生物医学、计算科学和社会科学 48。其研究目标是利用生物医学信息学、机器学习和人工智能技术，促进临床实践和生物医学研究的转化 48。AI&I 的目标包括促进 AI 技术的采纳、开发一流的 AI 教育培训和研究转化项目、普及尖端信息学和 AI 技术、增强 AI 能力以提供对健康和疾病的新见解、促进研究人员的招聘与发展、提供研究生教育以及加强与学术界和产业界的 AI 合作 47。研究主题广泛，涵盖机器学习/深度学习、自然语言处理、计算机视觉、临床决策支持、电子病历驱动的临床表型分析、精准医学信息学等多个方向 48。该部门与梅奥的其他关键中心，如临床与转化科学中心 (CCaTS)、科恩医疗服务科学中心、癌症中心以及梅奥风险投资公司等紧密合作 47。

●      罗伯特·D与帕特里夏·E·科恩医疗服务科学中心 (Kern Center): 该中心与临床科室合作，开发和评估数据驱动的解决方案，以改善患者、员工和社区的健康与医疗体验 16。其临床数据科学项目专注于开发、实施和评估用于临床应用的 AI/ML 模型，将算法整合到实践工作流程中，并设计用于测试 AI 工具效果的评估方案 38。重要的项目实例包括：在 COVID-19 大流行期间建立贝叶斯 SEIR 模型预测病例和住院情况，并将其扩展为预测流感样疾病活动水平、患者流量和员工缺勤的模型 38；以及开展实用性临床试验，评估利用 AI 的临床决策辅助工具在帮助患者加入远程监护项目方面的可用性和有效性 38。该中心还参与评估用于生成出院小结的大型语言模型 16，并资助了 AI-ECG 的成本效益研究 20。

●      数字健康中心 (CDH): 作为梅奥诊所数字转型的枢纽，CDH 利用数据、分析、机器学习和 AI 来改善患者健康，并通过数字渠道向全球患者提供监测、诊断和治疗建议 27。其重点工作包括通过数据和分析转变医疗服务模式、扩展虚拟医疗服务以及改善患者的数字化体验 33。CDH 为眼科的 OPUS 系统等 AI 计划提供支持 33。

●      AI 心脏病学项目: 该项目旨在将梅奥诊所定位为将 AI 工具和技术引入心脏病临床实践的领导者 19。通过将 AI 与临床实践相结合，该项目已成功将多项工具从研究阶段推向临床应用，例如用于卒中 CT 分析、通过 ECG 检测心泵功能减弱和房颤的工具 19。其目标是改善决策制定、诊断和治疗 19。同时，该项目还在探索未来的应用方向，如早期风险预测、集成于智能服装的心脏监测以及兼容智能手机和高科技听诊器的 AI 技术 19。

B. 梅奥诊所平台：AI 生态系统枢纽

梅奥诊所平台（Mayo Clinic Platform）是梅奥“Bold. Forward.”战略中“转型”支柱的核心 1，是一项关键的战略计划 43。其目标是创建首个可扩展的、AI 赋能的医疗转型平台 1，推动医疗保健从传统的“管道模式”向“平台模式”转变，汇聚全球的临床医生、开发者和消费者 46。

该平台的核心战略之一是其数据策略。它利用安全、去标识化、经过精心整理的临床数据（通过其“Discover”产品提供），赋能 AI 的开发和验证 17。这些数据在使用过程中始终保持在梅奥的安全云环境中，确保隐私和安全 17。梅奥诊所平台正在建立一个不断增长的分布式数据网络，已与多个合作伙伴连接，覆盖 5600 万患者的数据 6。

为了建立信任并解决对 AI 质量的担忧，该平台推出了“Validate”产品。这是业内首批为 AI 模型提供偏见、特异性和敏感性报告的产品之一，类似于食品的“营养标签” 17。Validate 旨在确认算法的有效性、可信度以及是否适合其预期用途，并致力于确保公平性，解决 AI 领域普遍存在的质疑 17。平台致力于安全、负责任地扩展 AI 应用 46。

梅奥诊所平台不仅仅是一个内部工具，它还扮演着生态系统协调者的角色。通过 Platform_Accelerate 等项目孵化和支持初创公司 17，并与科技公司、其他医疗系统建立广泛的合作关系 6，构建了一个充满活力的合作伙伴生态系统。

C. “AI 工厂”与研发规模

为了加速 AI 应用的产出，梅奥诊所于 2021 年启动了“AI 工厂”方法 15。该方法旨在通过软件、开发流程和技术的标准化，更快速地生成 AI 用例 27。这被视为梅奥“发现-转化-应用研究连续体”的一部分 27，并托管在谷歌云的 Vertex AI 平台上 15。

梅奥诊所的 AI 研发活动规模庞大。据报道，有超过 200 个 AI 项目处于不同的成熟阶段（从可行性评估到临床实施）9。超过 200 个用例已经通过 AI 工厂流程进行处理 27。另有报告称其支持超过 250 个 AI 研究和部署项目 15，并在眼科领域提及有超过 250 种算法正在开发中 33。这些数字共同描绘了一个庞大且活跃的 AI 研发管线。

D. 关键研究焦点领域

梅奥诊所的 AI 研究范围十分广泛，正如其 AI&I 部门的研究主题所示，涵盖了基础的机器学习/深度学习、自然语言处理、计算机视觉，以及更具应用性的临床决策支持、EHR 表型分析、精准医学/人群健康信息学、知识发现与管理、医学术语/本体论等 48。

具体的项目实例进一步印证了其研究的广度和深度，包括：应对大流行的 COVID-19/流感样疾病建模 38；用于远程患者监护注册的 AI 决策辅助工具 38；针对多种心脏疾病（如 LVEF、房颤、肺动脉高压）的 ECG-AI 算法 19；用于卒中诊断和病因分类的 AI 19；眼科 AI（如 OPUS 系统和眼科组学研究）33；神经外科 AI 应用 31；癌症信息学 48；以及对生成式 AI 的探索 11。

梅奥诊所构建的这个多层次、专门化的 AI 创新基础设施，清晰地展示了其管理从概念构思到规模化部署整个 AI 生命周期的战略意图。从 AI&I 部门的基础研究 47，到科恩中心的转化与实施科学 16，再到 CDH 的数字战略整合 27，以及 AI 心脏病学等临床专业领域的深耕 19，辅以 AI 工厂的快速开发能力 27 和梅奥诊所平台的生态系统构建 46，这一结构体现了其全面推进 AI 发展的系统性规划。

梅奥诊所平台被定位为一个战略资产，其设计意图超越了内部工具的范畴，旨在积极吸引外部合作伙伴，包括初创公司、科技企业和其他医疗系统 6。通过提供对经过整理的数据的访问权限（Discover 产品 17）和验证工具（Validate 产品 17），梅奥旨在将自身打造成更广泛的医疗 AI 生态系统的中心枢纽或协调者。这种策略不仅可能带来新的收入来源（例如通过持有加速器项目的初创公司股权 27），还能将其影响力扩展到自身围墙之外，塑造并可能从更广阔的医疗 AI 市场中获益。

“AI 工厂”概念 15 专注于标准化和快速开发，直接应对了将 AI 创新从单个项目扩展到更大规模的挑战。它代表了一种运营策略，旨在高效管理庞大的项目管线（超过 200 个项目 9），并有效弥合“从代码到临床”的差距 34。这种对标准化和速度的运营关注，是梅奥试图将其众多 AI 计划工业化生产并克服研究与实施之间瓶颈的具体体现。

梅奥诊所的人工智能基础设施与项目

 

组成部分

主要功能/焦点

关键活动/实例

支持来源

人工智能与信息学部 (AI&I)

基础 AI 研究与方法论

ML/DL/NLP/CV 研究, 精准医学信息学, 知识发现, 本体论

47

科恩中心 - 临床数据科学

健康服务研究与 AI 评估

COVID/流感建模, RPM 试验, AI/ML 模型开发/实施/评估, 成本效益分析

16

数字健康中心 (CDH)

数字健康战略与交付

整合数据/分析/AI 改善健康, 扩展虚拟医疗, 支持 OPUS 等 AI 计划

27

AI 心脏病学项目

心脏病学 AI 应用

ECG-AI (LVEF, AFib, PH), 卒中 CT 分析, 智能服装 AI, 手机/听诊器 AI 探索

19

梅奥诊所平台 (Mayo Clinic Platform)

AI 生态系统与数据平台

Platform_Discover (数据), _Validate (验证/偏见检测), _Accelerate (加速器)

1

AI 工厂 (AI Factory)

快速 AI 模型开发

标准化软件/流程/技术 (基于 Google Vertex AI), 加速用例生成 (>200 用例)

15

自动化中心 (Automation Hub)

运营效率提升

智能自动化 (AI/LLM/RPA) 改善工作流程 (护理, HR, 排程, 供应链)

5

眼科 OPUS 系统

眼科 AI 研究与临床支持

患者队列搜索, AI 训练数据库构建, 图像标注 (16M 视网膜照片), 试验招募

33

神经外科 AI 应用

神经外科 AI 研究与应用

辅助影像解读, 增强手术直觉, 卒中病因分类

31

针对特定疾病的算法开发 (癌症, 卒中等)

临床诊断与预测

早期检测算法 (乳腺癌, 胰腺癌), 风险预测 (卒中), 降低漏诊率 (息肉)

9

IV. 战略联盟：推动 AI 进步的合作伙伴关系

梅奥诊所深谙合作之道，通过与科技巨头、初创企业、学术机构及医疗同行的广泛结盟，构建了一个强大的 AI 创新网络。

A. 主要技术合作伙伴

●      谷歌 (Google): 这是梅奥诊所 AI 战略的基石。双方于 2019 年宣布建立为期 10 年的战略合作伙伴关系 42，旨在通过数字技术重新定义医疗服务并加速创新 42。合作内容广泛，包括使用谷歌云平台（Google Cloud Platform）作为其技术基础 27，与谷歌健康（Google Health）开展联合项目 27，以及在具体项目上进行合作，例如优化放射治疗计划 15。梅奥诊所是谷歌云生成式 AI 应用构建器（Gen App Builder）中企业搜索功能的早期采用者，用于改善临床工作流程和信息获取 37。谷歌的技术专家也为梅奥的 Platform_Accelerate 创业加速器项目提供指导和研讨会支持 43。此外，梅奥还与谷歌及数字医疗学会（DiMe）合作制定 AI 实施指南 35。梅奥的 AI 工厂也托管在谷歌云的 Vertex AI 上 15。这种深度整合表明谷歌的技术对于梅奥执行其宏大的 AI 计划至关重要，其关系超越了典型的供应商角色，成为嵌入其基础设施、研发和生态系统项目的战略伙伴，但也可能带来对单一伙伴的长期依赖性。

●      英伟达 (NVIDIA): 梅奥与这家加速计算领域的领导者合作，利用大型、多样化的数据集构建强大的病理学 AI 模型，旨在实现更快、更准确、更高效的诊断，改进治疗方法，并加速新疗法的推出 6。

●      Epic: 作为领先的电子健康记录（EHR）供应商，Epic 为梅奥的 Platform_Accelerate 项目提供研讨会和专业知识支持 43。这暗示着梅奥正努力确保其开发的 AI 工具能够与核心临床系统有效集成。

B. 与创业生态系统的互动

●      Platform_Accelerate 加速器项目: 该项目于 2022 年启动，是一个为期 20 周的沉浸式加速器，专为早期健康科技 AI 初创公司设计 17。项目为参与公司提供接触梅奥各领域专家（监管、临床、技术、商业）的机会，提供去标识化的数据用于模型验证，提供验证框架、工作流程规划和导师指导，并举办由梅奥、谷歌和 Epic 专家主讲的研讨会 27。作为回报，梅奥诊所平台在这些初创公司中获得股权 27。参与该项目的公司例子包括 cliexa、Quadrant Health、ScienceIO、Seer Medical 43、AESOP Technology、Biotia、Delfina、ImpriMed、Predicta Med、SOAP Health、Vixiar Medical 49 以及 Genomate 35。该加速器项目具有双重目的：一是为梅奥发掘符合其需求的外部创新，二是提供一个利用梅奥数据和专业知识验证 AI 模型的渠道，为未来的临床整合或合作铺平道路。获取股权也为这种生态系统培育提供了潜在的财务回报。

●      直接投资: 除了加速器项目，梅奥诊所还直接对 AI 初创公司进行股权投资，通常是在早期融资轮次（如 A 轮）35。投资案例包括：Lucem Health（利用 AI 分析 EHR 数据以发现未诊断的房颤、糖尿病、卒中风险等患者）35；MediWhale（通过分析视网膜扫描预测全身性疾病）35；Bionaut Labs 和 Endiatx（专注于药物递送的微型机器人）35；以及 Jogo（提供用于康复的 AI 数字疗法）35。

●      内部孵化与商业化: 梅奥诊所还将内部研发的 AI 成果剥离出来，成立初创公司进行商业化 27。例如，与 nference 合资成立的 Anumana 公司，专注于 ECG-AI 诊断技术的商业化 21；Unity Biotechnology 公司，致力于开发抗衰老疗法 42；以及 Marani Health 公司，提供远程孕期护理平台 42。梅奥还与药明康德（WuXi AppTec）合资在中国成立了药明奥测（WuXi Diagnostics），旨在将梅奥先进的诊断检测项目（可能包括 AI 驱动的检测）引入中国市场 54。

●      其他初创公司合作: 梅奥还与众多其他 AI 相关公司签订了合作协议，例如 Adaptive Phage Therapeutics（噬菌体疗法）42、BioSig Technologies（ECG 信号处理）42、Collaborative Robotics（机器人解决方案）42、MediView XR（手术用增强现实技术）42、nference（AI 用于药物发现、去标识化服务）24、Nucleus RadioPharma（放射性药物合同开发和制造组织 CDMO）42、Theator（手术视频 AI 分析）42 以及 Aidoc（放射科 AI 分诊与通知）55。

C. 与学术及医疗机构的合作

●      健康 AI 伙伴关系 (Health AI Partnership): 梅奥诊所与杜克大学、加州大学伯克利分校等机构共同发起了该倡议，旨在推动更安全、更有效的 AI 软件部署 44。

●      数字医疗学会 (DiMe) 合作: 与 DiMe 及谷歌合作，共同开发医疗领域 AI 实施的最佳实践和资源 35。

●      Mercy 医疗系统: Mercy 是梅奥诊所平台分布式数据网络的合作伙伴之一，利用双方不同的人群和地域数据来提高 AI 模型的准确性并减少偏见 17。

●      范德比尔特大学医学中心 (Vanderbilt University Medical Center): 作为梅奥肺动脉高压 AI-ECG 算法的外部验证地点 26。

●      俄罗斯人群研究 ("Know Your Heart"): 作为梅奥检测左心室收缩功能障碍（LVSD）的 AI-ECG 算法的外部验证地点 22。

●      亚利桑那州立大学 (ASU): 合作开展 MedTech 加速器项目 56。

●      国际合作: 参与 FUTURE-AI 联盟，与众多国际利益相关者共同制定 AI 伦理指南 57。

梅奥诊所采用了一种多管齐下的合作策略。它与科技巨头（如谷歌 51、英伟达 6）深度合作以获取基础能力，通过加速器项目 43 和投资 35 培育充满活力的初创企业生态系统以获取创新，剥离内部研究成果进行商业化（如 Anumana 42），并与同行（如 Mercy 17）和政策组织（如 DiMe 53）合作以塑造更广泛的环境。这表明梅奥深刻理解 AI 的成功需要利用外部资源和影响力，而非仅仅依靠内部开发。这种全面的合作方式，涵盖了技术基础设施、创新来源、商业化途径和生态系统塑造等不同方面，展示了其利用整个外部环境来推进 AI 发展的复杂战略。

梅奥诊所的关键人工智能合作伙伴关系

 

合作伙伴名称

伙伴类型

合作性质

战略重要性

支持来源

谷歌 (Google)

科技巨头

云基础设施 (GCP), AI 开发平台 (Vertex AI), 联合研发 (放疗, GenAI 搜索), 生态支持 (加速器)

基础技术支撑, 战略协同, 生态系统整合

27

英伟达 (NVIDIA)

科技巨头

加速计算用于病理学 AI 模型开发

特定领域 (病理学) AI 能力提升

6

Epic

EHR 供应商

为加速器项目提供专业知识和研讨会

确保 AI 工具与核心临床系统集成

43

Anumana

AI 初创公司 (梅奥剥离/合资)

ECG-AI 诊断技术商业化 (与 nference 合资)

研究成果商业化

21

Lucem Health

AI 初创公司 (梅奥投资)

利用 AI 分析 EHR 发现未诊断患者 (房颤, 糖尿病, 卒中风险)

拓展预测性诊断能力

35

Seer Medical

AI 初创公司 (加速器项目)

家庭式癫痫诊断与管理模型, 数字生物标志物发现

拓展神经科学 AI 应用, 验证模型

43

Bionaut Labs / Endiatx

AI 初创公司 (梅奥投资)

AI 驱动的微型机器人用于精准药物递送

探索前沿治疗技术

35

nference

AI 公司

AI 用于药物发现, 去标识化服务, Anumana 合资伙伴

数据处理能力, 药物研发合作

24

数字医疗学会 (DiMe)

研究/政策组织

合作制定 AI 实施最佳实践指南 (与 Google)

行业标准制定, 推动负责任 AI

35

Mercy 医疗系统

医疗系统

Mayo Clinic Platform 分布式数据网络合作伙伴

扩大数据多样性, 减少模型偏见

17

健康 AI 伙伴关系

学术/研究联盟

共同发起, 旨在实现更安全有效的 AI 部署

促进行业最佳实践

44

药明康德/药明奥测

生物技术/诊断公司

合资在中国成立诊断公司, 引进梅奥检测项目

拓展国际市场, 商业化途径

54

Platform_Accelerate 参与公司 (多个)

AI 初创公司 (加速器项目)

接受梅奥指导, 使用数据验证模型, 梅奥获得股权

创新来源管道, 生态系统培育, 潜在回报

17

其他合作初创公司 (多个)

AI/健康科技初创公司

技术合作, 临床试验, 平台整合 (如 Aidoc, Theator, MediView XR 等)

拓展特定领域 AI 能力, 解决方案整合

42

V. 应对复杂性：处理 AI 挑战与伦理问题

在积极推进 AI 应用的同时，梅奥诊所也认识到并着手应对随之而来的各种挑战，尤其是在数据隐私、算法偏见、监管合规、员工适应以及伦理治理方面。

A. 数据隐私与安全

梅奥诊所承认，AI 对大量患者数据的依赖带来了隐私风险和网络攻击的脆弱性 59，严格的隐私规则是 AI 采纳的已知障碍 35。为应对此挑战，梅奥强调在 AI 开发和验证中使用去标识化的患者数据，尤其是在梅奥诊所平台提供的安全环境中进行，确保数据不离开梅奥的控制范围 17。梅奥还与 nference 等公司合作，利用其去标识化技术能力 42。遵守 HIPAA 等隐私法规被置于重要位置 52。虽然梅奥自身的具体数据治理细节未完全披露，但相关的 AI 伦理讨论普遍强调需要健全的治理框架、数据保护影响评估以及加密、访问日志、网络安全等安全措施 45。与谷歌云的合作也强调了客户对数据的控制权以及对 HIPAA 合规性的支持 52。此外，梅奥认识到获得患者对数据使用的知情同意、就数据使用进行透明沟通以及与患者讨论风险与收益的重要性 16，并了解到患者期望在涉及其护理的 AI 应用中获得透明度 16。

B. 缓解算法偏见与确保公平性

算法偏见是 AI 应用中的一个重大伦理隐患，梅奥诊所对此有清晰的认识。他们承认，使用有偏见的数据训练 AI 模型可能导致健康差距的固化甚至扩大 45。为了系统性地解决这个问题，梅奥诊所平台开发了名为“Validate”的专门产品 17。该工具旨在评估 AI 模型在不同人群（按年龄、种族、性别、社会经济状况等划分）中的表现是否存在偏见，并提供一份透明度报告，这被视为建立信任的关键举措 17。梅奥也强调使用多样化、有代表性的训练数据的重要性 45，并与 Mercy 等拥有不同患者群体的医疗系统合作，以期减少模型偏见 17。他们还在特定社区（如通过 FAITH! 试验在非裔美国人社区测试 AI-ECG 65）对 AI 工具进行针对性测试。公平性被视为可信赖 AI 框架的核心原则之一（例如 FUTURE-AI 指南 57 以及其他通用伦理原则 59），需要在设计阶段就采取偏见缓解策略 59。此外，梅奥诊所内部也制定了处理偏见问题的政策，例如应对患者对员工的偏见行为，强调尊重和平等 66，这反映了机构层面对偏见问题的关注。

C. 应对监管环境

监管的不确定性和审批流程（如 FDA 批准）是 AI 实施公认的障碍 34。梅奥诊所在应对这一挑战方面积累了经验，例如其团队曾参与医疗器械软件（SaMD）的 FDA 审批过程，并与 FDA 共同学习 34。梅奥开发或使用的特定 AI 算法已获得 FDA 的突破性设备认定（如用于肺动脉高压的 AI-ECG 26 和用于 LVEF 的 AI-ECG 21）或批准（如通过 Anumana 商业化的 ECG-AI LEF 24）。其 Platform_Accelerate 项目也为初创公司提供 FDA 审批路径的指导 43。梅奥努力使其内部实践与监管期望和报告指南（如 TRIPOD-AI, SPIRIT-AI, CONSORT-AI 34）保持一致，并致力于运用质量管理体系（QMS）原则来协调转化科学与监管科学 45。他们也关注并遵守美国国家协调员办公室（ONC）的规定（如关于算法透明度的 HTI-1 规则 61）以及国际法规（如 GDPR 62）。梅奥认识到需要遵守如欧盟 AI 法案等新兴法规 58。为了有效应对复杂的监管环境，梅奥在其 AI 赋能团队中配备了专门的监管专家 11。

D. 员工适应与接受度

员工对新技术的适应是 AI 实施过程中的一个关键挑战 35。员工可能担心 AI 会取代医生的判断、引入新的责任风险 16 或产生自动化偏见（过度依赖 AI）16。梅奥诊所采取的策略是，将 AI 定位为增强（augment）而非取代临床医生的工具 16，例如辅助放射科医生 27、提高工作流程效率 16，从而让医生有更多时间与患者交流 19。梅奥强调员工在识别、试点和测试自动化解决方案中的关键作用 5，并推行“赋能”模式，为开发和使用 AI 工具的员工提供咨询、教育（包括医学 AI 学位项目）和支持 11。机构内部长期存在的协作文化也有助于知识和经验的分享 27。此外，AI 工具也被用于培训医学生、住院医师和专科医师 19，同时梅奥也认识到需要对员工进行如何使用 AI 工具和解读其输出结果的培训 66。这种将 AI 描述为辅助工具，并强调员工参与和赋能的做法，是一种审慎的变革管理策略，旨在减轻员工的顾虑，促进其对 AI 技术的接受，因为临床医生的认可是 AI 成功融入复杂医疗工作流程的关键。

E. 伦理治理：原则与框架

梅奥诊所明确承诺以安全、合乎道德和以患者为中心的方式推进 AI 9。其伦理治理强调一系列核心原则，包括透明度、问责制、公平性、安全性、稳健性、可解释性、隐私保护和患者自主权 11。梅奥的研究人员参与了 FUTURE-AI 指南的制定，该指南基于六大原则：公平性（Fairness）、普适性（Universality）、可追溯性（Traceability）、可用性（Usability）、稳健性（Robustness）和可解释性（Explainability）57。

在治理结构方面，虽然文献中未明确提及梅奥设有专门的“AI 伦理委员会”，但其组织架构和活动表明存在正式的监督机制。例如，存在 AI 治理和领导角色 27，强调需要治理框架来监督 AI 的开发和部署 45。美国政府问责局（GAO）的框架也强调治理的重要性 68。梅奥设有包含质量和监管专家的 AI 赋能团队 34，并正在与美国国家医学院（NAM）的 AI 行为准则合作，以明确各利益相关者在 AI 生命周期中的角色和责任 45。其重要合作伙伴谷歌也设有 AI 伦理委员会 69。

透明度和可解释性被认为是建立信任的关键，但也面临挑战，尤其是对于“黑箱”算法 64。梅奥强调需要可解释的 AI（XAI）59，并遵守 ONC 等机构对算法透明度的要求 61。FUTURE-AI 指南也将可解释性列为核心原则 57。梅奥通过 Platform_Validate 等工具强调 AI 性能报告的透明度 17，并遵循相关报告指南 34。

问责制方面，梅奥认识到在发生错误时需要明确责任归属 59。GAO 框架包含问责制原则 68，FUTURE-AI 指南包含可追溯性原则 57。梅奥与 NAM AI 行为准则的合作旨在厘清责任 45。

严格的评估被视为伦理使用的基础。梅奥强调进行严谨的评估、可用性测试，并考察 AI 对医疗服务和患者结局的影响 16。持续的监测和评估是其治理框架的关键组成部分 59。梅奥诊所展现出的这种积极主动、注重操作的 AI 伦理与治理方法，超越了仅停留在原则层面。通过开发具体工具（如 Platform_Validate 17）、建立内部专业团队 11、参与外部标准制定（如 FUTURE-AI 57, DiMe 53, NAM 45），并将伦理考量（如偏见检查 17、透明度报告 17）整合到其 AI 开发和验证生命周期中，梅奥旨在将伦理原则切实落地。

梅奥对严格验证的重视，包括进行外部验证 22 和大规模真实世界临床试验 21，并辅以成本效益分析 20，反映了其为 AI 工具建立强大证据基础的战略。这直接回应了临床医生、支付方和监管机构等关键利益相关者对 AI 有效性、安全性和投资回报率（ROI）的核心关切。通过主动提供这些证据，梅奥旨在促进信任和采纳，并可能为该领域的证据生成设定基准。

VI. 未来轨迹：梅奥诊所的人工智能地平线

梅奥诊所的 AI 发展蓝图不仅着眼于优化现有流程，更指向了利用尖端技术实现更深层次的医疗变革。

A. 探索中的新兴 AI 应用

●      生成式 AI (GenAI) / 大型语言模型 (LLMs): 梅奥自 2020 年起就开始探索 GenAI 技术 11。当前的主要焦点是自动化行政管理任务，如填写表格和生成临床记录 11。一项试点研究正在评估梅奥自研的 LLM 用于生成出院小结的效果 16。梅奥还与谷歌云在 GenAI 领域展开合作，首先从企业搜索功能入手，以改善临床医生和员工获取信息的效率 37。GenAI 也有潜力用于改善患者互动，例如向患者解释医疗记录 15。

●      微型机器人 (Microrobotics): 通过投资 Bionaut Labs 和 Endiatx 等初创公司，梅奥正在探索由 AI 驱动的微型机器人技术，用于实现精准药物递送，特别是在大脑等难以到达的区域 35。

●      智能服装与先进可穿戴设备: 梅奥正在开发集成于智能服装中的 AI 技术，用于心脏监测和心律失常检测 19。同时，也在探索与智能手机和高科技听诊器兼容的 AI 技术 19。通过加速器项目投资的 Vixiar Medical 正是研发用于无创血压测量和心脏问题早期检测的可穿戴设备 49。

●      预测性与预防性医疗: 这是梅奥的一项战略重点，旨在从诊断和治疗转向预防和治愈 35。其 AI 投资重点布局于监测和诊断领域，以实现更早期的疾病检测和干预 35。具体应用包括预测心血管疾病 9、卒中风险 19、癌症风险 9，甚至在症状出现前检测疾病 35。利用影像技术提前数年预测疾病风险是其愿景之一 9。

●      多模态模型: 梅奥正在努力开发能够整合多种数据类型（如影像、文本、基因组等）的多模态 AI 模型，期望这些模型能应用于多个临床专科，从而对更广泛的患者护理产生影响 27。

B. 长期抱负与战略目标

●      规模化解决方案: 梅奥的目标是创建可扩展的、端到端的医疗解决方案 1。梅奥诊所平台的设计宗旨就是为了在全球范围内创建、验证和推广数字健康解决方案 46。AI 工厂则旨在通过标准化快速生成模型，以支持更广泛的部署 27。

●      全球覆盖与影响力: 梅奥的愿景是通过数字渠道和平台，将其优质的医疗服务和知识带给全球受众 5。梅奥致力于成为全球医疗转型的“蓝图” 3。其开展的国际合作和外部验证研究也支撑了这一全球化视野 22。

●      医疗系统转型: 梅奥的终极目标是利用 AI 从根本上改变医疗服务的提供方式 1。这包括创建新的医疗模式（融合实体、数字和虚拟方式）9，打破住院与门诊服务的界限 3，提升患者体验 5，并改善治疗效果 33。AI 被视为实现这一系统级变革的关键赋能技术 1。

●      持续创新: 梅奥承诺持续投入创新 6，加速科学发现 1，并开发新的治愈方法 1。AI 被视为这一持续创新周期的核心组成部分 9。

梅奥诊所未来的 AI 发展方向清晰地展示了其雄心，即超越目前离散的诊断或运营工具，迈向更集成化、预测性甚至可能具备一定自主性的系统（例如，用于工作流程自动化的 GenAI 11，用于预防的预测分析 35，微型机器人 35）。这反映了其 AI 战略的成熟，正朝着更深层次的系统级转型演进。当前的应用主要集中在诊断支持和运营效率提升 [见第二节]，而未来的探索方向，如 GenAI/LLMs 11、预测/预防模型 9、先进机器人技术 35 和多模态 AI 27，代表了相比当前应用更为复杂、集成化和主动性的 AI 用途。这一转变表明其战略正在演化，旨在对护理路径和患者结局产生更深远的影响。

梅奥诊所同时关注将 AI 解决方案在全球范围内推广 6 和持续推动 AI 研究的前沿（如 GenAI、机器人技术），这表明其既要将当前的 AI 成功经验广泛应用，又要保持在 AI 创新领域的领先地位。梅奥强调通过平台和伙伴关系来扩展解决方案 6，同时也明确投资并探索下一代 AI 技术 11。要同时实现这两个目标，需要高效的转化路径（如 AI 工厂 27）将创新成果转化为可规模化部署的解决方案。这揭示了一种既要利用现有 AI 能力，又要探索未来潜力的战略，旨在实现广泛影响并确保持续的领导地位。

VII. 对标梅奥诊所：医疗行业中的 AI 领导地位

A. 更广泛的医疗 AI 趋势

●      快速增长与采纳: 人工智能在医疗领域的市场正在经历高速增长，预计到 2030 年全球市场规模将达到 1877 亿美元，年复合增长率（CAGR）高达 38.5% 71。AI 的采纳率也在不断提升，一项研究显示 79% 的医疗机构正在使用 AI 技术 71，另一项调查中 85% 的医疗系统领导者认为 AI 是 2024 年最令人兴奋的新兴技术 72。自 2017 年以来，医疗领域对 AI 的采纳率已翻倍 18。

●      关键驱动因素: 市场增长的主要驱动力包括医疗行业对提高效率、准确性和改善患者结局的需求 71，医疗数据的指数级增长，医疗服务提供者短缺（COVID-19 疫情加剧了这一问题），以及 AI 技术本身能力的进步 73。

●      常见应用领域: AI 已被广泛应用于多个领域，包括诊断（影像、病理）、治疗计划、药物发现、患者监护、行政管理任务自动化和风险预测 13。

●      持续存在的挑战: 尽管热情高涨，但医疗行业的 AI 采纳率仍落后于其他行业 75。主要的障碍包括实施困难、数据隐私与安全顾虑、算法偏见、监管障碍、成本与投资回报率（ROI）的证明、员工适应性问题以及缺乏信任和透明度 18。一项调查显示，只有不到三分之一的 AI 计划达到了预期的规模 73。

●      主要参与者: 大型科技公司（如谷歌、微软、IBM、英伟达）与医疗服务提供者和专业的 AI 公司共同构成了市场的主要力量 71。北美地区在全球市场中占据最大的份额 71。

B. 梅奥诊所作为 AI 先锋的地位

●      公认的领导者: 梅奥诊所被广泛认为是美国医疗服务提供者中 AI 应用的领导者和最积极的采纳者之一 11。它被《新闻周刊》评为“最佳智能医院”，以表彰其在 AI、数字影像和远程医疗方面的专业能力 6。梅奥的 AI 活动被视为医疗领域 AI 发展趋势的风向标 35。

●      与趋势高度契合: 梅奥的 AI 重点关注领域（诊断、运营、研究、平台战略）与主要的行业趋势和应用领域高度一致 13。

●      主动应对挑战: 梅奥通过其结构化的验证流程 16、伦理与偏见治理措施（如 Platform_Validate 17）、广泛的合作伙伴关系 [见第四节] 以及平台战略 [见第三节]，直接应对了许多阻碍行业更广泛采纳 AI 的常见障碍 18。

●      数据优势: 梅奥拥有的大量、高质量的患者数据资产 19，为其提供了相较于数据基础设施尚不成熟的机构而言显著的优势。

●      整合性方法: 与行业中常见的基于项目或孤立部门的 AI 应用方式不同 11，梅奥将 AI 深度整合到其核心战略（“Bold. Forward.”）[见第一节] 并贯穿多个组织单元 [见第三节]，显示出一种更为全面和系统性的方法。

尽管整个医疗行业正在加速采纳 AI，但梅奥诊所的独特性不仅在于其应用的广度，更在于其战略整合的深度、专门的基础设施建设、主动的治理实践以及系统化的验证和扩展方法。行业普遍面临采纳障碍，如信任、验证和规模化挑战 18，而梅奥作为公认的领导者 11，拥有专门的 AI 部门和平台 [见第三节]，明确的战略联系 [见第一节]，用于验证和偏见检测的特定工具 17，以及经过验证的转化路径 [见第二节的分析]。这种全面、结构化的方法似乎比行业普遍存在的、往往较为零散的采纳模式更为成熟 73。因此，梅奥的方法论为其他医疗机构克服常见的行业挑战提供了潜在的范例或基准。

梅奥诊所能够利用其独特的地位——大型综合医疗系统、强大的研究部门、庞大的数据资产和值得信赖的品牌——来推行其平台战略 46 和广泛的合作伙伴关系 [见第四节]。梅奥是全球最大的非营利性综合医疗系统 11，拥有海量数据 19 和卓越的研究能力 27。其平台战略涉及汇聚全球合作伙伴，并提供数据和验证服务 17。这需要大量的资源、成熟的数据基础设施、专业知识和品牌信誉，而这些是许多医疗机构所缺乏的。尽管梅奥通过合作分享知识（例如 DiMe 指南 53），但支撑其特定战略的核心优势是独特的。这可能意味着，对于规模较小或整合程度较低的医疗服务提供者而言，复制梅奥的特定模式可能存在困难。因此，梅奥的领导地位可能会使其自身的能力提升速度超过行业平均水平，从而可能加剧医疗领域内 AI 采纳和影响方面的差距，形成 AI 应用的“领跑者”与“追随者”之间的鸿沟。

VIII. 结论与战略展望

A. 梅奥诊所 AI 态势综合

梅奥诊所已将人工智能置于其“Bold. Forward.”战略的核心，视其为推动临床护理、研究发现和运营效率全面转型的关键引擎。其 AI 应用已深入心脏病学、放射学等临床领域，并通过梅奥诊所平台构建了一个赋能内外部创新的生态系统。与谷歌等关键伙伴的战略联盟以及对伦理治理的积极投入，共同构成了其 AI 发展的重要支撑。

B. 优势与潜在障碍评估

●      优势: 梅奥诊所拥有难以匹敌的数据资产、独特的“实践-研究-教育”一体化结构、强大的品牌信任度、专门的 AI 基础设施和人才储备、成熟的伙伴关系网络以及在伦理和验证方面的领先实践。

●      潜在障碍: 同时管理超过 200 个 AI 项目的复杂性、应对不断变化的监管环境、在 GenAI 等新兴领域持续保持伦理警惕、大规模推动员工队伍变革、对关键合作伙伴（如谷歌）可能产生的依赖性，以及在技术快速迭代和激烈竞争中保持领导地位的挑战。

C. 总结性评估

梅奥诊所的 AI 之旅展现出宏大的抱负、高度的战略整合和充足的资源投入。它不仅是 AI 技术的采纳者，更通过其平台战略、广泛合作和对负责任创新的强调，积极塑造着医疗 AI 的未来。展望未来，梅奥诊所有潜力显著改善患者护理，并为全球医疗机构提供可借鉴的模式，但同时也必须成功应对大规模转型所固有的挑战。

Works cited

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76.  Medical sector adopts AI for efficiency, patient care - Mayo Clinic Platform, accessed April 9, 2025, https://www.mayoclinicplatform.org/link/medical-sector-adopts-ai-for-efficiency-patient-care/

77.  11 health systems leading in AI - Becker's Hospital Review | Healthcare News & Analysis, accessed April 9, 2025, https://www.beckershospitalreview.com/healthcare-information-technology/11-health-systems-leading-in-ai/


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