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LBMC 展望：2026 年醫療保健人工智慧與自動化前景

LBMC

星期五，2026年2月20日 上午12:30（GMT+9） 6分鐘閱讀

為何自動化、資料準備度與財務紀律正成為醫療績效轉型的決勝因素

人工智慧轉變醫療運營

人工智慧與自動化正帶來效率、準確性與財務績效的可衡量提升。 · GlobeNewswire Inc.

納什維爾，田納西州，2026年2月19日（GLOBE NEWSWIRE）-- 隨著醫療機構邁入2026年，他們面臨持續的利潤壓縮、合規審查增加，以及私募股權投資的加速時間表。如今，執行層的優先事項正聚焦於一個核心問題：我們的財務與營運基礎架構是否真的能隨著策略擴展？

根據LBMC醫療與人工智慧成長專家Justin Conant的說法，答案越來越取決於領導團隊是否能超越零散系統、手動流程與實驗性AI試點，轉向標準化、自動化且可審核的執行。

“醫療高層不再質疑自動化與AI的重要性，”Conant說。“他們在問：在哪裡能立即帶來財務提升、降低風險，並讓董事會對數字充滿信心。從好奇到執行的轉變已經在進行中。”

LBMC的AI實務領導Jon Hilton表示，許多領導者也對那些只產生活動卻無法衡量進展的AI對話感到疲憊。

“AI不再是理論性的討論——它是一個實用且影響收入的現實，”Hilton說。“取得進展的組織是那些從商業問題出發——而非工具——並將採用與可衡量結果對齊的組織。”

自動化從‘可有可無’轉變為董事會層級的優先事項

私募支持的組織最緊迫的焦點之一是提供者薪酬自動化。手動電子表格、合約解讀不一致與延遲支付在高成長環境中已經無法容忍。

領先的組織正自動化wRVU計算、品質激勵、呼叫支付與合約特定條款，同時提供透明的儀表板給提供者，以減少爭議並確保合約合規。結果是：結算週期縮短、審計更清晰，財務團隊得以擺脫不斷的對帳負擔。

財務與臨床資料終須一致

另一個壓力點是：財務系統與電子病歷（EMR）的整合。EMR、ERP、薪資、收入循環管理（RCM）與合約系統中的碎片化資料，使得即時決策幾乎不可能。

高層管理者正優先推動統一資料模型，以消除延遲、標準化輸入並整合不同系統的資料。這也支持收入、薪酬與營運的持續預測。除了提升可見性外，整合還能降低IT支出，因為可以淘汰客製化介面與手動資料傳輸，降低長期總擁有成本。

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收入認列、審計準備與預測性

CFO們也在加快收入認列自動化，以支援費用服務、封頂與價值導向模型，並以可重複、規則驅動的邏輯來實現。目標不僅是更快結帳——還包括可辯護的文件、可預測的結果，以及在日益複雜的支付方環境中降低審計風險。

從靜態報告到即時、可信的基準

每週PDF與靜態儀表板正被即時績效基準取代，讓高層管理者可以信賴。領導者希望能即時掌握利潤率、生產力、利用率、患者存取與RCM效率——並以內部與外部的標準化定義進行比較，消除“對打電子表格”的困擾。

預測分析也越來越多層次地加入，用以在風險影響到損益表之前識別出來，將領導層的對話從被動解釋轉向主動干預。

建造與購買：資本紀律的討論

傳統的建造與購買辯論現在提早進行，且更具財務嚴謹性。CFO與CEO在投入資本前，會衡量總擁有成本、價值實現速度、整合複雜度與內部人才能力。

“現成解決方案或許能解決80%的問題，但最後那20%往往帶來最高的成本與挫折，”Conant指出。“最聰明的團隊會在壓力來臨前做出這些決策。”

人才、團隊適配與執行風險

高成長的醫療組織也在重新評估現有財務、營運與IT團隊是否具備加速轉型的能力。資料工程、AI自動化、分析、AI準備度與專案管理的能力缺口，促使他們在PE時間表與董事會審查下，做出是否提升技能或尋求策略合作夥伴的艱難決策。

利潤控制與財務健康成為焦點

由於利潤壓縮已成常態，領導者要求更深入了解提供者、地點與服務線的貢獻利潤。損失點——拒付、低估、產能不足與效率差距——正透過標準化、可重複的流程被揭露，這些流程能經得起審計、員工流動與快速擴張。

情境模擬正逐漸成為高層管理者理解支付方組合、員工變動與報酬調整風險的核心工具。

AI採用取決於資料準備度

最後，隨著AI從實驗走向執行，董事會提出一個關鍵問題：我們準備好了嗎？

組織正評估資料品質、整合EMR與財務系統的資料來源、建立治理與安全框架，並確保PHI（受保護健康資訊）處理符合規範。目標不是為了AI而AI——而是建立一個可擴展的資料基礎，支援AI自動化、預測分析與長期價值創造。

“AI不能修復破碎的資料或流程，”Conant說。“真正看到回報的組織，是那些先打好基礎工作的人。”

Hilton強調，AI在高風險環境中的角色必須是有紀律、受治理且由人主導。

“AI不會取代專業判斷；它是用來增強判斷的，”Hilton說。“風險不在於AI本身，而在於它的應用方式與範圍。早早建立願景、治理與使用標準的領導者，才能負責任地擴展AI。那些今年專注於2到4個AI應用案例的組織，已經開始看到可衡量的成果。沒有至少幾個實時專案的組織，到年底可能會明顯落後於同行。”

為何現在尤為重要

醫療CEO與私募股權贊助者正進入一個成長已不足夠的循環。資金變得更挑剔，退出時間更緊，董事會要求更快、更清晰且更有辯護力的財務洞察——往往是即時的。

在這樣的環境中，仍依賴碎片化系統、手動薪酬計算與滯後財務資料的組織，容易面臨利潤侵蝕、合規風險與執行拖延。相反，標準化核心財務流程、整合臨床與財務資料、建立AI就緒基礎的組織，更能有效擴展、抗審計壓力，並迅速應對市場變化。

正如Conant所言，醫療價值創造的下一階段將偏好能將自動化與AI轉化為可衡量財務成果的領導團隊，而非僅僅追求營運改善。贏家將是那些能將資料、技術、人才與治理與投資者、監管者及未來買家所需的財務敘事相結合的團隊。

對CEO而言，問題已不再是轉型是否必要，而是他們的組織是否能夠快速執行，超越利潤壓力、監管複雜性與PE的期待。

取得醫療AI與自動化準備清單，快速評估您的組織是否真正具備運營自動化與AI的能力，或是資料、合規與基礎設施的根本缺口將限制回報。

下載醫療AI與自動化準備清單。

為協助醫療領導者從策略轉向執行，Justin Conant將與國家知名資料工程領袖Brad Williamson共同主持現場示範，展示私募支持的醫療組織中自動化、合規資料模型與AI就緒基礎設施的實際應用案例。

想了解更多或報名現場示範？
請聯繫Justin Conant， justin.conant@lbmc.com，電話：865-862-3043。

關於LBMC

LBMC是全國知名的前40大會計與商業諮詢公司，也是審計、稅務、顧問、科技、人力資源與財富管理服務的行業領導者，服務企業與個人。LBMC擁有超過1000名團隊成員，在田納西州納什維爾、查塔努加、諾克斯維爾與孟菲斯設有辦公室；在肯塔基州路易斯維爾、北卡羅來納州夏洛特、賓夕法尼亞州費城、印度金奈（LBMC子公司）以及一個支持全國客戶的遠端辦公室。

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人工智慧轉變醫療運營

聯絡人：Lisa Namm LBMC 615-309-2356 lisa.namm@lbmc.com

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