病院は、時代遅れの電子健康記録（EHR）システムがその要求に対応できることを確認せずに、新しいAIツールを採用しています。AIのリアルタイムクエリのために設計されていないこれらの数十年前のシステムは、古いランナーにスプリントを要求するようなもので、故障のリスクがあります。医療においては、このようなシステムの故障は患者を危険にさらし、医師が手動で情報にアクセスする方法を忘れる可能性があります。AIは、効率の向上や文書作成の迅速化といった大きなメリットを約束していますが、基盤となるインフラストラクチャの容量を疑問視するリーダーはほとんどいません。これらのシステムがプレッシャーで崩壊した場合、大規模な医療システムや保険会社への影響は深刻かつ突然になる可能性があります。この問題は医療に特有のものではありませんが、ここでは患者の安全に直接影響します。AIチャットボットが絶えずデータをクエリすることは、断続的で単一ユーザーアクセスのために設計されたシステムを過負荷にし、広範なスローダウンを引き起こします。データアーキテクチャの再構築は高価でリスクが高く、直接的な収益を生み出さないため、しばしば優先順位が低くなります。しかし、AIによる迅速で無監督なアクセスは、6ヶ月前には存在しなかった緊急の問題となっています。これらの基盤となるシステムの容量を無視することは、医療システム全体にわたる自己誘発的な危機につながる可能性があります。医療システム技術者、ベンダー、AI開発者を含むステークホルダーは、インフラストラクチャの準備状況を確認するために、共同の責任を負う必要があります。リスク軽減に焦点を当て、AIが何に組み込まれているのか、そして故障の可能性を理解することが重要です。医療組織は、インフラストラクチャの容量を監査し、積極的にアップグレードに投資し、長期的な近代化ロードマップにコミットする必要があります。AIの真の価値は、業界が老朽化したシステムへの急速な導入に伴う隠れたリスクに対処するまで、実現できません。