医疗行业正处于转折点。数十年来，医疗领域以技术采用缓慢为特征，行政负担导致医生职业倦怠和提前退休。但如今，人工智能（AI），特别是生成式人工智能和AI智能体，将从根本上改善医疗服务的提供方式、临床医生的工作模式、后台任务处理以及患者对医疗系统的体验。AI有望以几年前难以想象的方式解决医疗健康领域最持久的挑战。其益处主要涵盖两个方面：临床卓越和运营效率。
为何现在？ 多种因素使当前时刻成为医疗AI转型的独特时机。大型语言模型、检索增强生成和云计算的进步为AI处理医疗数据的复杂性、理解上下文并无缝集成到关键医疗系统和流程中奠定了技术基础。与此同时，紧迫的劳动力挑战要求采取行动。尽管疫情后情况有所改善，但近一半医生仍报告有职业倦怠症状，原因在于每日消耗数小时的繁重行政工作。竞争格局进一步加剧了紧迫性，65%的美国医疗组织认识到AI对其运营的深远影响。
AI已在哪些领域产生影响？
AI正在多个用例中积极交付成果：
临床文档
由AI驱动的语音解决方案通过在几分钟内生成高度准确的多语言草稿笔记，简化了临床工作流程。这些系统监听医患互动，自动创建讨论内容和决策的摘要，并实时更新健康记录。
预约与行政自动化
AI智能体正直接嵌入患者注册、预约前简报和随访管理的工作流程中。它们可以自动填写冗长重复的表格，并为医生提供患者简报，包括病史、近期检查结果和就诊原因。
诊断支持
高级AI智能体可以分析医学影像、实验室结果和患者病史，以支持诊断决策。通过将个体患者数据与庞大的临床信息库进行比对，这些系统有助于识别可能被遗漏的模式和潜在治疗方案。
患者参与
由AI驱动的数字助手正在帮助患者应对复杂的医疗系统，解答有关护理的问题，并更有效地管理健康。这些工具提供全天候支持和指导，改善患者体验和结果。
预测分析
医疗组织正在使用AI识别再入院风险患者、预测潜在并发症并优化资源分配。这种主动方法有助于预防不良事件并提高整体护理质量。
收入周期管理
AI通过自动化理赔处理、在提交前识别错误并标记潜在拒付，正在改变计费和编码。这减少了行政负担并加速了报销周期。
供应链优化
AI算法预测需求、管理库存并优化采购策略。这确保关键物资在需要时可用，同时最小化浪费和库存过剩。
劳动力管理
AI工具可帮助人力资源和运营团队预测人员需求并高效安排轮班。它们还有助于识别倦怠风险并改善员工留任。
采用AI在医疗领域面临哪些挑战？
尽管AI的潜力巨大，但组织必须应对挑战以收获益处：
安全：医疗数据是最敏感的信息之一，因此安全至关重要。AI系统需要访问大量患者数据，包括电子健康记录、实验室结果和诊断影像。医疗机构应确保：
- 坚固的数据加密和访问控制
- 符合行业标准的安全云基础设施
- 防止可能导致患者信息泄露的数据泄露
- 遵守数据驻留要求和跨境数据传输法规
- AI系统与现有IT基础设施之间的安全集成点
风险：除安全外，还需解决多个操作和临床风险：
- AI系统在临床决策支持中应保持一致的高精度，因为错误可能导致危及生命的后果
- 在不干扰工作流程的情况下将AI智能体集成到复杂的医疗技术生态系统中
- 临床医生可能过度依赖AI，导致批判性思维减弱的风险
- 当AI参与临床决策时，责任框架不明确
伦理、监督与治理：医疗AI采用面临的挑战之一涉及伦理考量和治理：
- 基于历史数据训练的AI系统可能延续现有偏见，使某些患者群体处于不利地位
- 患者有权了解AI何时用于其护理以及如何影响治疗决策
- AI必须增强而非取代人类判断和医患关系
- 需要明确的政策来规范患者数据如何用于训练和改进AI系统，同时确保隐私保护
- 需要治理结构用于临床验证、性能监控和问题解决
医疗机构应如何为AI未来做准备？
希望在AI领域取得成功的医疗机构可以采取以下准备步骤：
评估当前状态
对现有技术基础设施和数据质量进行全面评估。识别AI实施成功前需要解决的差距。
构建基础能力
确保基本前提条件到位，包括数据治理、云基础设施和互操作性系统。这些基础对AI成功至关重要。
识别高影响力用例
将初始实施集中在提供明确价值的用例上。例如，临床文档自动化以相对较低的风险提供即时效益。
投资变革管理
仅靠技术无法驱动转型。投资于培训、沟通和变革管理，帮助员工适应新的AI驱动工作流程。整个工作团队应积极拥抱转型。
开发治理框架
建立负责任部署AI所需的道德准则和监督机制。这些框架应在创新与保障之间取得平衡。
培养学习文化
AI系统通过学习和反馈随时间改进。组织可以创建流程以优化AI实施。
建立合作伙伴关系
很少有医疗组织内部具备AI采用所需的所有专业知识。与技术供应商和咨询公司的战略合作可以加速能力发展。
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