如果你不在医疗办公室工作，你可能会问“什么医疗记录问题？”然而，如果你曾要求医院将医疗记录发送到其他诊所或医疗机构，你可能已经意识到这个问题的严重性。
老机器：医疗办公室中的传真机
实际上，医疗办公室无法直接、简便地互相传递信息。许多办公室后方都能看到一个物理提醒——一台正在发出噪音、吐出纸质文件的机器。没错，它就是传真机。对于第一次来访的人来说，21世纪的医生办公室还在依赖这种在大多数其他行业中已被淘汰的技术，这可能显得有些奇怪。
但还有一个问题使得这一挑战更加独特——严格的HIPAA隐私标准意味着像Docusign或各种类型的PDF等系统可能不够安全，无法通过电子邮件发送。如果没有安全的数字通道，那么就只能回到传真机。
这篇文章详细介绍了传真机在美国医疗行业普遍存在的原因（你也可以阅读SentinelOne的文章，了解HIPAA的影响）。
那些关注此事的人会记得，HHS HITECH法案涉及由奥巴马政府制定的“有意义使用”标准，激励医疗健康记录的全面采用。联邦政府在推动办公室采用EHRs和EMRs方面表现出色。然而，政府未能预见互操作性问题，导致许多医疗软件系统无法相互沟通，因此需要人工从一个系统中提取信息并输入另一个系统。
人工智能模型的潜力
让我们转向一种新的潜在解决方案。
理论上，如果AI系统可以将数据从任何格式转换为任何其他格式，它们应该能够帮助弥合不同医疗软件系统之间的差距，从而自动化目前由文员执行的几乎所有劳动密集型流程。
一篇来自Andreessen Horowitz的文章讨论了通过同步不同类型或结构不良的数据来解决“混乱收件箱”问题的方法，将其转变为一个高效的身份识别系统。一些图表提供了如何构建这种架构的建议，最终形成一个“原生AI记录系统”。
David Haber写道：“通过用LLMs替代人工劳动，你实际上是在现有的下游软件系统之前介入。”“能够综合非结构化的语音或文本数据，并系统地提取相关信息，使你有权启动（并拥有）其他下游工作流程。”
这个“下游系统”的概念是相关的。在上游做好事情可以导致更紧密的漏斗，更好地分配信息。
最终，利用LLMs的力量，我们或许能够最终克服多年来一直困扰医疗记录办公室的数据格式问题，尽管多年前就已经进行了数字化转型。
但这绝不是AI在这种方式下的唯一用例。从金融到法律，各行各业的领导者都在通过这种方式“清理”数据系统，革新办公流程。让我们继续关注公司如何重塑其办公实践。很快，古老的传真机可能将成为历史。
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