医师实践中的AI：2026年医师和管理者需要知道什么
从环境抄录员到收入周期自动化，人工智能正在重塑医疗实践的运作方式。以下是医师和实践管理者最常问的问题的答案。
目前医师对AI的采用有多广泛？
它正在快速增长。根据美国医学会2024年的调查，大约三分之二的医师报告在2024年使用了某种形式的医疗AI，比前一年增长了78%。2025年1月的MGMA Stat民意测验指出，AI工具是医疗机构的第一技术优先级，32%的受访者将其排在电子病历可用性和收入周期管理系统之前。尽管如此，采用远未普及。《医师实践》对HealthLink Dimensions调查的分析指出，41%的医师仍未使用任何AI工具，而且大多数使用的医师将其视为行政助理而非临床决策者。
目前实践从AI中看到的最大回报在哪里？
文档记录是明显的领跑者。环境AI抄录员，即被动听取患者与提供者对话并起草临床笔记的工具，是产生最可衡量成果的类别。2025年10月发表在《JAMA Network Open》上的一项多中心研究发现，使用环境抄录员的医师自我报告的职业倦怠率在仅30天后就从约52%下降到了39%。《医师实践》关于环境聆听的专题报道指出，该技术可以将临床医生的文档记录时间减少30%以上。除了文档记录，2025年athenahealth对501名医师和管理者的调查发现，60%的AI用户表示工具帮助他们查找临床信息，而55%的用户表示AI将实验室和影像结果整合到了单一视图中。这些发现出现在同一篇《医师实践》关于实用AI应用的综述中。
使用环境AI抄录员有风险吗？
是的，它们值得关注。《医师实践》最近的一篇专栏警告说，环境工具有时会插入与实际患者情况不符的症状或诊断，或者引入错误，例如在笔记中途混淆患者的性别。作者的建议是：“设置它，但检查它。”临床医生在签署前应审查每份AI生成的笔记，实践应实施后端验证工具，将文档与经过验证的临床数据进行交叉引用。这项技术正在迅速改进，但人工监督仍然至关重要。
AI能帮助处理预授权吗？
这是AI最有前途、也是最具政治色彩的用例之一。《医师实践》对其读者的调查发现，58%的受访者将处理付款方（尤其是预授权要求）列为2025年的首要障碍。AMA报告称，医师现在平均每周处理39个授权请求，消耗近两个完整的工作日。在提供方方面，AI驱动的“代理”可以读取患者病历、提取所需的临床文档并以最少的人工输入提交电子预授权。早期采用者报告首次通过批准率超过90%，每月节省数千小时的人员时间。然而，在付款方方面，AI引起了审查：2025年AMA的一项调查发现，61%的医师认为保险公司使用不受监管的AI算法正在增加拒赔并加剧患者伤害。《医师实践》一篇关于收入周期中行政浪费的文章概述了更广泛的挑战：大约30%的医疗总支出用于管理开销，而AI驱动的工作流程自动化是实践可以拉动以收回部分成本的少数杠杆之一。
AI在编码和索赔拒绝方面呢？
AI驱动的收入周期平台可以检查编码准确性、实时建议正确编码并在提交前标记可能被拒绝的索赔。财务风险很大。正如《医师实践》所报道的，在每年提交的大约3万亿美元索赔中，最初被拒绝的索赔约有2620亿美元，医师和员工每周可能花费10小时或更多时间处理这些拒绝。将AI融入计费工作流程的实践正在看到更快的索赔周期和更少的拒绝，尽管小型独立诊所的采用数据仍然有限。
我的诊所很小。我们真的能负担得起AI吗？
成本是一个真正的障碍。在《医师实践》关于独立实践未来的小组讨论中，家庭医师Melissa Lucarelli医学博士表示，她的三人诊所决定暂缓集成式环境AI转录，因为其价格标签（连接到电子病历的工具每月每位提供者约500美元）过于高昂。她希望AI功能最终能作为标准功能而非昂贵附加组件被整合到电子病历平台中。这一趋势已经开始：《医师实践》关于2025年推出的新电子病历的报告描述了三个押注于嵌入式AI助手、对话界面以及临床与计费工作流程更紧密集成的平台。与此同时，预算紧张的实践可以从低成本或免费增值工具开始，例如用于起草患者教育材料或总结文献的通用大型语言模型，然后随着价格下降而扩大规模。
我们应如何看待AI与网络安全？
每一个接触患者数据的AI新工具都会扩大你的攻击面。《医师实践》的网络安全指南强调了绘制患者数据在系统中的流动方式、启用自动更新、强制实施多因素认证以及加密所有设备。这些基础知识对AI供应商同样适用。2025年1月，HHS民权办公室提出了20年来HIPAA安全规则的首次重大更新，部分原因是AI的兴起。拟议规则将要求受保实体将AI工具纳入其风险分析，并强制要求至少每六个月进行一次漏洞扫描。正如《医师实践》一篇关于数据泄露应对的专题报道所说，网络安全不仅仅是IT问题，它是一项领导责任。在审核任何AI供应商时，管理者应坚持要求签署商业伙伴协议，确认供应商不会未经授权使用患者数据来训练其模型，并要求较短的违规通知时间。《医师实践》一篇关于构建可扩展网络安全计划的文章建议将网络安全自上而下地整合到业务战略中，包括定期的钓鱼模拟和模拟勒索软件场景的桌面推演。
AI会取代医师吗？
简短的回答是否定的。杜兰大学临床泌尿学教授Neil Baum医学博士在《医师实践》的一篇文章中指出，AI无法复制定义医患关系的同情心、同理心和沟通技巧。AMA的调查数据证实了这一点：医师压倒性地更喜欢AI作为后台助手，而不是临床替代品。超过一半的医师表示，通过自动化减少行政负担是AI最大的机会领域，相比之下，指出诊断或治疗规划的医师人数要少得多。这种观点在《医师实践》关于AI赋能独立实践角色的一篇文章中得到了呼应，该文章认为，AI最好被理解为不是取代医师的工具，而是收回花在文书工作上的时间，以便提供者专注于患者护理的工具。
如果我们想把AI引入我们的实践，第一步是什么？
从一个明确的问题开始，而不是一个闪亮的产品。《医师实践》关于分五步实施AI的指南建议实践在评估供应商之前，先确定一个具体的痛点，例如文档记录过载、高拒绝率或长时间的电话等待时间。从那里开始，与一小群提供者一起试点该工具，根据基线衡量结果，并且只有在有证据表明该工具在你的工作流程中确实有效后才进行扩展。培训也很重要：AMA发现，充分的教育和清晰的反馈循环是医师建立对AI信任的关键因素。《医师实践》一篇关于预防性护理AI的专题文章提出了更广泛的论点，即将AI的采用视为一种行为转变，而不仅仅是技术升级。该文章认为，当这些工具被编织到现有的临床和患者参与常规中，而不是作为事后想法附加时，它们的效果最好。
这一切将走向何方？
预计AI将变得不那么显眼，更加嵌入。电子病历供应商正在将AI驱动的文档记录、编码建议和患者消息功能直接构建到他们的平台中。《医师实践》关于AI驱动排班的案例研究描述了佐治亚州农村的一个卫生系统如何使用机器学习预测患者失约并自动创建备用预约时段，这是一个AI在后台工作而无需改变医师与日程交互方式的例子。监管图景与技术同步发展。联邦机构正在加强对AI在临床和行政环境中的监督，各州也开始立法规定保险公司如何在承保决策中使用算法。对于实践领导者来说，关键是保持信息灵通，投资于网络安全和数据治理，并选择解决实际问题的AI工具，而不是追逐头条新闻。那些做对了的实践将更有能力竞争、留住员工，并提供最初吸引其医师从医的那种护理。
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