自ChatGPT问世以来，医院领导们一直在努力寻找生成式和非生成式AI技术的最佳应用场景。许多机构已经在狭窄的环境中试验了AI技术，但为了扩大部署，了解最具实践性的AI机会及其最大的投资回报率（ROI）至关重要。以下是四个可以提高员工效率和改善患者体验的高影响力机会。
1. 对话式患者登记
众所周知，患者登记过程繁琐。新患者需要填写多份表格，涉及联系方式、症状、医疗历史和保险信息。有时，这一过程完全是数字化的，可以在预约前完成。但通常情况下，这一过程也是物理的，需要在办公室进行，增加了患者的候诊室压力。无论哪种情况，传统的登记过程往往使医患关系从一开始就显得事务性。然而，通过生成式AI聊天机器人，医院可以使登记过程更加吸引患者。例如，想象一位患者正在向新医生分享其医疗历史。在聊天界面中，他们提到有哮喘史。聊天机器人可以利用这些信息询问患者是否有相关的共病（如湿疹和季节性过敏）。它还可以询问患者是否在服用相关疾病的常用药物。此外，聊天机器人可以利用其他信息（如患者的年龄、性别或种族）来确定是否需要询问心脏病或乳腺癌的历史。
当然，并不是每个登记步骤都适合聊天机器人，但适合的步骤可以结合在一起，创造一个更加对话式和个性化的体验。结果是一个能够吸引患者、节省时间和减少就诊日压力的登记过程。
2. 病历更新与分析
医生平均每位患者花费18分钟，但其中16分钟用于电子健康记录（EHR）。即使在与患者讨论症状或治疗计划时，医生也不断查看屏幕以更新记录。患者通常会注意到这种上下文切换，这常常让他们感觉没有得到医生的全神贯注，尤其是在已经有限的面对面交流时间里。当患者感到不被倾听时，很难与医生建立持久的关系。
好消息是，AI音频转录工具可以实时自动捕捉每次患者对话。通过生成式AI组件，医生可以将原始转录转换为EHR友好的笔记格式。每次预约后，医生还可以查询生成式AI聊天机器人，了解最近几次就诊的趋势。例如，患者的血压在最近一次就诊时可能偏高，但AI可能会指出在过去五次就诊中，血压在正常和偏高之间波动。在下一次就诊时，医生可以利用这一洞察，询问患者是否有任何压力因素（如白大衣综合症或长时间通勤）。
在每个AI应用场景中，人类的参与仍然至关重要：医生需要审查每个AI生成的输出以确保准确性。但通过使用这些工具，医生可以将全部注意力集中在每位患者身上，从而提高整体护理质量。
3. 剂量优化
某些住院治疗需要计算以确定正确的药物剂量。以静脉输液为例：护士需要计算滴速，并根据所用液体决定是否四舍五入。通过生成式AI聊天机器人，护士可以通过快速的对话查询找到每次输液的滴速（例如，“X量的Y溶液在Z小时内以Q滴系数的滴速是多少？”）。如果他们需要在接下来的一小时内管理几种不同的输液，可以批量计算以节省时间。
当然，检查输出结果非常重要：四舍五入错误可能会影响患者的健康。生成式AI也可以帮助识别其响应中的错误。关键是在界面中构建自我检查功能或双重检查提示。这样，AI更有可能提供客观的审查。
4. 保险文书
想象两位在同一医院接受糖尿病治疗的患者。他们有相同的保险公司，但不同的保险计划，这意味着不同的自付额、覆盖限额和预先授权要求。医院工作人员需要一种简单的方法来了解每种保险计划的具体细节，然后才能提交理赔。生成式AI可以提供帮助。例如，医院可以训练聊天机器人学习数百种保险计划。然后，工作人员可以输入患者的保险公司和计划类型，获得易于理解的详细说明。他们还可以提出后续问题（如“这种GLP-1药物的预先授权要求是什么？”），以更好地了解情况。
有了AI工具，工作人员更容易编写和提交报销索赔、预先授权表和其他所需文件。这可以提高准确性，减少来回沟通。大规模使用生成式AI可以帮助医院减少与保险相关的行政费用。患者也会受益，减少账单或治疗问题。
为您的组织做好准备，充分利用生成式AI
生成式AI对医院具有巨大价值，随着技术的发展，这一价值将继续增长。但要抓住我们讨论的机会，重要的是准备好数据和人员。
在数据方面，确保您拥有尽可能多的相关来源的干净数据，从内部记录到第三方医学研究。跨不同部门和系统查找数据。通常，内部孤岛中隐藏着宝贵的数据。像处理其他敏感健康信息一样对待这些数据，确保以安全和道德的方式处理。
对于您的人员，了解许多一线员工担心AI会取代他们。花时间教育您的员工，让他们了解AI只会使他们的工作更轻松。强调人类在您业务的每个部分仍然是不可或缺的。通过适当的准备，您可以更容易地将AI实验转化为长期价值，这必将惠及患者、员工和您的底线。
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