超越技术：将人工智能工具与医疗系统变革相结合
经济学家对“生产力繁荣的二十年代”充满乐观情绪，广泛的人工智能投资进一步推动了这一预期。然而，如果不采取相应的系统性和组织性行动来重新思考财务激励、新技术整合、任务转移以及劳动力培训，这种生产力提升在医疗领域不会实现。
两年前，我参加的每一场医疗会议都有多个关于临床医生职业倦怠的讨论板块。这个问题广为人知，实际的系统性成因也被指出。
在过去一年里，职业倦怠的解决方案被醒目地展示在每个会议应用的登录界面上：生成式人工智能（AI）。
劳动生产率统计数据让一些人宣称，美国正处于“生产力繁荣的边缘”。广泛的人工智能投资进一步增强了经济学家对即将到来的“生产力二十年代”的乐观态度。然而，如果不采取相应的系统性和组织性措施，重新审视我们如何进行财务激励、如何整合新技术、如何转移任务以及如何为劳动力做好准备，这种生产力提升在医疗领域不会实现。
AI抄写革命
在医疗领域，环境记录工具已成为焦点。这些“AI抄写员”能够倾听医患对话，转录讨论内容，并利用生成式人工智能创建初步的临床笔记。这类解决方案减轻了完整记录患者故事或医生治疗计划思想的繁琐工作，因此被一些人视为奇迹。在大型语言模型聊天应用程序普及之前，许多医生认为在我们的职业生涯中不可能实现这样的解决方案。
像我这样处于职业生涯中期的医生，刚开始工作时需要在电子健康记录（EHR）系统中构建模板，并在患者讲述导致预约的原因时疯狂打字。因此，只需编辑和签署草稿笔记的功能似乎卸下了一个核心负担。这可能是此类产品需求在过去几年中迅速上升的原因。全国各地的首席医学信息官正在面对来自临床医生的要求（更准确地说是命令！），希望提供这样的解决方案。对许多人来说，这些工具让他们能更早回家吃晚饭，减少了下班后在EHR中的时间，并减轻了在听到患者故事到能够在EHR中输入或口述之间记住所有细节的认知负担。
这种环境记录技术是第一个从基层用户中涌现出来的重要工具，用以支持当前的临床实践。这与过去15年中由组织领导者或供应商推动的EHR及其他数字附加组件形成了鲜明对比，后者一直在寻找下一个“独角兽”。
期待已久的独角兽已经到来，并且它是真实的。
对AI影响的不同愿景
组织领导者对未来AI可能创造的未来充满热情。无数的行政低效影响了患者护理或增加了成本。根据美国医院协会的数据，劳动力占美国医院平均支出的近60%。如果能找到任何方法提高临床医生的生产力——无论如何衡量——医院领导者都会全力支持。
然而，并不是所有人都准备好在不了解独角兽来源的情况下完全接受它。
一线临床医生仍然非常警惕。他们的担忧不仅来自技术本身，还来自组织或系统领导者将如何利用这项技术带来的新效率。这些后续步骤——广泛的AI抄写实施后的政策变化和操作行动——将是决定其成功的关键。
组织是否会继续向医生增加更多患者和任务？我们会将生成式AI解决方案插入现有的诊所流程中，而这些流程可能不符合临床医生的理想工作流程吗？我们会将这些生成式AI工具集成到不支持医生思维模式或期望的故事叙述目的的EHR系统中吗？
或者，既然我们对AI文档解决方案的性能有信心，我们能否退一步重新思考临床医生如何分配时间的现有范式？既然我知道初步笔记会相当准确，我是否可以花更多时间专注于患者的复杂故事，深入挖掘健康状况的根本原因，而不是在他们说话时点击键盘完成基本数据录入任务？我是否可以更轻松地完成患者日程安排，以便按时接待后续患者，保持合理的“午餐时间”，并将图表时间集中在传达诊断和治疗决策背后复杂推理上？
最大化AI潜力的系统性解决方案
这些都是系统层面的决策和干预，AI的魔力将在其中得以实现。改变支付模式的政策可以进一步奖励与患者更多的高质量时间，而非增加就诊量。组织上的护理再设计努力可以确保多学科团队充分利用AI的优势，在最高许可范围内最有效地服务人群。在高等教育中，将AI素养融入所有卫生工作者的基础教育课程中，可以鼓励临床医生使用AI来增强他们的工作。AI可以处理低价值任务——复选框、数据捕获、行政步骤——而训练有素的劳动力则专注于他们最擅长的工作：与患者建立联系和沟通。
那些做得好的组织或管理者将更好地招聘和留住训练有素的卫生工作者，提高对患者的响应能力，并有可能降低所有利益相关者的成本。设定正确支付激励的卫生系统将利用AI带来的收益，最终实现更好的人口健康以及更高的经济生产力和安全性。
我们必须利用当前的机会，确保这种AI驱动的效率和信息获取的大幅扩展以缩小公平差距的方式惠及服务不足的社区，而不是加剧差异。
最后，研究工作应严格评估这些解决方案对临床医生福祉和患者结果的影响。没有密切评估和确凿证据，我们可能会实施看似有前途但未能带来有意义改进或产生意外后果的解决方案。
整体实施策略的必要性
是的，医生的职业倦怠有所改善。然而，不到一半的医生感到职业倦怠，这远非值得庆祝的理由。全球卫生劳动力的增长速度远远不足以满足由人口统计和流行病学变化驱动的医疗需求增长。家庭医学——一个能提供高公共卫生投资回报的核心初级保健专业——仍然是不受欢迎的职业选择。
现在正是医疗领域“生产力繁荣”的绝佳时机。AI工具已经到位。马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）预测即将到来的AI驱动的生产力浪潮；我们在医疗领域已做好充分准备迎接这一浪潮。通过拉动新的政策和运营杠杆，系统性行动将最终决定我们是否真正利用这些改变游戏规则的能力，还是继续传播临床医生职业倦怠和不良人口健康的驱动因素。
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