您应该知道：
- Google Cloud的一项新研究报告揭示了医疗保健专业人士面临的重大行政负担，以及生成式AI（Gen AI）在缓解这些挑战方面的潜力。
- 该报告《衡量美国医疗工作者的行政负担及生成式AI如何帮助》显示，临床医生每周花费近28小时处理行政事务，而医疗办公室工作人员和理赔人员分别平均每周花费34小时和36小时。
健康领域的AI未来
报告指出，生成式AI有潜力彻底改变医疗管理，减少临床医生的负担，并改善患者护理。然而，报告强调了负责任的AI实施的重要性，包括保护患者数据和确保准确性。
报告的关键发现包括：
- 行政负担过重：临床医生每周花费近28小时处理行政事务，而医疗办公室工作人员和理赔人员分别平均每周花费34小时和36小时。
- 倦怠和人员短缺：大多数医疗提供者和支付方认为，行政工作导致了倦怠和人员短缺。
- 减少患者护理时间：80%的提供者表示，行政任务减少了与患者相处的时间，影响了护理质量。
- 增加错误风险：三分之二的提供者和89%的支付方担心行政任务中的人为错误。
- 对AI的开放态度：绝大多数医疗提供者（91%）和支付方（97%）对使用生成式AI处理行政任务持积极态度。
生成式AI：潜在解决方案
报告强调了生成式AI在简化行政任务和提高医疗效率方面的几种方式：
- 搜索和总结：生成式AI可以智能地从各种来源提取相关患者信息，并创建临床笔记的简洁摘要。
- 临床文档：生成式AI可以自动生成各种临床文件，如出院总结和转诊信，从而节省临床医生的时间。
- 预先授权和理赔处理：生成式AI可以作为智能助手，预填表格、分析请求并建议相关的临床指南。
- 放射学工作流程优化：AI可以帮助分析医学图像，协助放射科医生更快、更准确地诊断。
实际案例
报告提到了一些已经利用生成式AI的医疗组织：
- MEDITECH：在其Expanse EHR中整合了AI驱动的搜索和总结功能。
- HCA Healthcare：开发了一种生成式AI驱动的护士交接工具，以改善沟通。
- Community Health Systems：将其工具与生成式AI结合，以协助处理行政任务。
- Waystar：在其医疗支付软件平台中利用生成式AI，以最大化报销并防止拒付。
- Bayer：开发了一个AI创新平台，支持为放射科医生创建AI启用的应用程序。
“医疗工作者历来面临重大的行政负担，近年来由于监管要求增加、复杂的计费流程和相关的EHR记录要求，这一负担进一步加剧。”Google Cloud全球医疗战略与解决方案总监Aashima Gupta表示，“但生成式AI提供了一个强大的解决方案。通过自动化任务和简化工作流程，它支持医疗专家，最终改善医疗系统，帮助医生和护士提供更好的护理。”
调查/背景方法
这项调查由The Harris Poll于2024年8月26日至9月9日在全美范围内在线进行，调查对象包括821名医疗提供者、209名支付方和2,079名18岁及以上的美国消费者。Harris在线调查的抽样精度通过贝叶斯可信区间来衡量。对于本研究，医疗样本的数据准确率在±3.4个百分点内，支付方样本的数据准确率在±6.7个百分点内，消费者样本的数据准确率在±2.7个百分点内，置信水平为95%。
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