将人工智能（AI）技术整合到医疗保健中对于解决患者需求与医疗专业人员可用性之间的差距至关重要。随着慢性疾病发病率的增加、人口老龄化以及医疗资源利用的增加，传统的护理交付方法已无法满足这些需求。
过重的行政职责使医疗工作者无暇顾及直接的患者护理。人工智能在缓解这一医疗系统压力方面具有巨大潜力。通过简化和自动化行政任务，AI可以减少人为错误，提高运营效率，使医疗提供者能够专注于直接的患者护理。
即将到来的医疗劳动力危机
慢性疾病的发病率增加，这是美国死亡的主要原因，加上医疗工作者的短缺，正在给医疗系统带来压力。随着老年人口的扩大，慢性病的发病率也在上升。美国每十名成年人中有六人至少患有慢性病，而每十人中有四人管理两种或更多慢性病。
医疗工作者因难以满足不断增长的患者群体的需求而面临职业倦怠。自新冠疫情以来，资源限制持续存在，这加剧了医疗工作者的短缺。美国平均每1,000人中有九名注册护士，预计未来12年内医生短缺将超过124,000名。此外，20%的医生年龄在65岁或以上，退休问题进一步加剧了这一问题，造成了护理质量和可及性的关键缺口。这种短缺还因医疗资源分配不均而加剧，继续不成比例地影响弱势群体。
人工智能作为提高行政效率的处方
AI系统越来越多地被集成用于自动化耗时的过程，如预约安排、账单和编码以及记录保存。这减少了行政负担，减少了人为错误，提高了运营效率。
例如，在患者就诊期间，AI用于环境监听，过滤出患者病史的相关临床细节。78% 使用AI辅助环境监听的医生报告说，它加快了临床笔记的撰写，三分之二的人认为这节省了时间，使他们可以更专注于直接的患者护理。
AI驱动的患者互动工具，如AI聊天机器人，可以处理常规的患者查询，并提供患者教育和支持。一项评估患者互动解决方案有效性的研究表明，它们减少了35%的急诊科就诊率，并与慢性病患者死亡率降低45%相关。61%的患者报告说，AI聊天机器人帮助他们进行症状自我管理，减少了与护理团队的电话联系，使他们可以专注于直接的患者护理。
人工智能对医疗保健的更广泛影响
AI系统还可以通过连续扫描电子病历（EMR）中的数据来检测高风险慢性病个体，识别异常或不规则模式。AI可以分析大量患者数据，包括病历、测试结果和基因组信息。这使得能够识别趋势、预测疾病进展和发展个性化治疗方案。
例如，如果患者的血压读数突然偏离其历史数据，AI可以标记出来供医疗提供者审查，以确定是否需要立即关注。通过为医疗提供者提供远程监控患者健康的工具，识别早期预警信号并主动干预，AI显著增强了临床决策。这可以更好地管理慢性病，改善患者结果，并总体上提高医疗系统的效率。
此外，通过自动化耗时的任务，如预约安排、账单和记录保存，结合AI驱动的患者互动和临床文档工具，创建了一个更具可扩展性和主动性的医疗模型。随着医疗专业人员面临的压力不断增加，AI减少职业倦怠和增强护理交付的潜力比以往任何时候都更为重要，为更高效、以患者为中心的医疗系统铺平道路。
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