我们经常讨论人工智能的潜力和可能性——但现实情况如何？目前我们在医疗保健领域如何使用人工智能？今天，我们借助Healthcare IT Today社区的宝贵资源来回答这个问题。我们询问了他们——人工智能目前如何在医疗机构中应用以支持临床决策、运营效率或患者参与？以下是他们的回答。
Ross Armstrong，Bamboo Health（竹健康）首席商务官
人工智能正在通过将洞察转化为行动来改变医疗保健。多年来，医疗机构一直在分析和技术上投入巨资，以便为护理团队提供相关信息。挑战从来不是获取洞察的途径，而是执行这些洞察所需的带宽、人员配置和运营能力。
AI改变了这一等式。它使技术和分析公司能够超越单纯提供数据，转向支持执行。这一转变促使医疗机构与技术合作伙伴之间就责任界限应如何划分以及工作如何智能重新分配展开新的对话。
整合代理式AI使护理团队能够以更快速度和更高准确性卸下重复性、行政性和需要大量协调的任务。这使临床医生能够专注于复杂临床决策和直接患者护理，这些领域正是他们专业知识发挥最大影响的地方。
当经过深思熟虑地部署时，AI成为一种力量倍增器。它使组织能够在不增加人手或增加负担的情况下扩大能力、提高一致性并推动绩效提升。在未来五年内，AI不会取代护理团队。但有效利用AI的护理团队将比不利用AI的团队表现更出色。
Andrew Cooper，Naples Comprehensive Health（NCH，那不勒斯综合健康中心）首席数字与接入官
在不断发展的医疗保健格局中，AI正在一个长期建立的临床卓越基础上进一步丰富患者体验并支持临床服务提供。
AI支持的数字指南在患者进行治疗旅程时提供全天候的额外支持。通过将基于临床医生的指导直接交到患者手中，这些工具扩展了提供者与患者之间的传统联系，通过在整个护理旅程中持续的参与和清晰度来强化这种联系。
对于提供者而言，AI充当强有力的助手。诊室内环境语音技术和智能电子健康记录(EHR)集成协助处理必要但耗时的文书任务，使提供者能够专注于医学的核心：与患者的个人联系。AI工具正在协助处理计费、编码、保险，并支持护理团队回应患者问题。
此外，AI摘要和预测分析提供患者病史的全面视图，并帮助识别早期风险迹象，如败血症或计划外再入院，为支持提供者在治疗计划中的临床决策提供额外的警惕层。
Stephen Vaccaro，HHAeXchange（家庭健康援助交换平台）总裁
家庭护理是最以人为本的服务行业之一，因此早期对人工智能采用的怀疑是可以理解的。一段时间内，AI感觉更像是一个流行语而非解决方案，领导者们努力理解该技术如何适应现有基础设施，但这一阶段已基本过去。家庭护理机构目前正在实地部署AI工具，使用实际应用解决现实问题并帮助护理人员专注于客户。
机构正在使用预测建模在问题出现前标记合规风险，使预防护理缺口和保护资金更加容易。此外，AI技术可以发现可能导致计费问题的模式，例如漏打卡和GPS差异。同样重要的是，AI支持提供护理的人员。智能排班工具分析护理人员技能、可用性和客户偏好，确保每个授权小时都得到有效利用。
AI在防止收入流失和促进高质量护理方面的实用性使其成为人类参与的补充而非替代品。近70%的护理人员愿意花费额外时间记录观察结果以改善结果，这清楚表明帮助他们收集数据的AI工具正在将这种意愿转化为可操作的健康洞察。
James Hamrick医学博士、公共卫生硕士，Caris Life Sciences（卡里斯生命科学）精准肿瘤学联盟主席
在癌症护理中，临床医生已经将AI用作临床助手，帮助完成患者就诊所需的文档以及实际治疗规划。基于AI的工具可以帮助医生和患者理解他们的预后以及根据活检图像或分子肿瘤谱型从特定治疗中获益的可能性。
通过帮助理解复杂数据，AI支持更快、更自信的决策。在约59%的肿瘤科医生报告有职业倦怠症状的时期，减轻行政负担和简化工作流程的工具不仅仅是便利的；它们对保护临床医生的健康和提供护理的能力至关重要。通过承担数据繁重的工作，AI让临床医生有更多时间专注于患者，解释诊断、讨论选项并提供更个性化、以人为本的护理。
Andrew Ritter，Cairns Health（凯恩斯健康）首席执行官
AI可用于医疗保健，帮助提供者通过收集有关其护理对象的实时背景来改善患者体验。患者可能难以分享其背景或分辨哪些细节相关且重要（与不重要相比）。AI可以通过环境方式或可穿戴设备/情境驱动应用程序填补这一空白，为患者创建更好、更全面的故事和历史。
例如，假设一位患者感觉不适。患者可能不会自行报告这一点。AI可用于检测他们何时夜间起床。当此信息与提供者共享时，他们可以评估患者的睡眠因夜间多次起床而受到干扰。从那里，提供者可以确定他们是否有尿路感染。AI作为提供者洞察的赋能者，使他们能够更早、更主动地反应，以改善患者的整体健康。
Ariel Capone，Globant（全球邦）医疗保健与私募股权AI工作室首席执行官
当AI减少行政和认知负担而非取代临床判断时，它最为有效。提供者现在正使用AI通过环境文档、预起草笔记和收件箱分类来支持临床工作流程，将工作从手动创建转变为验证。AI正在收入周期管理、调度优化和容量规划等区域进行操作扩展。在美国面临利润率压力的系统中，这一点尤为明显。对于患者参与，AI工具支持预约准备和导航，在减轻员工工作量的同时改善访问。
Sean Cassidy，Lucem Health（卢塞姆健康）联合创始人兼首席执行官
当今医疗保健中AI最有效的用途不是取代临床判断；而是实现更早的行动。医疗机构正在使用AI来揭示那些在电子健康记录中可能保持"隐形"的患者，在症状升级、护理变得更具侵入性、成本更高且更复杂之前更早地识别风险。这是融入现有临床工作流程的AI，并不改变临床医生实践医学的方式。它支持而非支配临床决策，这对于赢得信任和实现可扩展性至关重要。
Stephanie Lahr医学博士，uPerform（优表现）首席医疗官
医疗机构如今使用AI通过环境文档、嵌入EHR的决策支持和在护理点提供直接答案的能力来支持临床决策。在运营方面，AI正在减少图表摘要、质量报告、患者流动和收入周期等领域的手动工作，而患者参与正越来越多地通过虚拟代理用于分诊、导航和随访得到支持。看到真正价值的组织是那些将这些工具与强大的教育和变革管理相结合的组织，使临床医生了解如何信任并在日常工作中有效使用AI。
Oren Nissim，Brook Health（布鲁克健康）联合创始人兼首席执行官
医疗机构中最有效的AI直接嵌入日常工作流程中。它分析来自连接设备的生理数据，以发现早期风险信号，如心力衰竭恶化或高血压失控，同时确定哪些患者现在需要人工接触，而不是稍后。同时，AI通过自动化文档和辅助计费合规来减轻运营负担，使临床医生能够专注于护理，而不是屏幕。
Christopher Johnson，TeleTracking（遥测追踪）联合首席执行官
如今，人工智能最有效地作为操作决策支持层得到应用，使医院能够超越静态仪表板，迈向可操作的决策。AI现已直接嵌入工作流程，支持关于患者安置、出院优先级、任务协调和资源协调的决策，这些领域中手动流程和碎片化信息历来减缓了护理。
本质上，AI正在处理人类无法处理的信息。我们一直都有从过去决策中学习的后见之明，有了解下一步该做什么的洞察，但AI终于为我们提供了远见，让我们能够在瓶颈发生前建模下游影响，从而做出更好的运营"棋步"。
出院优先级模型和数字孪生等解决方案允许运营商模拟场景并选择影响最大的行动，同时保持人类的完全控制。AI还通过动态协调运输、环境服务和文档等任务，减少对护理人员的隐形负担，使临床医生能够专注于患者护理。结果是改善了患者获取、缩短了住院时间、减少了滞留时间，并实现了有意义的财务和临床收益，而无需增加床位或人员。
Dipak Patel，GLOBO Language Solutions（格洛博语言解决方案）首席执行官
医疗机构越来越多地使用AI来弥合获取差距，而不是取代临床判断——特别是在语言服务方面。AI支持的解释正在部署用于处理常规、高容量的互动，在实时中对患者需求进行分诊，并为临床医生提供情境洞察，同时无缝升级到人类专家以处理细微差别、同理心和临床复杂性。结果是更快的获取、更低的摩擦和更公平的护理，而不会损害质量或合规性。
David Pessis，PointClickCare（点触护理）首席产品与技术官
在医疗机构中，AI正在为其为临床医生和护理团队提供清晰、可证明价值的领域获得关注。当今最有意义的应用是那些从临床工作流程中消除摩擦并揭示原本会埋藏在碎片化系统中的洞察的应用。
最具影响力的一个用例是快速合成纵向患者历史的能力。AI可以提取并总结最相关的临床背景，包括近期病情变化、药物更新、社会决定因素和风险指标，而不是浏览跨多个护理环境的数十份文件。这使临床医生能够立即获得患者的统一视图，以便在护理点做出更明智的决策。
在运营方面，AI正在帮助组织更好地预测和协调护理过渡。例如，模型可以通过分析临床状况、功能需求和急症后安置可用性的趋势，标记出延迟出院风险较高的患者。这使团队能够更早干预，减少急性护理中不必要的天数，并改善流通。
我们看到的是，当经过深思熟虑地应用时，AI并非取代临床判断；它是在返回时间、清晰度和信心给临床医生和病例管理者，使他们能够专注于提供最佳可能的护理。
非常感谢今天抽出时间向我们提交引述的每个人！也感谢各位花时间阅读本文！没有你们的支持，我们无法完成这项工作。
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