护理危机一直困扰着医疗领域，但目前这一问题已经达到了临界点。需求增加、劳动力老龄化和教育瓶颈共同导致了护士高压力和低士气的局面。结果，全国各地的护理职位空缺，迫使医疗机构以较低的运营能力运行。
好消息是，人工智能（AI）正在介入，以减轻医疗系统的负担。我在医疗技术领域的经历超过二十年，期间与约翰霍普金斯大学和马里兰大学健康系统等领先机构合作。通过这些合作，我了解了医疗机构从IT到营销的各种需求。但在讨论医疗领导者如何利用AI之前，让我们先来看看我们是如何走到今天的。
护理需求的增长
根据商会的数据，从2020年到2021年，注册护士的数量减少了超过10万人。此外，劳工统计局预测，考虑到护士退休和离开工作岗位的因素，到2032年，每年将有193,100个RN职位空缺。
那么，是什么导致了这种短缺呢？老龄化的劳动力即将退休，而教育瓶颈限制了新护士进入该领域的人数。护理项目因师资短缺、临床实习地点有限和资金约束而难以跟上需求。此外，长时间工作、高患者负荷以及工作的身心要求使许多护士达到了极限。
疫情进一步加剧了这一问题，突显了职业的健康风险，导致许多护士重新考虑自己的职业生涯。随着更多护士离开，剩余的劳动力不得不承受更大的工作量、减少的支持和日益加剧的情感压力。医疗机构的财务状况也受到威胁，慢性病的持续增加进一步增加了对长期护理的需求，进一步消耗了资源。更糟糕的是，保险提供者的预算和报销率往往无法跟上不断上升的劳动力成本。
为了抵消更高的工资，一些机构开始实施可能影响患者护理的成本节约措施，如减少员工人数或限制服务。在极端情况下，更高的护患比例成为常态，导致工作量增加和压力水平升高。我看到这种财务压力如何形成一个恶性循环，限制了医疗机构投资新技术、基础设施和培训项目的能力，这些项目本可以帮助缓解这些问题。
AI在应对危机中的作用
通过机器人和自动化，AI可以解决该行业今天面临的许多痛点。我们谈论的是简化流程和减轻护士的一些单调、耗时的任务。
以申请跟踪系统（ATS）为例。这些新的人工智能驱动系统有潜力通过扫描和评估简历、识别相关关键词以及自动化候选人沟通来革新劳动力发展，处理从申请状态到面试安排的一切事务。这可以消除招聘过程中的麻烦，让医疗机构专注于最重要的事情——提供高质量的患者护理。
此外，我亲眼目睹了高级聊天机器人如何用于患者分诊、全天候支持和自动调度。对于新患者，聊天机器人还可以编程提供自我评估症状的教育资源，作为寻求治疗的起点。
一些AI模型甚至可以分析患者数据，提供个性化的出院指导，包括药物时间表、随访预约和针对患者特定状况和需求的家庭护理建议。通过分析历史患者数据，这些模型还可以预测潜在的出院后并发症，并提供定制建议以降低风险。
克服挑战和建立信任
但请明确：在医疗保健中实施AI并非没有挑战。人们对临床AI机器人的准确性和可靠性有合理的担忧，我合作过的许多医疗机构都在权衡实施的利弊，因为提供不准确的信息可能会产生严重后果。完全透明和严格的安保措施将比以往任何时候都更为重要，不仅仅是提高可靠性和效率。如果您希望您的患者、护士和其他医疗专业人员接受AI驱动的解决方案，重要的是要完全透明地展示您的模型如何工作、使用什么数据以及它们的弱点在哪里。
解决偏见和承担责任同样重要。AI系统有时会放大其训练数据中的偏见。如果AI系统产生有偏见或不公平的结果，您和您的利益相关者应该能够追溯这些结果的具体数据并进行必要的调整。
然而，随着AI模型变得越来越强大，很可能会有更多的机会在严格的安保措施和人类监督下训练这些模型执行专门任务。通过训练AI模型遵守HIPAA指南，并配备严格的安全约束，我们可以利用AI的力量填补医疗系统中的空白，同时让护士更加专注于需要人类触感和专业知识的关键方面。
最后的想法
虽然我们需要意识到与这种相对较新的患者（及其护士）辅助方法相关的挑战和合理的抵制，但成功的故事正在出现。我相信，通过优先考虑道德的AI解决方案并展示透明度，医疗保健组织可以为未来铺平道路，在这个未来中，AI和人类专业知识可以携手合作，改善患者护理和支持护理人员队伍。
随着护理危机对我们的医疗系统造成压力，考虑您的医疗机构如何采用符合严格伦理和隐私标准的AI解决方案。这并不是要取代人类的专业知识，而是要用AI的力量增强它。通过有意地整合AI，我们可以开始利用AI在医疗保健领域的潜力，同时保持最高的患者隐私和护理标准。
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