如今，电子健康记录（EHR）系统已成为任何医疗实践的核心。所有需要用于提供护理的信息都可以在EHR中找到。尽管它彻底改变了医疗行业，但也带来了一些新问题。
例如，虽然EHR系统的引入让文档记录变得更加容易，但同时也变得必不可少。由于这一原因，医疗服务提供者花费了大量时间填写EHR。事实上，如果您是一名医疗从业者，那么您一定对“睡衣时间”这个术语不陌生吧？
所谓的“睡衣时间”，是指您离开诊所后仍需花费时间填写EHR。近年来，这已经成为一个日益严重的问题。那么，我们该如何解决这个问题呢？
答案就在于我们用来解决问题的技术本身——技术。
现在，像人工智能（AI）、机器学习、自然语言处理（NLP）等先进科技的发展，已经为许多行业带来了革命性的变化。而在医疗领域，人们也高度期待人工智能驱动的EHR软件的出现。
那么，为何不为您的EHR系统配备一个人工智能解决方案呢？它将如何改变您的实践，或者会带来哪些变化？
接下来，让我们在这篇博客中揭开这些问题的答案，并尝试为人工智能驱动的EHR软件开发绘制一条清晰的路线图。
理解人工智能驱动的EHR软件：超越传统系统
传统EHR系统的主要问题是它们本质上是被动且静态的。尽管它们在存储患者数据方面非常高效，但却缺乏分析和理解这些数据的能力。而这就是人工智能驱动的EHR软件可以发挥作用的地方。
这些智能EHR系统利用机器学习、自然语言处理（NLP）和预测分析等技术，主动协助医疗提供者进行决策。此外，手动工作量也得以减少，因为您可以使用智能EHR平台功能与能够理解上下文、建议诊断甚至起草临床笔记的系统进行交互。
此外，基于NLP的文档记录使笔记记录更加高效且无压力，因为它可以实时将语音或自由文本输入转换为结构化笔记。当结合预测分析时，您将获得一个智能医疗系统，该系统可以利用实时数据趋势来识别高风险患者，并建议最佳治疗路径。
患者健康管理与护理协调也受益于人工智能驱动的EHR系统。它们分析海量患者数据集，识别趋势，预测疫情爆发，并优化资源分配。除此之外，EHR系统的自适应特性使其与传统EHR系统截然不同。
简而言之，这种演变不仅有望减轻行政负担，还能全面提升护理质量和精确性。
战略用例：人工智能驱动的EHR软件如何改变临床实践
当转向人工智能驱动的EHR软件时，您不仅仅是升级了一个单一系统，而是完全改变了临床工作流程和决策方式。首先发生变化的是记录笔记的方式，从传统的耗时方法转变为更高效的AI驱动方式。人工智能驱动的语音识别工具可将医患对话实时转化为结构化笔记，同时确保数据的准确性和上下文完整性。
其次，通过智能EHR系统，您可以获得预测性临床洞察。借助分析历史和实时数据的AI模型，您可以发现肉眼难以察觉的隐藏模式。这使得早期干预成为可能，从而提高患者安全性和治疗效果。
然而，好处不止于此。由人工智能驱动的自动化工作流管理确保正确的任务在正确的时间传递给正确的人。这些临床AI工作流可以大幅减少护理交付中的延迟和摩擦，实现一切流程的顺畅管理。
人口健康智能工具帮助您识别公共健康趋势、管理慢性病人群并制定护理协议。最终结果是一个更加精简、更智能的临床实践，让提供者专注于患者，而不是被系统束缚。
平台选择：领先的人工智能驱动EHR软件解决方案
选择合适的人工智能驱动EHR软件至关重要，它可能会决定您诊所数字化转型之旅的成败。您有多种选择，从企业级系统如Epic和Cerner Oracle，到敏捷的云原生平台如Athenahealth和NextGen。
为了便于比较，以下表格以简单的方式列出了这些系统之间的差异：
平台| AI能力| 云原生| 专科支持| AI成熟度级别| 备注
--- |---|---|---|---|---
Epic| NLP、预测分析、基于ML的CDS| 部分| 广泛| 高级| 强大的企业采用率
Cerner Oracle| AI驱动诊断、公共健康AI| 是| 通用| 中级| 在医院网络中表现强劲
Athenahealth| 智能排班、临床笔记AI| 是| 中等| 发展中| 敏捷适用于中小型诊所
NextGen| 风险评分、AI警报、基于云| 是| 是| 中级| 适合门诊和专科护理
Elation/Canvas/其他AI原生| 原生构建的AI| 是| 高| 新兴| AI原生，适合灵活实践
尽管Epic AI功能和Cerner Oracle AI EHR解决方案在企业级智能领域是首选，但Athenahealth AI和NextGen在敏捷、基于云的平台中更为流行。而从零开始构建的AI原生EHR平台提供了令人振奋的灵活性，但由于成熟度水平各异，需要仔细评估。
数据智能与临床AI：最大化EHR软件能力
您可能已经注意到，EHR中充斥着大量数据，但要利用这些数据做出医学决策却相当困难。这时，临床AI分析的重要性显现出来，它可以将原始数据实时转化为可操作的见解。
通过智能EHR数据智能平台，您可以超越简单的图表和记录保存。每一份实验室结果、诊断代码和临床笔记都成为了更准确诊断患者病情的线索。
以预测建模为例，其基于AI的算法可以预测患者的健康恶化情况，标记再入院风险，并个性化护理计划。例如，您可以根据患者的生活方式或过往报告，在他们尚未表现出症状之前就知道哪些糖尿病患者可能会出现并发症。
自然语言处理（NLP）彻底改变了记录笔记的方式。有了这项工具，您可以轻松地将语音记录的见解自动转化为结构化文档。实时决策支持也是另一个强大的优势。通过这种方式，您可以即时处理和分析生成的健康数据，从而提高决策的质量和速度。
您会得到基于患者记录和健康模式的智能建议，而不仅仅是警报。这有助于提供者更快、更明智地做出决策，而不必面对信息过载。简而言之，曾经看似未来主义的东西，现在已成为患者护理的基础支持。
实施策略与测试：部署人工智能驱动的EHR软件
在推出人工智能驱动的EHR软件时，您需要小心谨慎，并采用分阶段的方法以确保顺利实施。在这里，分阶段实施策略可以有效地逐部门部署AI功能，而非一次性全面铺开，尤其是诊断和决策支持工具。
接下来是AI模型训练和验证，因为临床AI的效果取决于其训练所用的数据。但您需要使用去标识化的数据来保护患者隐私，同时记得使用特定专科的数据集以使算法与您的患者群体对齐。运行验证测试是必要的，因为您需要确认它已按照预期进行了训练。
然后是工作流集成测试。测试AI工具在真实场景中的行为，检查NLP工具是否清楚理解临床术语。此外，确保预测性警报在适当的时间显示。这些测试确保技术正常运作，并不会在关键护理时刻失效。
最后，高效管理新系统带来的变更过程，特别是对您的员工，这一点至关重要。告诉他们变革背后的原因，并提供培训，同时创建反馈循环以改进稳定性。
互操作性与标准：连接人工智能驱动的EHR软件
无论您的AI医疗软件和AI EHR解决方案多么强大，它们都需要良好的连接才能发挥全部潜力。这就是医疗互操作性AI的作用所在，在医疗快速发展的时代，这不仅是锦上添花，而是必备条件。
此外，您需要遵循诸如FHIR R4和Smart-on-FHIR AI等医疗标准，以使智能EHR系统能够彼此通信并与设备连接。以下是当前互操作性标准如何推动AI增强型EHR连接的快速概述：
标准/工具 | 目的 | AI相关性
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FHIR R4 | 通过RESTful API进行结构化数据共享 | 为AI模型提供实时数据流
Smart-on-FHIR | 基于FHIR的插件式应用框架 | 将AI应用程序嵌入EHR工作流
API集成 | 自定义系统/设备连接 | 连接EHR与AI设备、可穿戴设备等
未来标准 | ONC TEFCA、HL7 AI模型（开发中） | 确保长期兼容性和升级
真正让AI EHR连接具有变革意义的是情境感知互操作性；它不仅传输数据，还理解数据。
结论
总而言之，电子健康记录（EHR）AI正在彻底改变EHR系统。AI EHR解决方案以及AI医疗记录软件正在从根本上改变工作流程，尤其是医疗文档记录。
因此，如果您有兴趣改革医疗体系，并使EHR系统从被动转为主动，那么使用人工智能驱动的EHR无疑是最佳选择。点击此处，开启通过AI EHR解决方案和系统实现更快、更智能医疗的旅程。
(全文结束)
