人工智能在医疗领域的应用方式令人惊叹。例如，利用人工智能进行影像分析的平台显著提升了诊断准确率并加速了治疗进程。同时，人工智能分析海量数据的能力正在彻底革新药物研发与发现过程。然而，若想通过人工智能解决美国日益严峻的医疗危机并改善患者诊疗效果，仅靠现有应用仍显不足。必须将AI应用于帮助医疗专业人员释放更多时间专注于患者护理的领域。
哈钦斯数据战略咨询公司创始人兼首席执行官克里斯·哈钦斯指出："每位临床医生都会告诉你，令他们精疲力竭的并非诊疗本身，而是所有附加事务。堆积如山的待处理邮件、仪表盘点击操作和消息通知——这些才是导致当今医疗行业普遍职业倦怠的根源。"作为全国知名的人工智能战略与医疗分析专家，哈钦斯拥有三十余年经验，曾协助医院及医疗机构通过数据与技术提升患者护理质量。他在全美顶尖医疗系统担任领导职务期间，主导了大规模分析计划、数据治理项目以及AI工具应用策略的制定。如今他通过哈钦斯数据战略咨询公司，帮助医疗机构通过符合伦理的可扩展策略充分释放数据价值。
"医疗从业者面临的职业倦怠绝非源于抗压能力薄弱，"哈钦斯强调，"本质是时间被窃取。若我们构建的AI驱动系统不能聚焦于归还时间，就无法创造真正价值。当注意力成为医疗领域最稀缺资源时，诊疗工作将永无轻松可言。"
人工智能如何拯救医疗从业者于职业倦怠
驱动AI研发的机器学习及其生成的算法通常侧重提升工作流程效率。但若仅追求效率的AI技术应用于本已超负荷的医生群体，反而可能加剧问题。
哈钦斯解释道："要归还患者护理所需时间而非进一步侵占，AI必须以同理心设计并设置保障机制。这些系统应帮助医生摆脱数字拖累，而非用AI驱动的自动化加速产生的行政工作将其掩埋。"他列举了多项可重塑工作流程、为医生重获时间的AI创新方案：
- 环境转录技术：实时将医患对话转化为诊疗记录
- 智能摘要系统：自动提炼冗长的患者病史
- 自动收件箱分诊：优先提醒医生处理紧急需求
- 流程感知决策支持：在关键时刻推送关键洞见
"这类举措每次可节省数分钟乃至数小时，"哈钦斯表示，"经数千次诊疗累积，重获的时间将转化为宝贵的诊疗容量与操作余地。"
将聊天机器人视为协作者而非竞争者
提升效率常被视为AI的核心优势，但当效率成为最高目标时，医疗工作者难免担忧先进算法将取代自身岗位。哈钦斯警示，若仅用AI让医生更快完成更多工作，实则偏离了本质目标——应创造更优的诊疗环境，同时服务医患双方。
"AI应降低摩擦而非提高预期，"他指出，"当AI系统有效缓解决策疲劳、恢复医患互动专注度并融入现有工作流程时，整体运营效率的提升将是自然结果。"哈钦斯并非唯一预见医工协作未来的专家。埃里克·托波尔医生在《深度医学：人工智能如何让医疗回归人性》中强调："AI最大的机遇不在于减少错误或工作量，甚至不限于攻克癌症，而在于重建患者与医生之间珍贵且历史悠久的信任纽带——即人性化的接触。"
赋能医生参与医疗AI的设计与应用
美国医学会报告显示，2024年使用医疗AI的医生比例已达66%，较2023年的38%显著上升。随着医生对AI熟悉度提高，他们也获得了改进AI设计所需的前线经验。
"最佳AI应源于验证实际体验而非单纯验证模型的开发流程，"哈钦斯认为，"每个值得信赖的AI解决方案——无论是针对行政任务还是临床决策——背后都需建立包含临床视角的治理框架。"他相信，纳入临床声音的设计方法不仅能催生更优AI工具，还将促进技术普及。与其要求医生适应新技术，不如让技术主动适配使用者。
"当临床医生参与设计，便会信任产出结果；当信任建立，自然实现广泛采用。"人工智能正推动医疗变革，使治疗比以往更个性化、精准且高效。但若终极目标是优化患者健康，AI必须通过帮助医护人员重拾时间，真正服务于诊疗主体。
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