医疗行政管理占医疗总成本的25%，使其成为自动化的关键目标。医疗机构正运用人工智能支持文档处理、编码、排程等业务。
作者：布莱恩·伊斯伍德
布莱恩·伊斯伍德是自由撰稿人，拥有15年以上经验，专注报道医疗信息技术、医疗服务交付、企业IT、消费科技、IT领导力及高等教育领域。
尽管2026年初涌现两款重磅人工智能工具——ChatGPT Health与Claude for Healthcare，但值得注意的是，医疗行业实为AI早期采用者。据国际期刊《Life》详述，首例医疗AI咨询诞生于1971年，首届医学AI会议于1975年召开，诊断决策支持系统则在1980年代问世。
美国医院协会(AHA)医疗IT政策主任詹妮弗·霍洛曼指出，近期变化在于行业"已抵达技术发展的临界点"。她补充道："凭借增强的运算能力与存储容量，医疗机构得以驾驭大数据的力量。"
行政工作流已成为关键试验场，不同AI类型应用于不同任务。无论医疗行政管理的AI应用场景如何，其目标结果往往一致：提升效率并减轻员工负担。
医疗行政管理中应用的AI类型
霍洛曼指出，行政成本约占医疗总支出的25%。2024年医疗总支出达5.3万亿美元，这意味着行政成本超过1.3万亿美元。"若机构寻求成本管控，行政领域便是重要突破口。"
高德纳公司高级首席分析师罗伯特·波特兹表示，机构可部署多种AI应对行政任务：
- 生成式AI工具与大语言模型可创建账单摘要、事前授权文件及申诉材料；在患者就诊期间还能充当环境转录员。
- 自然语言处理技术将医疗领域的非结构化数据转化为计算机可读格式，用于商业应用。
- 机器学习可分析数据并识别规律，如患者爽约率上升或理赔拒付主因。
- AI智能体能基于松散的业务规则执行任务。
波特兹强调，AI的优势在于能将多种技术融入同一工作流——例如生成传真、总结回复内容，并将摘要添加至电子健康档案(EHR)的指定位置。
关键应用场景：AI如何实现医疗行政自动化
AHA与技术政策助理部长办公室2025年联合调查显示，账单处理与排程调度是医疗AI增长最快的两大应用场景。下文深入解析医疗系统如何通过AI驱动自动化实现这些核心行政职能，另附其他案例。高德纳公司由波特兹合著的研究报告提供了定义与实例。
账单处理、理赔管理与收入周期自动化
自动化编码工具可分析EHR及其他临床系统中的数据，自动分配诊断或操作代码，缩短患者就诊编码耗时。理赔提交加速意味着机构能更快获得偿付。
高德纳指出，人工审核仍是该流程关键环节：若软件判定某医疗服务编码置信度未达预设阈值，将自动标记需人工复核。
事前授权自动化
此类AI工具通过分析患者病历、临床指南及预载支付方要求，判定某项手术或药物是否需要事前授权。高德纳指出，软件可据此生成支付方所需的医学必要性证明文件。
在医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)推行电子事前授权的背景下，此应用场景尤为重要。霍洛曼强调，AHA主张保留临床医师审核环节——尤其是支付方侧。若医院被迫反复审查申诉拒付，将承受不当行政负担。
排程调度与患者沟通
霍洛曼表示，AI能通过分析患者需求、预估所需资源并建议 staffing 水平，助力机构优化排程。这对管理手术室容量尤为关键，需精细协调外科医生、物理空间与设备以安排手术。
同时，不同AI工具可协助医院与预约患者沟通。高德纳指出，应用场景包括：提供定制化教育材料、生成治疗方案、发送就诊前指导与提醒、总结临床诊疗过程、创建就诊后指引。尽管高德纳认为这些应用的财务与运营收益多为边际性提升，但明确肯定其对患者满意度的积极影响。
EHR管理与文档处理
霍洛曼称，"环境监听与文档处理"是医疗行政管理中最具前景的AI应用。支持语音转录并创建结构化临床笔记，可显著减轻员工负担——特别是饱受诟病的"睡前加班时间"。
波特兹表示赞同："这能同时解决多项问题。"高德纳研究将环境转录员定义为医疗机构的"潜在赢家"，指出其可改善编码与偿付、节省时间、降低法律与监管风险、提升工作满意度，甚至助力临床医师招聘。
供应链管理
与排程类似，AI管理医院供应链始于评估医疗设备、药品及日常耗材需求。波特兹指出，分析物资使用规律可减少库存过剩，同时使机构标准化采购以批量议价，既降低成本又减少可用物品的波动性。
"机构往往只考虑单项任务而非整个部门，格局不够大。"
罗伯特·波特兹
高德纳公司高级首席分析师
医疗行政管理中AI的效益
波特兹指出，机构自动化行政工作流主要有两大动机：一是提升效率、压缩成本（2025年末运营利润率仅1.5%）；二是应对劳动力老龄化现实。"账单员、编码员和患者服务人员正在退休或即将离职，而机构难以找到可靠替补。"波特兹说，与其他医疗岗位类似，这些职位招聘困难，主因薪资与所需经验不匹配。
霍洛曼补充，流程自动化还具有次级效益：环境文档不仅提升患者与员工满意度，更因临床医师减少笔记撰写时间，使机构日均可安排就诊量增加——部分案例显示每日多出4小时接诊容量。"这显著改善了患者就医可及性。"
实施挑战、考量因素与最佳实践
尽管医疗行业对AI并不陌生，但随着工具与应用场景快速演进，机构仍需全面考量。
波特兹建议优先选择高价值低复杂度任务：例如频次低但难度大的任务，自动化成本可能得不偿失。理想任务应兼具高处理量与低复杂度。
正如波特兹所言，应聚焦"人们乐于卸下的繁琐事务"。诊室环境转录员是易见效案例，自动化编码亦然——因收入周期管理步骤基本由AI出现前既定规则定义。
主要挑战在于概念验证常限于小规模实施。"机构往往只考虑单项任务而非整个部门，格局不够大，"波特兹指出，"若自动化仅加速流程中某环节，却将结果重新插入人工工作流，则机构获益甚微。"
其他关键考量包括：
- 治理框架：霍洛曼建议机构组建跨学科小组，全面评估AI应用场景对EHR集成、工作流设计及终端用户培训的影响："需系统审查潜在问题。"
- 成本结构：AI成本不仅来自工具本身。前期技术基础设施投入、用户培训及工作流调整均需考量，这可能影响投资回报周期——波特兹表示AI实施的ROI周期正逐步缩短。
- 风险管控："需明确行政与临床应用场景的界限，"霍洛曼强调。波特兹建议评估流程自动化出错风险，并重视第三方供应商是否愿与医疗客户共担风险。
结论
医疗行政管理的AI转型已进入关键阶段。机构需突破部门思维局限，构建系统化实施路径，在提升效率的同时保障医疗质量。随着技术演进与治理框架完善，AI有望重塑医疗行政生态，最终实现患者、临床医师与机构的三方共赢。
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