当今医疗实践面临着来自多个方面的挑战——医疗质量、患者体验与满意度、人员配置、职业倦怠、可及性以及财务可持续性——这已是不争的事实。除此之外，技术变革的速度也难以跟上，更不用说在满足患者需求的同时保持一致性。人工智能（AI）应运而生：它会减少还是增加医疗服务的复杂性？本文提出了一种为医疗实践领导者带来稳定与增长的方法：通过系统化方法解决日常和长期问题，从而建立成功模型。
人工智能在一定程度上已存在于诊所管理系统（PMS）和电子健康记录（EHR）系统中，以及基于互联网的工具如聊天机器人、预约软件和财务分析工具中。谁没有尝试过使用ChatGPT、Gemini、Copilot或其他工具来研究答案？哪家供应商没有在其平台上集成某种形式的人工智能？如今的PMS/EHR系统主要是为合规和计费而设计，并未充分发挥生成式AI的全部潜力。值得庆幸的是，像Abridge（环境监听）和Inbox Health（患者账单）这样的智能代理可以与现有系统集成。未来将带来更深入的整合和AI潜力的更充分利用。
需要谨慎的是：智能代理的解决方案方法是否与您的流程一致？它是否符合隐私、功能和道德标准，与您的内部政策和联邦/州法规保持一致？您的诊所是否已准备好良好地使用AI？正如《Nexus》一书的作者尤瓦尔·赫拉利所建议的，AI可能看起来像"外星智能"——与其说是人工的，不如说是机器学习（ML）的产物——这提醒我们要合理设定期望。
让我们思考一下您的诊所。在常规情况下，患者流程的效率如何？从第一次预约电话到计费的数据效果如何，患者依从性因素又如何影响？所有这些将引导出一个能带来积极患者体验和健康结果的护理计划吗？您现在能做些什么？即使没有AI，您能修复的障碍或差距在哪里？当您准备好时，如何将AI整合到这些流程中？
首先，从新技术堆栈中的任何新元素都必须与您当前的工作完全集成这一事实出发。您是否有关键流程的流程图？您是否已经审查过它们以找出障碍或差距？您当前管理变更或中断的流程是什么？员工的当前技能是什么，他们对流程的了解程度如何——他们为什么、如何以及何时进行"常规"工作？可以做些什么来重新培训或提升他们的技能，以使他们在新的工作流程中高效有效？
为了整合来自供应商或您自己生成的AI想法的变更，将对当前流程造成中断。在《超越破坏》一书中，W.钱·金和勒妮·莫博涅描述了两条路径。第一条是破坏性创造，可能导致失业——随着AI越来越普及，这是一种常见的担忧。第二条是非破坏性创造，即在不造成失业的情况下发生破坏。领导者必须确定您走的是哪条路径。您能否利用变革管理技术和再培训/提升现有员工的技能来取得成功？不要在高管办公室设计一切——利用员工的"大脑"来诊断将被破坏的内容。当您分析流程时，询问什么为客户带来价值，什么是应该消除的非价值活动。
延续破坏这一主题，请注意金和莫博涅将破坏与创造配对。仅仅改变是不够的；您还必须创新。创新需要一种积极主动的心态，愿意接受新的做事方式，并容忍小的失败。当您挑战现有流程及其背后的假设，发现执行任务的新方法时，创新就会发生。目标是创造一种新的、更好的方式为客户带来价值——而"客户"可能是同事或提供者，这最终会改善对患者的价值。
最近与您的供应商交流后，您确信他们的AI方法很好，应该立即实施，从患者预约开始。您在前台批准了它。进行了培训，团队已准备就绪，您开始实施。突然间，每位提供者的日程都出现故障，医学助理们不明白发生了什么。这就是所谓的破坏！
发生了什么？您处理了孤岛，而不是系统。患者流程中一个方面的变化会影响许多其他方面。系统思维认识到所有活动之间的相互关联和关系。是时候暂停并承认结构性问题；否则，一个区域的修复可能会在其他地方造成更大的破坏。一个好主意却适得其反。
为了解决这个问题，请查看提供卓越患者体验的端到端流程。它不是由孤岛构建的；它是一组集成的活动。简单的流程图从就诊前活动（如预约、资格验证）开始，继续通过就诊过程（登记、分诊、临床医生互动、后续操作和结账），并以就诊后工作（护理计划依从性监测和收入周期）结束。更好的是，考虑三个阶段——就诊前、就诊中和就诊后。图1提供了每个阶段的简单流程图。
图1将三个流程图合并为一张图片。这些简化的流程图展示了与整体患者体验的就诊前、就诊中和就诊后阶段相关的基本任务，排列在一张幻灯片上。您不需要高科技来构建此图。您需要员工的输入和白板或棕色纸上的便利贴。完成后拍照以纪念这一努力，然后如有需要，可以转移到数字格式。
图2提供了另一种解释相互关联性的工具：因果循环图。它强调了在就诊前阶段准确的人口统计、保险和相关医疗信息的重要性——以及这些准确性如何对单个患者的就诊体验和就诊后阶段产生积极（或消极）影响。
在流程图内，与员工深入探讨并提出简单问题。为什么您要执行这一步骤？答案应该是"收集必要信息"或"完成提供护理所需步骤"。然后询问您在做什么，以及如何操作——演示点击和交接。很多时候，答案是"佩吉就是这么做的"。问题：佩吉两年前就退休了。一旦您确立了当前状态，就询问是否可以有不同的做法。这就是AI选项发挥作用的地方。您的PMS/EHR是否有适用的智能代理？它会带来什么好处？您能否通过整合AI并消除非价值步骤来进一步创新？还要问：谁使用输出，如果出错会发生什么？这些问题由实际工作的人回答，会揭示领导者从远处无法看到的具体细节。
您可能会发现一个真正应该具有破坏性的任务——并且将提高绩效——但您在实施时没有意识到它在其他地方的影响。这是一种短视的观点。系统思维迫使我们采取更广阔的视角。
有一些基本的系统思维步骤可以开发更全面的理解，以了解已经（或可能）发生的破坏。在当今繁忙的诊所中，受到"做出改进"的压力，我们往往忽略了最重要的一步：明确定义问题。花时间识别并为目标设定界限。
接下来，与实际工作的人一起绘制整个流程的操作/步骤。您可能不需要一个精美的图片来开始，但追踪达到预期结果所需的步骤将揭示薄弱区域——特别是修复会产生最大影响的地方。随时间审查绩效可能会揭示单张快照错过的模式。首先修复最大的问题，然后稍后重新审视流程以修复下一个最大的问题——这是持续流程改进（CPI）的本质。
此时，开始开发解决方案。让受问题影响的团队参与进来。在实施向新工作方式的过渡时，让那些将与解决方案一起生活的人帮助设计它，会使采用更快、更有效。解决眼前问题并平滑中断是一回事；扩大思维以消除和创新是另一回事。尝试一种新的做事方式。如果问题可以通过PMS/EHR内的智能代理——或通过您通过AI发现的东西——来解决，那就更好了。
在系统思维中，设计和实施并不是最后一步。忙碌的经理可能会假设一旦解决方案到位，一切都会好起来。相反，将监控和跟进纳入项目中。随着改进的演变，预计需要进行调整，并准备修复不止一件事。
在实施AI智能代理时，采取系统视角至关重要。想象泰坦尼克号与冰山相撞——对平稳航行的重大破坏。冰山只露出其尖端；其质量的大约80%是看不见的。关注整体，而不仅仅是表面现象。
从另一个角度看，近距离观察冰山是很惊人的。水面上的美丽令人印象深刻；向下看会发现更多。冰山不仅是一种干扰；它还提供了一种思考可能性的方式。当我们反思AI时，许多未来应用尚不可见。现在开始准备——通过系统视角——将带来成功的实践，提供预期的护理和积极的患者体验，同时在您达到并超越成果时为所有人带来满足感。
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