我最近参加了一场关于生成式AI（GenAI）和智能代理AI对医疗保健影响的讨论。医疗行业目前在日常流程中应用智能代理AI已取得积极成果，但要全面采用这项新技术，仍有许多工作需要完成。
本文深入探讨了我们的讨论内容，包括智能代理AI如何改变医疗保健从业者的日常工作流程，以及针对患者、从业者、健康计划和大型医疗机构成功实施该技术的策略。
医疗服务提供者的负担与智能代理AI的前景
众所周知，医疗工作者面临高压工作负荷，这不仅影响其自身，也波及接受护理的患者及其家庭。在讨论中，一位同事表示："从未有过一天，我下班时所有工作都已完成。每天只能将部分工作留待次日处理。"医疗服务提供者承受着巨大的行政和认知负担，这导致了职业倦怠和效率低下。对大多数从业者而言，掌控工作量甚至提前完成任务似乎遥不可及。
实施生成式AI解决方案（如智能代理AI）可减轻医疗各岗位的行政负担。在我们最近发布的研究报告《生成式AI：推动积极健康成果的护理计划》中，95%的受访者认同生成式AI是提升主动式患者/会员体验、创造价值的关键差异化因素。
通过简化行政流程并提升运营效率，AI代理有助于缩短预约、检查和手术的等待时间。正因这些影响，许多组织正制定生成式AI战略聚焦此类领域。调查显示，51%的组织已评估利用生成式AI优化患者体验的机会，94%的组织将在一年内完成评估。这释放了从业者的认知负荷，帮助他们与患者建立协作信任关系。
重新构想采用AI代理的商业模式
尽管许多人对生成式AI取得的成果持乐观态度，但要将这项技术全面融入医疗体系，仍需付出努力。医疗机构正在重新审视其商业模式和护理交付策略，以充分发挥智能代理AI的潜力。将生成式AI战略纳入组织战略规划至关重要，确保AI战略与业务战略协同发展，并适应护理交付模式的演变。
我们的研究显示，81%的组织已制定明确的生成式AI战略。然而，仅40%的医疗领导者认为该战略与业务战略高度契合。
将生成式AI战略与业务目标对齐颇具挑战性，尤其当某些领域目标存在竞争或根本差异时。为缓解这一问题，应聚焦患者、家庭和照护者重视的核心成果。例如，若战略目标是增加收入，可转向扩大客户群。由于智能代理AI减轻了患者护理的行政负担，使医疗从业者能够服务更多患者。
通过理解治理机制克服AI战略挑战
在弥合生成式AI与业务战略差距的同时，将治理机制纳入该过程至关重要。即使实施了强大的生成式AI战略，如何确保技术保持无偏见、合乎伦理且符合软件设定的准则与参数？
在生成式AI战略中融入治理策略有助于建立对解决方案的信任与信心。它确保智能代理AI等解决方案得到正确部署、优先实施、广泛采用和有效监控。研究表明，83%的受访者认为对生成式AI技术安全性的信心极为重要。建立治理评审委员会或卓越中心被高度推荐，以确保生成式AI战略方向正确且技术应用始终如一。
智能代理AI驱动的医疗未来
尽管战略对齐存在挑战，但智能代理AI的成效有目共睹。其应用可能始于小型自动化任务处理，但前景广阔。智能代理AI为医疗工作者和患者/会员双方减负，能够提供更个性化、主动式的护理，减少患者出行需求并确保遵循推荐干预措施。
当前医疗体系以服务量为导向，而智能代理AI可助力转向人群健康管理并降低可避免的医疗支出。它在患者教育、病历摘要生成和消息传递方面发挥作用，同步提升患者与提供者体验。借助环境监听等工具，从业者能获取更深入洞察，比以往更能胜任患者护理工作。
智能代理AI在医疗领域的整合标志着向更高效、以患者为中心的护理模式的重大转变。通过缓解医疗服务提供者的行政与认知负担，智能代理AI使从业者能更专注于患者护理，促进协作信任关系的建立。然而，成功采用智能代理AI要求医疗机构仔细对齐业务模式与护理交付策略的目标。此外，将AI战略与整体业务目标保持一致并实施健全的治理框架，是确保智能代理AI有效且合乎伦理部署的关键步骤。
随着医疗行业持续演进，拥抱智能代理AI将成为推动积极健康成果、改善体验并减轻医疗工作者职业倦怠的核心驱动力。
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