在凯撒医疗集团(TPMG)，领导者们展示了如何通过明确目标与严格测量，使数字工具有效缓解医生职业倦怠、优化工作流程并支持更优质的医疗服务。
从缓解文档负担的增强智能(AI)—也称人工智能—工具，到帮助管理慢性病的患者端应用，数字健康技术正在重塑医疗服务模式。如今医生可使用AI工具实时标记异常结果、简化医护团队沟通，并支持更快速、更精准的临床决策。
然而在热潮背后，核心问题依然存在：这些工具是否真正改善医疗结果？能否降低成本并节省时间？它们是在帮助医患双方，还是仅为本已复杂的系统增添新环节？
凯撒医疗集团(TPMG)领导者指出，关键在于严格把控技术采用的初衷，并严谨评估其是否真正解决实际问题。TPMG是美国医学会(AMA)健康系统会员计划的成员，该计划为企业提供资源以装备领导层、医生及医护团队。
TPMG内科医生兼副执行董事克里斯汀·李(Kristine Lee, MD)在史蒂芬·帕罗迪(Stephen Parodi, MD)主持的网络研讨会上分享见解。李医生明确表示：成功的AI应用始于目标的清晰界定。
"关键在于必须极其明确你要解决的问题，"李医生强调，"我们常面临供应商提供针对性解决方案的情况，但作为运营管理者和医生，我们必须厘清自身要解决的核心问题。"
以缓解倦怠为北极星
对TPMG而言，核心问题正是由新冠疫情公共卫生紧急状态加剧、并因全行业医护人员短缺而恶化的医生职业倦怠。
"疫情冲刺期结束后又要重启马拉松式工作，我们的医生表示极度倦怠，"李医生说，"随后我们共同经历了席卷各行业的'大离职潮'。"
这些压力并未缓解。"美国面临医护人员短缺，我们同样无法幸免，"她指出。
TPMG并未追逐"一刀切"方案，而是采取审慎渐进策略——逐一测试技术工具，评估其是否切实减轻负担。
"我们将医生职业倦怠列为亟待解决的头号问题，"李医生强调，"不存在单一工具能独立解决该问题。我们正逐项、逐日、逐工具地推进。"她特别指出，明确的测量策略至关重要。
超越文档的价值回报
环境转录技术持续进化，根据医生反馈和实际应用不断优化。
"技术发展极其迅速，"李医生表示，"我们试点的产品与当前使用的产品已大不相同。"
她指出定制化至关重要，因为不同科室的工作流程差异显著。
"心理健康治疗师的诊疗场景可能与全科医生或骨科外科医生截然不同，"她说，"技术的灵活性至关重要。"
影响已超越效率提升。"医生自愿离职率已从历史高点回落至疫情前水平，"李医生说。
技术还成为招聘优势。"医学生申请住院医师项目、住院医师求职时，绝对会问：你们是否为我提供此类技术？"
化数据为行动力而非负担
除环境AI外，TPMG正利用数字健康工具帮助医生管理大规模慢性病患者群，同时避免陷入数据洪流。
"我们服务数百万患者，"李医生说，"普通医生可能管理数千名患者。如何管理其慢性病？这听起来完全令人不堪重负。"
解决方案在于提取可操作的洞察。"利用数字工具分析群体数据，使其透明化并生成可执行事项，"李医生解释，"例如诊疗缺口提示：您未进行结肠癌筛查，请立即预约。"
重要的是，责任不仅落在医生肩上。"我们安排理疗师预约乳腺X光检查，"李医生说，"我们真正从整体视角看待人群健康。"
对全科医生而言，技术帮助其超越患者即时主诉。"患者可能因脚痛就诊，但我可趁机查看其糖化血红蛋白(A1C)水平，"她说，"我们始终关注患者整体状况，从而实现全面诊疗。"
当更多数据并非更好
李医生警示：并非所有数字工具都具价值，部分工具可能因缺乏临床相关性而使医生陷入数据过载。
"我参加消费电子展时，"她说，"舞台摆放着智能马桶…他们称开发了尿液化学分析技术。"
她提出简单质疑："收集这些数据后如何处理？"
她以消费级可穿戴设备类比："想想Oura智能戒指，"李医生说，"若所有数据都传给全科医生，我该如何处置？"
她警告：缺乏解读和临床背景的数据只会成为噪音。"许多技术方案当前状态对患者整体健康缺乏实际效用。"
数字孪生与个性化护理
TPMG正在探索的新兴领域是数字孪生技术——通过AI整合可穿戴设备、传感器和患者自述数据。当前版本追踪连续血糖监测、活动记录、血压计、体重秤和饮食日志数据。
"每日产生超3000个数据点，"她说，"后台AI算法学习您对下午3点记录的奶酪 enchilada的生理反应。"
目标并非更多数据，而是个性化洞察。"或许您餐后应步行15分钟，"她建议，"因为我们预测您的血糖将上升。"
早期结果令人鼓舞。"我们已运行60天，观察到糖化血红蛋白下降、体重减轻等显著成效，"李医生说，"患者目前反馈积极。"
患者作为伙伴——知情同意常态化
TPMG在数字工具设计与评估中常规纳入患者参与。
"我们定期开展患者调研，"李医生说，"试点时确保患者参与设计过程。"
知情同意与透明度是基石，尤其对AI应用。"环境转录场景中，每次诊疗均获患者同意，"她说，"接受率达95%。"
许多患者视此为进步标志。"他们认为这很酷，"李医生说，"觉得我们走在技术前沿。"
算法偏见、语言获取与AI局限
随着AI扩展，李医生强调医疗机构必须理解工具训练方式及潜在排除对象。
"我必须深度了解生成式AI工具的训练数据集，"她说，"例如仅用夏威夷原住民数据训练的高血压工具，应用于拉丁裔群体时效果会打折扣——他们的生理特征和行为模式不同。"
她预见未来将出现更多针对性模型。"若要实现最佳性能，需有专门数据集服务特定人群，"李医生指出。
对TPMG而言，AI关乎目的而非新奇。通过聚焦倦怠缓解、流程优化、患者协作和健康公平，该组织展示了审慎部署的数字健康工具如何创造真实价值。
正如李医生所言：技术本身并非答案，但当其与临床现实和人类需求对齐时，便能成为提升医疗质量的有力盟友。
【全文结束】
