如今，临床文档成为了医护人员面临的一项重大挑战。护士在轮班期间约有25%到50%的时间用于处理文书工作，而医生每周则需花费约15.5小时处理文书及管理电子健康记录（EHR）。这些额外的工作占用了他们照顾患者的时间，并导致许多医护人员感到疲惫不堪。
许多医疗过失诉讼案件的发生源于文档记录中的错误。研究表明，10%到20%的此类案件涉及不完整或错误的医疗记录。因此，确保临床记录的准确性和完整性至关重要，这不仅能保障患者安全，还能降低法律风险。
医护人员的职业倦怠是一个严峻的问题，它与花在文书工作上的时间密切相关。职业倦怠不仅降低了工作满意度，还增加了员工流失率，甚至可能影响患者护理质量。2023年，53%的医护人员表示感到职业倦怠。然而，到了2024年，得益于像AI这样的新技术，这一比例略微下降至48%。
生成式AI如何改变临床文档
生成式AI是一种能够根据输入信息生成文本的技术。它可以自动创建临床笔记和摘要。在医疗领域，这种AI利用语音记录、转录内容以及EHR数据，实时生成结构化的SOAP笔记（主观、客观、评估、计划）。一些研究表明，这些笔记的准确率超过95%。
例如，John Snow Labs与亚马逊网络服务（Amazon Web Services）合作开发了AI系统，将原始临床数据转化为精确的SOAP笔记。这些系统利用自然语言处理（NLP）和机器学习技术即时检测错误，帮助医生和护士减少文书工作，腾出更多时间照顾患者。此外，这些AI工具可以无缝集成到Epic和Cerner等EHR系统中，医护人员无需额外培训即可使用。
除了加快记录速度并提高准确性外，这种自动化还能减少可能导致医疗过失诉讼的错误。AI可以自动修复错误并补充缺失的信息，使文档更加安全可靠。
临床环境中AI解决方案的实例
许多医疗机构正在使用AI工具来简化临床工作。微软的Dragon Copilot是一款结合语音听写和环境监听功能的AI助手，可以在患者就诊后立即生成临床笔记，从而节省医护人员的时间。
使用Dragon Copilot后，每次患者就诊可节省约五分钟时间。根据微软2024年的调查，70%的医护人员表示使用该AI工具后感觉更轻松；62%的人表示离职意愿降低。从患者的角度来看，93%的患者表示当医生使用AI工具时，他们的就诊体验得到了改善。
Mass General Brigham也在测试生成式AI以优化患者记录和改进文档管理。这些创新有助于减轻医护人员的职业倦怠，并减少文书工作量，符合提升医疗效率而不牺牲质量的总体目标。
针对医疗实践管理者、所有者和IT经理的优势
对于医疗机构的管理者来说，生成式AI带来了诸多显著优势。当医护人员的职业倦怠减少时，员工留任率会提高，从而降低招聘和培训新员工的成本。患者满意度也会随之提升，这有助于提升机构声誉并留住患者。
加速记录过程并提高准确性还有助于账单和编码管理，使财务管理更加便捷。系统能够识别缺失或模糊的信息，从而降低索赔被拒绝或延迟的风险。
IT经理将AI视为现代化医疗技术的一种方式。许多AI模型可以与现有的EHR平台兼容，这意味着在部署过程中不会造成太大干扰。但IT团队必须密切监控数据安全和隐私问题，因为AI工具需要遵守HIPAA规定并保护患者隐私，以维持信任并满足法律要求。
临床环境中的AI与工作流程自动化
AI还被用于自动化其他医疗任务。工作流程自动化是指利用AI处理重复性或行政性任务，包括预约安排、患者提醒、理赔处理和资源管理。
生成式AI结合预测分析能够帮助做出更明智的决策。例如，它可以通过分析患者数据和历史模式预测所需的人员数量，从而应对人员短缺问题并降低加班成本。AI还可以自动完成保险验证、编码和索赔提交等任务。
环境监听技术允许AI“聆听”医患对话而不打扰他们。AI会抓取重要信息并自动填写EHR，每次就诊可节省数分钟的笔记输入时间，让医护人员有更多时间专注于患者。
AI工具还支持临床决策，提供基于规则或患者历史的警报、提醒和建议，从而减少错误并确保治疗遵循指南。这些工具优化了工作流程，提升了医疗服务的整体效率。
美国医疗机构采用AI面临的挑战与考量
在诊所和医院使用AI也存在一些挑战。老旧的IT系统通常无法很好地支持新的AI工具。许多医疗机构缺乏明确的AI战略或实施计划，这拖慢了AI的推广进程。约78%的美国医疗雇主对启动AI培训计划感到不确定。
数据质量至关重要，AI只有在输入数据准确且完整时才能发挥最佳效果。医疗机构需要制定强有力的数据管理规则以保持数据的清洁和有序。此外，由于医疗数据经常成为黑客攻击的目标，安全性和隐私保护也是主要关注点。目前，82%的医疗机构使用AI进行终端安全防护，70%用于网络安全，61%用于云安全。
领导层的支持非常重要。当领导者理解AI的潜力并积极推动其使用时，组织能够更容易地实现变革。一些领导者，如Mass General Brigham的Chris Coburn，认为临床领导者应引导团队适应这一变化。
实现生成式AI在提升护理质量和效率方面的潜力
医疗行业面临着人员短缺、工作量繁重和患者期望升高的挑战。生成式AI为减少文书工作和改善护理提供了有效途径。通过高精度的文档自动化和优化工作流程，医疗服务提供者可以减少记录时间，更多地专注于患者。
成功采用AI的机构将看到员工情绪改善、患者满意度提升以及运营更加顺畅。在美国，尤其是诊所、医院和急诊室等医疗系统，可以从这些变革中获益良多。
对于医疗实践管理者、所有者和IT工作者来说，了解并准备使用生成式AI工具将是至关重要的。这将有助于满足未来的患者需求，同时保持高质量的护理并减轻医护人员的压力。早期采用者如WellSpan Health和The Ottawa Hospital为如何成功使用AI提供了范例。
生成式AI不仅是一项技术工具，更是减轻医护人员负担并提高记录准确性的关键手段。美国各地的医疗机构可以利用这种自动化支持更好的患者护理，并建立可持续发展的医疗体系。
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