用环境AI革新医疗保健:生成式智能如何重塑临床工作流程和患者参与Revolutionizing healthcare with ambient AI: How generative intelligence is reshaping clinical workflows and patient engagement

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.healthdatamanagement.com美国 - 英语2025-03-06 06:00:00 - 阅读时长5分钟 - 2278字
本文探讨了环境AI和生成式智能在医疗保健中的应用,展示了它们如何通过提高效率、减少医生疲劳和改善患者护理来重塑临床工作流程和医患关系。
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用环境AI革新医疗保健:生成式智能如何重塑临床工作流程和患者参与

在2025年的HIMSS大会上,一个专家小组讨论了医疗技术中最具变革性的转变之一:将环境监听和生成式AI集成到临床工作流程中。由Health Data Management的首席执行官Mitchell Josephson主持的讨论汇集了这一领域的领先声音——MEDITECH的产品管理总监Rebecca Lancaster、微软Dragon和DAX Copilot的总经理Kenneth Harper以及东南阿拉斯加区域卫生联盟(SEARHC)的首席医疗官Cate Buley博士。

他们的集体见解强调了一个关键事实:生成式AI不仅仅是自动化临床文档,它正在重塑医患关系,减少职业倦怠,并为更公平、高效和智能的医疗保健提供基础。

从负担到收益:AI驱动的临床文档转变

小组成员详细介绍了像微软的Dragon和DAX Copilot这样的环境AI解决方案如何重新定义医务人员与电子健康记录(EHRs)的交互方式。Buley博士分享了她的亲身经历,描述了这项技术如何从根本上改变了耗时且认知负荷大的文档过程——这是导致医务人员职业倦怠的一个关键因素。

“这对家庭医生来说是一个游戏规则改变者,”Buley博士说。“我可以离开检查室,我的病历已经完成了95%。这让我能够专注于我的患者而不是屏幕。这也帮助了招聘和留人——一些考虑退休的老同事现在决定继续工作。”

这种行政负担的减轻不仅是个例,而是可量化的。Harper指出,使用Dragon Copilot的临床医生每次患者就诊平均节省五分钟,这一效率提升转化为更多面对面的患者交流和更好的护理质量。

影响不仅仅局限于医生。Lancaster强调,MEDITECH将生成式AI集成到工作流程中,简化了护士交接班、出院总结和实时临床决策。通过将大量离散数据汇总成可行的见解,AI减轻了现代医疗中长期存在的认知过载问题。

医疗公平与AI:扩展到服务不足的社区

讨论还揭示了AI在扩大偏远和服务不足地区的优质医疗服务方面的重要作用。Buley博士的工作涵盖了阿拉斯加农村社区,她描述了AI驱动工具如何使一线医务人员能够在资源有限的情况下提供先进的护理。

“我们在只有400名居民的小村庄使用AI引导的心脏超声和AI听诊器,”她解释说。“这些工具帮助当地医务人员确定患者是否需要紧急疏散或可以安全地留在社区。”

这代表了AI如何解决医疗差异的根本转变,特别是在专科医生稀缺的地区。通过为非专科医务人员提供AI驱动的临床见解,这些技术正在民主化高质量诊断和决策工具的访问。

重新定义患者体验:AI作为护理伙伴

讨论中最引人注目的一个结论是AI对医患关系的影响。传统上,EHRs一直是患者参与的障碍——分散了医务人员对患者的注意力,让他们关注电脑屏幕。环境AI正在扭转这一局面。

Harper强调,这些AI驱动的工具充当了无形的“副驾”,捕捉关键细节,同时让医务人员能够完全在场。这不仅提高了医务人员的满意度,也增强了患者的护理感受。

“患者告诉我们,‘多年来第一次,我的医生实际上看着我,而不是电脑’,”Harper说。“我们知道,心理学研究表明眼神接触和肢体语言会影响信任。AI正在帮助恢复医学中的人性联系。”

此外,AI驱动的就诊摘要正在改变患者的理解和依从性。Lancaster描述了生成式AI如何将复杂的医学术语翻译成通俗语言,确保患者在离开诊所时对其治疗计划有清晰且可行的理解。

实施和治理:负责任的AI部署的基础

任何颠覆性技术的成功实施都取决于强大的治理、网络安全和工作流程集成。Buley博士强调,在SEARHC部署DAX Copilot之前,周密的规划至关重要。

“我们从治理开始——确保IT安全、法律合规和患者同意在推出前到位,”她解释说。“因为我们服务于土著人群,我们必须特别注意数据主权,并确保每位患者都充分知情并同意。”

Lancaster对此表示赞同,强调AI必须无缝集成到现有工作流程中以最小化干扰。MEDITECH的方法利用API驱动的AI功能,减少了复制粘贴和手动数据输入的需求。

Harper还承认强有力的AI治理对于确保负责任的部署的重要性。他详细介绍了微软致力于构建具有嵌入式保护措施、人工监督和临床验证的AI系统。

“关于负责任的AI,空谈是廉价的,”他说。“真正重要的是要有真正的治理、独立监督和持续的输出验证。”

下一步是什么?AI驱动的医疗保健未来

小组讨论以探索AI驱动的医疗保健未来走向结束。共识是:我们才刚刚开始。

Harper描绘了一个愿景,在这个愿景中,环境AI不仅记录信息,还能实时检测临床风险。

“想象一下,15秒的音频片段就能检测出抑郁或认知衰退的迹象,”他推测。“AI可以标记出即使是经验丰富的临床医生也可能忽略的细微指标,从而实现早期干预和改善结果。”

Buley博士进一步扩展了这一点,强调了AI在解决社会健康决定因素方面的潜力。通过分析过去的患者互动,AI可以帮助识别护理障碍,并在健康问题升级之前将患者与社会服务连接起来。

最终结论:AI作为未来医学的盟友

2025年的HIMSS小组讨论明确了一点:AI不再只是一个文档工具——它是转型医疗保健的战略伙伴。从减少行政负担和改善医务人员福祉,到增强患者参与和扩大医疗服务,环境AI的潜力巨大。

然而,AI在医疗保健中的成功取决于谨慎的实施、负责任的治理以及始终将患者置于中心的坚定承诺。正如Harper简洁地说:

“AI不是来取代医务人员的——它是为了给他们的时间、专注和人性回归。”


(全文结束)

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