美国各地的医疗机构一直在努力改进与患者的沟通方式并提高工作效率。一种被广泛采用的技术是对话式人工智能（AI），这项技术可用于电话自动化和呼叫应答。例如，Simbo AI等公司利用AI处理来电者的问题、患者请求以及预约安排，帮助诊所即使在非工作时间也能保持运营。然而，对话式人工智能也带来了一些问题，比如安全性、患者隐私保护、遵循HIPAA法规以及维持高质量的患者沟通。
理解医疗领域中对话式人工智能的挑战
医疗领域的对话式人工智能旨在通过自然语言处理技术与患者进行互动，无论是通过电话还是聊天机器人。这些系统可以回答患者提问、安排预约、提供处方补充信息等。但部署这项技术需要深思熟虑。
确保HIPAA合规与患者数据安全
对话式人工智能面临的一个主要挑战是遵守《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA）。HIPAA规定了受保护健康信息（PHI）的管理方式，其中包括任何能够识别患者身份并与他们的健康或护理相关的数据。
如果PHI被不当共享或处理，医疗机构将面临巨大风险。最近的研究表明，平均每条记录在一次医疗数据泄露中的成本为165美元，而总成本通常高达980万美元。这些数字突显了在使用对话式人工智能时不能忽视数据保护的重要性。
为了符合HIPAA规定，对话式人工智能平台必须对静态数据和传输中的数据进行加密，同时还需要安全存储、严格的访问控制、患者对数据使用的同意以及定期的风险评估。缺少这些措施可能导致医疗机构遭受罚款、声誉受损以及患者风险增加。
像Simbo AI这样的公司将其AI应答服务设计为符合HIPAA标准，从而确保患者数据的安全性。使用符合这些规定的AI可以让医疗服务提供商更安全地实现自动化，同时保护患者隐私。
应对伦理和监管问题
除了HIPAA，医疗领导者还应考虑更广泛的道德和法律问题。临床环境中的AI决策需要透明且公平。例如，由于训练数据不平衡导致的AI偏见可能引发不公平待遇并降低患者信任。
近期发表在《Heliyon》期刊上的一项研究指出，医疗AI领域需要强有力的规则来维护道德标准，超越法律层面保护隐私，并让AI用户对其决策负责。持续监控AI系统有助于及早发现问题，并帮助组织适应不断变化的法律法规。
忽视这些道德和法律方面的问题可能会阻碍或阻止对话式人工智能在医疗领域的使用。早期引入医生、患者、律师和IT人员共同参与，可以帮助正确实施AI工具。
管理患者参与度与沟通质量
尽管对话式人工智能可以通过自动化常规沟通提升效率，但有人担心它可能无法保持友善和关怀的患者体验。
患者调查显示，在某些情况下，AI的回答被认为比人类回复更加一致和富有同情心，尤其是在经过良好临床数据训练后能自然交流的情况下。不过，AI聊天机器人和电话系统必须知道何时将复杂或情感化的情况转交给人类处理。找到自动化与人工协助之间的平衡对于维持患者信任和满意度至关重要。
与现有医疗系统的整合
为了让对话式人工智能发挥作用，它必须与现有的医疗系统（如电子健康记录EHR、预约平台和计费系统）无缝集成。这种连接可以实时更新信息，避免重复劳动，并确保所有渠道上的患者数据准确性。
如果整合不佳，可能会导致错误数据、沟通延迟和患者不满。医疗领导者应与AI供应商密切合作，以确保AI与现有系统完美契合。
通过AI自动化优化工作流程
支持对话式人工智能的一个主要原因在于其能够改善前台及其他部门的工作流程。医疗办公室经理和IT主管不应仅将其视为电话接听工具，而是办公室自动化的一部分。
自动化预约安排和处方补充
手动安排预约会耗费大量办公人员的时间。AI系统可以随时处理预约请求，快速回答可用性问题，并发送提醒以减少错过就诊的情况。这使员工能够专注于需要人类判断力的更复杂任务。
AI还可以自动处理处方补充请求，从而减少电话流量并加快响应速度。该系统检查药物清单、请求批准并通知患者补充完成，有助于顺畅护理过程。
解决人员短缺与非工作时间访问问题
美国许多医疗机构，尤其是行政岗位，都存在人员短缺问题。对话式人工智能通过在非工作时间为患者提供沟通服务填补这一空白。患者可以在下班后获取护理信息或预约，无需等待也不必感到沮丧。
这种额外的访问途径有助于患者及时获得治疗并更好地遵循治疗计划。
提升运营效率与收入周期管理
通过AI改善沟通减少了行政延误，帮助诊所运行得更加顺畅。更快的预约预订、清晰的账单沟通和更少的错误有助于收入周期管理。
通过优化前台工作，对话式人工智能可以间接增加收入。高效的流程降低了与电话接听和手动调度相关的成本。
安全性和持续监控需求
由于健康数据具有高度敏感性，因此始终监控系统非常重要。
定期更新与风险评估
医疗机构必须定期对自动化系统进行风险评估，以发现漏洞。AI平台应经常更新以修复安全漏洞、跟上新规定并改进其沟通能力。
缺乏持续维护的AI系统可能变得陈旧或容易受到网络攻击。Change Healthcare遭遇的一次勒索软件攻击造成了8.72亿美元的损失，显示了数据泄露的危害性。
主动检测数据泄露
一些AI系统具备内置的数据泄露检测功能，可监控异常活动或访问行为。这些工具提前发出警报以便迅速解决问题。
向患者公开说明数据如何被使用和保护有助于建立信任。清晰的知情同意和关于保护个人PHI的教育可以降低因诈骗或钓鱼造成的风险。
对实施对话式人工智能的医疗管理员的建议
- 选择完全符合HIPAA安全、隐私、加密和风险管理要求的AI供应商。
- 计划将AI系统无缝整合到现有的EHR、预约和计费软件中，以确保数据一致且实时更新。
- 集中于患者体验，使用经过优质临床数据训练的AI提供清晰、富有同情心的答案，并轻松切换至人工协助。
- 制定伦理使用政策、持续合规审查以及明确的责任分配机制，用于AI通信。
- 设置持续的安全检查、系统更新和早期泄露警告，以保护患者信息。
- 在设计AI工作流时尽早引入临床团队、IT部门、法律顾问和患者代表，以解决关切并提高接受度。
当谨慎使用并高度重视安全性、合规性和患者沟通质量时，对话式人工智能成为医疗管理的有力工具。美国的医疗机构可以利用Simbo AI等解决方案简化前台操作、提高访问便利性并保护患者数据。通过解决隐私、伦理和系统集成的实际问题，医疗服务提供者可以安全有效地应用对话式人工智能。
(全文结束)
