随着人工智能技术的不断进步，许多医疗系统正将注意力从针对单项任务的专业AI工具转向能够承担端到端运营工作流程的系统。
克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）一直在与初创公司Luminai合作，自动化复杂的行政工作，首先从转诊管理等领域开始。作为全球最大的学术医疗中心之一，克利夫兰诊所2025年报告了近1600万次患者接触。该诊所在全球各地拥有23家医院和300家门诊机构，转诊通常是这些护理旅程的起点。
处理转诊的工作严重依赖于传真的手动审查和非结构化信息的手动解释。
Luminai创始人兼首席执行官Kesava Kirupa Dinakaran表示："医疗保健的行政职能运作如同一个庞大的手动协调层。历史上，将这些工作编码到软件中一直很困难，因为工作流程跨越多个系统和点解决方案，依赖于非结构化输入，并且每一步都需要嵌入业务和临床背景。"
他指出，最近的AI进展使得直接处理这种复杂性成为可能，不仅能自动化孤立的任务，还能可靠地执行完整的工作流程。
克利夫兰诊所执行副总裁兼首席数字官Rohit Chandra告诉Fierce Healthcare："我们从转诊开始，因为这是那些触及许多系统并在幕后涉及大量协调的工作流程之一。有接收、验证、跟进等环节。在此之前，很多流程都依赖医护人员手动查看信息并在不同系统之间进行协调。在我们的试点中，我们看到该技术可以帮助简化这些步骤。"
Dinakaran说："所有这些转诊都是通过原始传真操作处理的。他们接收数百万份传真，运营组织的工作是查看每份传真及其手写笔记，然后读取并从这些传真中提取操作和临床数据，再将其导入电子病历（EMR）以启动预约流程。这其中有很多细微差别，从提取患者的基本细节到识别患者是否为高风险患者。这个人是否需要紧急护理？是否有可用的日程安排？这其中有很多细微差别和复杂性。"
Luminai建立了一个虚拟收件箱代理，可以对传入的传真进行分诊，以自动化转诊工作流程。Dinakaran说："Luminai是确定传真是否为转诊的第一道防线，如果是，它是否是高风险、高紧迫性转诊？如果是，我们就处理这些，提取数据，将其匹配到合适的医生，然后启动预约流程。如果不是高风险患者，我们仍然会处理它，将其通过队列并确保得到解决。每个传入Luminai系统的传真在不到一分钟内得到处理，无论传入量有多大，而在大多数医疗系统中，这可能需要数天，甚至数周。"
他补充道："关于这个过程的有趣之处在于——它位于漏斗顶部，然后还有许多其他下游流程，如资格认证、预约、护理后随访以及收入周期和供应链。Luminai已成为这些机构的平台合作伙伴，处理行政前端仍在发生的许多这些长格式过程工作。"
克利夫兰诊所与Luminai的合作已从试点阶段转向更广泛的推广。
Chandra表示："随着AI的进步，我们有机会重新思考和改造我们的许多核心功能，这只是未来众多功能中的一个。Luminai让我们印象深刻的是它能够以实用的方式在复杂的行政工作流程中运作。它旨在帮助解决真正的运营挑战。当我们看到试点环境中的结果时，我们更加相信这可以以有用且可持续的方式扩展。"
虽然许多健康科技和AI公司专注于狭隘的用例，如抄写员和收入周期管理，但Dinakaran表示Luminai的目标是成为大型医疗系统的行政操作平台合作伙伴。
该公司于2020年成立，于2023年签下其第一家医疗机构客户。Luminai目前与包括克利夫兰诊所在内的20家大型医疗系统合作。本月早些时候，这个原生AI自动化平台完成了由Peak XV Partners（前身为Sequoia India & Southeast Asia）领投的3800万美元B轮融资，新投资者Define Ventures参与，现有投资者包括General Catalyst和Y Combinator。
Luminai的平台结合了经过医疗保健训练的AI模型、可配置的工作流引擎和人工验证环节。公司高管表示，他们将利用新资金扩展产品功能，扩大工程和部署团队，并支持更多企业客户。
Dinakaran在印度长大，年轻时是一名专业魔方解算者，曾创下1小时内解出最多魔方的吉尼斯世界纪录。
"当我第一次遇到流程自动化问题时，感觉非常熟悉，因为这些问题应该是5步就能完成的80步问题，"他说。
大约八年前，Dinakaran搬到硅谷，开始探索和实验使用AI来自动化复杂任务。当他接触到美国医疗系统时，惊讶地发现运营主要仍然依靠人力、流程和纸张。"当我走过这些医院的行政大楼时，人们正在做的大量重复性、非常手动、非常操作性的工作让我感到震惊，"他说。
"归根结底，存在一组8到10个核心工作流来运行医疗系统的行政工作。这些核心工作流实际上是相互关联的，但如今有数百个，甚至接近1000个点解决方案在解决每个单独的问题。我认为美国的平均医疗系统在8到10个核心工作流上有超过400个点解决方案，"他说。"每个点解决方案，由于设置基础设施所需的时间、提供上下文以及实际启动自动化和生产，变得极其难以维护。"
Dinakaran坚持认为，科技行业已经进入了"智能丰富周期"，现在终于有可能构建一个既深入又广泛的AI平台。"我们了解到，以前无法做到的核心原因是存在大量非结构化数据，因此如果没有有效地、可扩展地构建这些数据，就无法实际构建出去完成这项工作的软件层，"他说。
Luminai汇集了来自Palantir、Cruise、Google、Coinbase和Brex等组织的应用AI人才，以及来自Epic、Banner Health和其他大规模护理交付和医疗IT环境的医疗保健运营人员和产品领导者。
"医疗保健需要很长时间才能建立，你必须极其关注产品和工程，并与客户深度绑定才能成功。我们在过去的两年半里基本上就是这么做的，"Dinakaran说。
Dinakaran认为，医疗系统越来越有兴趣与技术平台合作伙伴合作，这些合作伙伴提供能够跨系统执行多步骤工作流的AI，而不仅仅是逐步自动化，而且随着时间的推移还能支持一系列高影响力的用例。
行政工作仍然占医疗保健支出的高达25%。面对日益增长的成本压力、人员配置限制和运营复杂性，大型医疗系统希望自动化行政工作。
随着克利夫兰诊所与Luminai合作，技术领导层看到了利用其技术解决医疗系统中其他行政工作流的机会，特别是在那些高容量、复杂且操作密集的工作流中，Chandra说。
"虽然我们正在认真考虑下一步去哪里，但更广泛的重点是团队在重复性行政工作上花费大量时间的领域，以及提高速度和一致性可能产生有意义影响的领域，"他说。
"一个转变正在开始发生，机构正在平台层面进行合作，但最重要的是要立足于现实，确保你实际上可以在你选择部署的每个用例中实现投资回报率，"Dinakaran说。"这是我们痴迷的第一件事，即，让我们解决真正的问题。让我们走出去，实际上在今天花费真实资金的领域推动自动化和任务消除，并将这些转移到软件和AI上。"
他补充道："玩转AI系统的神奇体验开始消退，我们正在进入一个需要在真实用例中应用这些系统的地方，考虑到我们如何操作的细微差别。这些医疗系统确实需要并有兴趣开展那种实际上影响底线的类型工作。"
Chandra断言，自动化复杂的流程（如转诊）不仅提高了运营效率——它还使提供者和患者受益。
"行政工作流程对患者体验的影响比许多人意识到的要大。当这些流程运行得更高效、更可靠时，患者能感受到。对于转诊，更快、更一致的处理可以帮助缩短转诊和安排护理之间的时间。它还可以通过帮助确保捕获正确的信息并适当处理每位患者的需求，支持更具响应性的体验，因为他们通过系统移动，"他说。"提供者也能感受到差异。当行政流程更顺畅时，它可以减少来回沟通，减轻运营压力，并帮助团队减少在手动协调上花费的时间。"
根据投资者Peak XV Partners的管理合伙人Shailendra Singh的说法，Luminai正在构建将定义未来医疗保健运营方式的智能编排层。
"他们在工程上的严谨性和客户嵌入式执行模式使他们能够成为基础架构，因为医疗系统从根本上重新思考操作工作如何完成，"Singh在一份声明中说。
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