联邦合格健康中心部署代理型AI优化预约安排与患者沟通FQHCs Deploying Agentic AI for Scheduling, Patient Communication | HCI Innovation Group

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.hcinnovationgroup.com美国 - 英语2026-09-01 15:38:35 - 阅读时长5分钟 - 2313字
美国宾夕法尼亚州的联邦合格健康中心Family First Health正在与Artera公司合作部署代理型AI系统,用于优化患者预约安排和沟通流程。该系统解决了前台工作人员忙于接待现场患者而无法及时接听电话的问题,AI代理可24小时处理预约、取消和重新安排,显著减少了等待时间并提高了响应速度。Artera采用定制化开发模式,根据不同诊所的具体需求打造专属解决方案,使小型医疗机构也能从AI技术中受益,避免在"AI军备竞赛"中被边缘化,通过按使用量定价的商业模式推动医疗AI技术的普及化发展。
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联邦合格健康中心部署代理型AI优化预约安排与患者沟通

代理型AI的应用不仅限于大型医疗系统。总部位于宾夕法尼亚州的联邦合格健康中心Family First Health的高级实践经理凯莉·塔利亚诺(Kelly Taliano)最近与《医疗创新》杂志交谈,介绍了该中心如何部署AI代理来处理患者沟通和预约安排。

Family First Health为宾夕法尼亚州约克、亚当斯、兰开斯特和黎巴嫩县的患者提供各种医疗服务。

他们想要解决的主要痛点是确保电话能够及时接听。"我们的前台工作人员确实专注于面前的患者,所以电话接听成了一个痛点——无法及时接听电话并给予所有患者应有的即时响应,"塔利亚诺表示。患者调查显示电话接听和等待时间是个问题。"我们无法及时联系到那些取消或重新安排预约的患者,因此无法在患者到来前填补这些预约空档。"

在一次电子健康记录(EHR)会议上,Family First的一些临床医生遇到了一家名为Artera的代理型AI公司的高管,对其可能性感到兴趣。该公司为各种类型和规模的诊所和医疗系统提供患者工作流程自动化解决方案。

"Artera所运营的领域令人兴奋的一点是,它为我们提供了绝佳机会,利用代理能力的进展和基础模型的进步,为患者和诊所提供更丰富的体验,帮助安全、有效地分担大量工作,让诊所能够专注于为患者提供优质护理,"Artera首席技术官、前亚马逊网络服务公司高管达蒙·兰菲亚(Damon Lanphear)表示。"这有助于确保患者感受到被倾听和参与。"

该公司表示,近300家联邦合格健康中心已与Artera合作,以满足其患者沟通需求。Artera AI服务支持多种电子健康记录系统,包括ModMed、Athena、NextGen、Epic、Oracle、Meditech、Greenway、eClinical Works、Veradigm、AdvancedMD等。

Artera表示,他们派出专门针对特定服务提供者的"AI服务团队"。除了最受欢迎的AI解决方案(预约安排、接诊、预先授权、转诊管理、支付和填补护理缺口)外,这些团队还会根据诊所或医疗机构的具体需求构建定制化解决方案。

"我们与他们的团队合作,效果非常好,"塔利亚诺说。"这是一个小团队,他们知道他们在做什么。我们曾怀疑他们是否真的能帮助我们。我们的预约安排有很多细节,我们的患者有特定偏好,但他们能够帮助我们。他们没有带着预先规划好的模板来。我们作为真正的合作伙伴进行合作,以确保这对我们的患者是合适的,"她补充道。"他们允许我们按照自己的节奏推进。我们想把事情做对。我们不想推出一个全面的系统,然后说'现在你们就得用这个'。我们真的只想分层推进,他们允许我们这样做。随着患者逐渐适应每一步,我们继续添加新的功能层,并看到这些成果。"

借助这些AI代理,患者可以取消、确认或重新安排预约。"代理24小时可用,所以即使深夜我们的办公室关闭了,你仍然可以这样做。这对每个人来说都更方便,"塔利亚诺说。

她表示,下一步是让患者能够自助预约。"AI代理实际上可以完成前台能做的那些注册工作——注册新患者,或让现有患者在没有预约时安排预约。这就是我们现在正在做的。我们还在努力开展一些活动,联系那些需要预防性筛查的患者。"

Family First有多家分支机构,但能够先在其一项专科服务中从小规模开始,先推出自助预约功能,看看效果如何,然后再逐步推广到其他医疗机构。

兰菲亚更详细地解释了AI团队的角色。"我们的目标是了解他们服务的人群、他们希望如何与这些人群沟通、他们的特定临床目标、护理标准(这些标准在不同诊所之间、不同专科之间差异很大)以及后端系统,"他表示。"为了满足这一需求,我们将Artera的服务组织围绕客户指定的AI构建团队,这些团队直接与客户紧密合作。我们的工程师直接与客户合作,了解他们的需求并将这些需求转化为代理型实施。这里的关键见解是,我们正在进行的这种定制化构建,理想情况下是试图找到我们构建方式与客户及其患者需求之间的紧密契合点。"

他补充说,这种方式对于在技术领域工作过的人而言是一种改变,这些人在专业服务模式下工作,技术人员或工程师的工作有点像是在幕后进行,他们通过一个链条接收需求,基本上就像"传话游戏",然后尝试执行并交付一些普遍适用的东西。"这是传统模式。我们都很清楚这种方式是如何崩溃的,"兰菲亚说。"所以我们正在摆脱这种传话游戏,试图建立这种关系。这是我们方面的一个重大实验。"

普遍的看法是,小型诊所和联邦合格健康中心可能会在AI军备竞赛中落后,因为新工具的部署成本高昂或需要内部专业知识,但兰菲亚表示,该技术可以实现民主化。

"这有点涉及到定价问题,但我认为我们从根本上相信,这些能力最终会成为一种商品,我们确实在这方面考虑我们的定价,"他解释道。"我们如何像公用事业那样按使用量定价,而不是这些沉重的固定平台费用?随着AI背后的整体基础设施经济规模扩大,每次性能的成本突然变得可以降低。我们在其上增加了一些附加值,但我们正在遵循商品化及其价格动态的轨迹,而不是让其变得非常不透明。我认为这是一个真正关键的区别点或关键使能器,它使我们所做的工作实现民主化,而不是将其保持为精英技术。"

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