医疗机构高管面临着减轻临床医生倦怠、解决人员短缺和加速收入周期时间表的压力。随着人工智能解决方案越来越多地部署来帮助缓解这些挑战，临床和IT领导者面临着为医疗系统选择最合适的工具——并需要证明这些投资能带来可衡量的投资回报率。
研究表明，临床工作流程自动化策略在各种医疗环境中正显示出有效性。根据德勤2026年《人工智能现状报告》，近四分之三的医疗保健和生命科学组织表示，人工智能提高了效率和生产力。
"临床工作流程自动化是一项操作上的必要措施，"内布拉斯加儿童医院(Children's Nebraska)执行副总裁兼首席信息与创新官瑞安·卡梅伦(Ryan Cameron)表示，"自动化不会取代临床医生，但它正在取代非临床工作以及多年来一直占用他们时间和注意力的工作方面。"
医疗人工智能和自动化产生最大影响的领域：核心用例
专家表示，医疗保健有几个高影响领域，自动化和人工智能可以提供操作价值。
事先授权自动化
传统上，医疗服务提供者和患者需要等待数天或数周才能获得保险公司的事先授权批准。事先授权自动化使得请求可以在几分钟内得到处理和批准。
来自亚马逊AWS的Bedrock AgentCore、谷歌的索赔加速套件(Claims Acceleration Suite)以及IBM和微软的事先授权OpenAI解决方案等平台旨在与电子健康记录系统连接。医疗AI收集相关患者数据填写表格，检查支付方的要求，标记缺失信息并跟踪请求状态。
环境智能和AI抄写员
环境智能是医疗保健中最知名的应用之一。Epic的AI Charting、微软的Dragon Copilot以及Oracle Health的临床AI代理(Clinical AI Agent)等AI抄写员可以听取患者与医生的互动，起草笔记并对后续护理提出建议。
最新研究表明，AI抄写员每天可为临床医生节省约30分钟的电子健康记录和文档时间。环境技术也与降低倦怠和提高临床医生满意度相关。
临床决策支持
放射学长期以来一直是采用AI驱动工具的领导者。近80%的FDA批准的AI设备用于医学成像，研究人员表示，这些工具有助于早期疾病检测并改善患者预后。
Regard公司的重症监护室医生兼首席医疗官戴维·柯克(David Kirk)博士是使用AI作为诊断助手的倡导者，以确保不会遗漏诊断，尤其是在紧急情况下。柯克说："对某些患者来说，电子健康记录就像一本巨著。AI可以快速压缩所有这些数据，帮助我找出对患者护理最重要的页面。"
处方续签自动化
除了使处方续签处理速度更快外，AI驱动的工具还通过帮助临床医生为其患者识别更低成本的选项来提高价格透明度。Buzz Health公司总裁约瑟夫·克雷曼(Joseph Kleiman)表示："你开始在电子健康记录中看到医疗提供者层面的定价整合。当进行事先授权检查时，价格选项已经存在。"
犹他州还与自主健康平台Doctronic启动了一项试点计划，允许"AI医生"批准由持证提供者已开具的药物续签。(值得注意的是，犹他州医学执照委员会质疑该计划的安全性。)
收入周期自动化和AI编码
计费效率低下每年使医院损失净收入的3%至5%。AI可以通过减少编码和计费错误、分析保险拒付并起草申诉、提高清洁索赔率和提供收入预测来帮助防止这些损失。
卡梅伦表示，收入周期管理中持续的人员短缺使自动化成为"显而易见的选择。我不确定如果没有自动化，你如何有效地运营一家医院，因为这个领域根本没有足够的人手。"
患者沟通自动化
多年来，自动化一直在改变患者沟通。关于即将预约的自动短信提醒可以降低未出席率，远程患者监测设备将患者数据直接共享到电子健康记录中。
加州大学圣地亚哥分校医学院的一项研究发现，使用生成式AI帮助起草非紧急消息(然后由医生编辑和签名)降低了认知负荷。
位于宾夕法尼亚大学Abramson癌症中心的AI聊天机器人Penny等可以协助后续护理。Penny会向化疗患者发送有关其日常用药计划的短信，并询问他们的感受。如果存在问题，AI会被设计为向提供者发出警报。
部署临床工作流程自动化工具前应评估的事项
在部署AI驱动工具之前，在确定现有流程确实值得自动化之后，专家表示IT和临床团队应全面评估：
- 临床验证指标
- 与电子健康记录系统的兼容性
- 网络安全风险
- 数据所有权
- 数据可靠性
- 偏移率
- 内存保留结构
- 可追踪性
卡梅伦表示："你需要就工具如何工作以及为什么工作进行真正深入的对话。"他补充说，当他的医院与第三方供应商合作时，"我们将开发人员对解决方案将实现的指标负责。如果达不到，我们会要求提前终止合同。"
衡量自动化投资回报率：临床和财务领导者关心的指标
要衡量自动化和AI带来的有形价值，医疗保健领导者可能会关注以下指标：
- 临床医生倦怠评分
- 清洁索赔率
- 每次就诊的文档时间
- 未出席率
- 降低的拒付率
- 员工流动率
- 质量星级评分
然而，最重要的指标可能是表明员工是否实际采用可用工具的指标，如流程自动化率、登录频率和错误减少。麻省理工学院的一份报告发现，2025年95%的生成式AI试点未能产生有形的财务回报。研究人员得出结论，跨行业，组织未能将技术正确地实施到工作流程中。
为确保工作流程自动化解决方案获得临床医生的认可，柯克强调，在决定哪些技术可能最好地服务组织时，应包括提供者。柯克说："医生往往是最后被带入讨论的人。当这种情况发生时，你最终可能会得到一个IT和信息系统人员喜欢，但医生认为没有帮助并最终不使用的工具。"
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