我们正处在一个数字技术革新的时代，而其中最令临床医生兴奋的技术莫过于人工智能（AI）。我们刚刚开始探索最新的生成式AI技术如何造福医疗专业人员，但已对其前景充满信心，认为AI将彻底改变我们提供患者护理和记录临床文档的方式。
这种对新数字技术的乐观情绪与医护人员面临的高压力和职业倦怠形成鲜明对比。这一全球现象在COVID-19大流行之后进一步恶化，许多医护人员选择离职。在美国，尽管薪资较高，超过50%的医生表示不会建议自己的孩子从事这个职业。
这一令人担忧的趋势揭示了更深层次的系统性问题，必须解决这些问题以确保医疗服务的可持续性。AI可能成为缓解这些压力的关键。通过自动化常规任务和提供高级决策支持，AI可以减轻医护人员的认知负担，使他们能够专注于患者护理和复杂的医学决策。鉴于医疗资源有限，有效利用AI提高工作满意度和患者结果将为医疗服务提供者和患者创造双赢局面。
生成式AI有望革新护理体验
生成式AI是一种变革性的AI形式，预计将彻底改变患者的护理体验和医护人员的工作方式。GenAI可以从描述患者病情、治疗方案和相关临床协议的非结构化文档中提取价值。其可能性包括虚拟健康助手提供全天候支持，以及AI驱动的应用程序提供个性化的健康建议。
对于医护人员而言，AI可以增强电子病历（EMR）系统的可用性，使其更加直观和易于操作。试点研究表明，AI有潜力简化文档流程，并在提供护理时提供智能提示。这将使医护人员有更多时间与患者进行有意义的互动。
医疗数据是一座待挖掘的金矿
医疗系统生成的数据是一座等待挖掘的金矿。AI就像一把“钥匙”，可以通过分析大量数据来帮助跟踪和管理慢性疾病（如糖尿病和艾滋病），或预测传染病和大流行的爆发。在一些国家，基于AI的仪表盘提供了实时的患者群体更新，实现了主动干预和更好的资源分配。
AI在医疗保健中的一个最有前途的新应用是临床决策增强支持。AI已被证明能够解释复杂的医学影像和实验室结果，帮助医护人员做出更明智、更快捷的决策。AI算法正在测试中，用于检测败血症的早期迹象，促进及时干预，挽救生命。预测分析将增强集中监控，提高社区护理中的警报可见性和快速解决能力。
更以患者为中心、更高效且成本更低的护理
AI可以通过提供个性化健康信息和简化临床文档中的技术或医学语言，赋予患者更多权利。通过使用历史和相关数据，聊天机器人和AI驱动的应用程序可以提供及时的建议和支持，增强患者参与度，帮助人们更积极地管理自己的健康。此外，生成式AI可以帮助医护人员安全地将医疗记录转换为患者友好的语言，并以书面形式提供给患者或家属。这种更以患者为中心的方法可以带来更好的健康结果，我想象着一个未来，临床记录由AI常规转换为患者信息，经医护人员批准后提供给患者和家属，使他们能够充分参与护理过程。
另一个医疗组织关注的重点是运营效率，例如，AI可以帮助简化排班和报告。患者流动分析——跟踪患者在护理过程中的物理或逻辑位置——也可以识别低效环节，并提出改进工作流程的建议，以优化运营，实现更高效的护理和更好的患者体验，同时降低成本。
还有一个更大的图景：AI是医疗研究和创新的强大催化剂。通过分析大量的医疗数据，AI可以发现新的见解和趋势，推动新治疗方法和疗法的发展。AI还可以建模和模拟临床试验，加速研究进程，更快地将新解决方案推向市场，并不断改进医学科学。
为什么互操作性和数据管理至关重要
随着医疗组织探索AI前沿，它们必须建立数据收集治理系统，并利用AI实现有意义和可持续的护理改进。例如，可以使用生成式AI从非结构化临床笔记中识别结构化数据，以提高临床记录的质量。
数据驱动的护理改进还依赖于各利益相关者之间的信息无缝流动。然而，这需要鼓励系统互操作性和数据标准的监管框架。这也是为什么国家级网络和本地健康信息交换（HIEs）在促进互操作性方面起着关键作用，确保正确的数据在需要的时间和地点可访问和可操作。
AI的成功依赖于数据的整合和分析能力。高质量、可信的数据应使AI能够提供有价值的见解，以推动更好的临床和运营决策。适当的基础设施和数据管理对于开发和维护具有适当监督的AI应用程序至关重要。
这为资金受限的医疗行业带来了挑战和机遇，该行业必须投资技术以成功利用AI。鉴于围绕AI的乐观情绪及其解决系统性医疗挑战的潜力，这些都是我们需要明智投资的地方。
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