Sidd Shah, healow及healow Genie战略与业务增长副总裁。
医疗保健行业一直在无休止地谈论如何改善患者体验，然而对数百万患者来说，就医的前台入口与几十年前几乎一模一样：他们打电话给诊所，等待接通，留言，然后希望有人回电。
错过的电话、留言、续方和预约请求的数量会持续到夜晚和周末，导致员工倦怠和临床疲劳。人工智能已从根本上改变了医疗保健领域的可能性，从提供护理指导到加强临床研究，再到改善患者数据的互操作性。但有意义的进步不一定非得引人注目。它也来自于闭环处理我所认为的“隐形工作”——那些重复性高、数量庞大的患者请求，这些请求消耗了员工的时间，并在下班后堆积如山。
AI在医疗保健领域的下一阶段应该是实用、安全且可扩展的，以转变护理工作流程，恢复产能，减少倦怠，同时提升护理服务和连续性的影响。
“隐形工作”问题如今已成为战略风险。
一位患者打电话预约，然后又打电话确认细节。另一位患者在下班后有用药问题，次日早上会跟进。还有一位患者需要帮助解决一个需要跨团队协调的账单问题。每一个互动本身都合情合理。但放在一起，它们就造成了一个传统人员配置模式从未设计来应对的数量问题。当诊所没有足够带宽来支持这些隐形工作时，其症状是可预见的：响应时间变慢，员工倦怠加剧，以及因沉默而将其视为冷漠的沮丧患者。
AI可以提供帮助，但前提是它的部署不仅仅是为了转接电话。太多组织仍然将“自动化”等同于电话树和表格，而这些反而会制造更多摩擦。真正的机遇在于从“互动”转向“解决”，确保患者能够在任何时间、跨渠道端到端地完成常见任务。
实际部署表明，AI驱动的联络中心能够可靠地处理常规电话，并支持下班后的护理需求。患者的需求并不会因为诊所关门而停止，获得支持的渠道也不该停止。
24/7的访问是公平问题，而非便利问题。
下班后的支持常常被视为“锦上添花”。然而，实际上，这种普遍缺失是一个健康公平问题。
当获取渠道受限时，负担就转移到了患者身上。多项研究表明，那些在下班后难以联系上初级保健诊所的患者，更有可能推迟护理或转向急诊科寻求非紧急需求，从而破坏了连续性，并推高了整个系统的成本。
AI驱动的联络运营，无论是语音、短信还是聊天，若经过深思熟虑的实施，都能扩大访问范围。多语言能力尤其重要，这不仅仅是一项功能，而是在许多社区实现公平医疗参与的先决条件。
AI应完成常规工作，而非制造更多工单。
为了有效减轻负担，AI应遵循三大支柱：
- 解决常见的患者咨询。 预约、续方请求、基本诊所信息和账单问题——这些是患者联系诊所的“常开”理由。AI的设计应旨在完成这些任务，并提供清晰的后续步骤，而非仅仅捕捉意图并生成另一个队列。
在一个小型社区诊所的月部署数据中，AI联络中心预约量是先前基线的三倍——这并非因为需求突然变化，而是因为系统让患者更容易完成他们已开始的事情。同样，当续方请求从电话捉迷藏式转为结构化的自动化工作流程时，根据我的经验，诊所估计每月可节省约30个工时，因为减少了手动步骤。
- 融入现有医疗工作流程。 医疗保健不是一个从零开始的行业。任何强迫员工使用并行系统、需要大量再培训或产生不可信输出的AI，无论演示看起来多么令人印象深刻，都会失败。
这就是为何与电子健康记录无关的设计以及与现有操作流程的整合至关重要。目标不是“更多的AI”。而是更少的工作。
- 安全且可预测地升级处理。 衡量AI的标准不应仅仅是处理率，还应包括升级处理的质量：它如何交接，如何总结上下文，以及如何防止错误蔓延到临床或行政流程中。
一个实际的例子是：在实时工作流程中，一位老年患者通过AI引导的互动成功完成了多次续方请求，系统标记出一种提到的药物并非该诊所所开，从而促使立即纠正，而非让一个不准确的请求继续下去。这提醒我们，最好的自动化不仅仅是运行得更快；它还能减少可避免的错误。
在医疗保健领域，护栏比其他任何行业都更重要。
随着采用率的增长，审查也随之增加。这是健康的。
医疗工作流程需要的不仅仅是对话式AI。它们要求可靠性、隐私保护和操作适配性。评估AI的领导者应预见到关于准确性、偏见、安全性和性能漂移的问题。即使一个解决方案不是受监管的医疗器械，医疗高管也应采纳这样一种心态：部署后监控是负责任运营的一部分，而非可选的“第二阶段”。
以下是为评估AI联络解决方案的领导者提供的实用框架。
对于正在考虑采用AI驱动的联络中心或患者沟通层的组织，请关注几个实用问题：
- AI在第一天将完全完成哪些任务，你将如何验证其准确性？
- 它将如何为员工记录或总结互动，而不会增加新的工作？
- 失败模式有哪些？AI不确定时会怎样？
- 你将如何随时间监控性能（语言、季节性、人员配置和政策变化）？
- 你将如何在保护患者隐私的同时，仍能实现连续性和个性化？
最好的部署将AI视为一个运营队友：经过培训、监督、衡量和持续改进。
未来的医疗前台本质上是混合型的。
最可持续的模式是混合型的：AI处理常规、高需求的任务，并提供一致的访问，而人类则专注于需要判断力、同理心和微妙之处的复杂情况。
如果我们能把握好这种平衡，AI就能实现医疗保健界数十年来所追求的目标：为员工腾出更多时间，为患者减少摩擦，以及一个在人们需要时真正开放的医疗前台。
福布斯技术委员会是一个面向世界级CIO、CTO和技术高管，仅限受邀者加入的社区。我符合资格吗？
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