我们的专家将在拉斯维加斯举行的HLTH 2024会议上，探讨这一趋势以及其他影响医疗服务交付、医疗业务和工作流程效率的趋势。人工智能（AI）为医疗组织开辟了新的机会，简化了非临床行政任务，提高了效率，降低了运营成本。尽管有这些进展，但由于对AI生成的临床信息可靠性和其依赖的基础内容集的担忧，AI尚未在患者护理用例中得到充分部署和广泛接受。
然而，对于AI在临床决策中的应用，人们的热情正在增长，越来越多的证据表明，在临床决策支持中负责任地使用生成式AI的好处。医疗组织现在热切期待并准备向下一阶段的技术投资迈进，迎接并希望克服新的一系列挑战。
成功的AI将是人类中心决策的辅助工具
“虽然[生成式AI]和机器学习正在革新医疗保健，但重要的是要记住，没有人类参与临床决策，任何创新都无法实现，”Wolters Kluwer Health临床效果业务总裁兼首席执行官Greg Samios说。“医疗专业人员的信任和专业知识不仅是无价的和不可替代的，它们还是AI集成在医疗保健中的基础。他们的参与建立了患者的信任。”
Wolters Kluwer Health临床效果业务的产品和解决方案副总裁Yaw Fellin解释说，建立对AI驱动决策支持质量的信任的一个重要部分是透明地说明其来源。像任何传统的临床决策支持解决方案一样，证据的透明度使负责任的临床AI解决方案与开源AI区分开来，使医疗专业人员能够自信地在实践中有效使用该工具，并在与患者的沟通中使用。
尽管对AI的未来总体持乐观态度，但最近的调查中也反映了对AI增强临床工具的专业监督和来源透明性的需求：91%的美国医生希望了解临床AI来自医学专家；86%的美国患者担心临床AI中的内容来源。
探讨AI在医疗服务中的作用
关于AI生成的临床信息的质量和透明度的问题，UpToDate®临床内容策略总监Sheila Bond博士和BJC Healthcare及圣路易斯华盛顿大学首席临床信息学官Dick Taylor博士一直在努力克服这些挑战，并寻找释放AI在医疗服务中全部潜力的方法。他们将在HLTH 2024医疗会议上就“生成式AI：医疗服务为何落后”这一主题发表演讲。他们将提出以下问题：
- 当我们正确使用这些技术时，会是什么样子？
- 价值是否大于成本？
展望未来：医疗工作流程效率、支付者数据、消费者教育
除了强调用于临床决策支持的AI的负责任开发外，HLTH 2024会议还将提供对当今和未来几年内可能影响医疗行业的最重要话题的洞察和发现。
工作流程效率和自助工具
工作流程效率是整个医疗生态系统组织的重点——与当前AI扮演的明星角色相呼应，每个人都寻求新的和更多的方法来简化专业人士和患者/消费者的流程。按需分析、最大化利用电子健康记录的工作流程数据访问、内容即服务以及赋能个性化医疗旅程的门户将是未来组织目标的关键。
系统对齐
利用技术和数据来帮助在整个组织中促进对齐策略从来都不是一件容易的事，尤其是在支付者的情况下，他们必须标准化证据和技术，以通过对其通常孤立的医疗和药物福利团队进行对齐来弥合价值差距。
支持消费者主导的医疗保健
随着消费者对自身医疗需求变得更加挑剔，提供者和开发者需要优先考虑以消费者为主导的个性化医疗旅程，以满足患者的健康和福祉需求。虚拟患者参与、数字消费者教育以及专业人士和消费者无缝个性化健康旅程的能力有助于改善患者体验。消费者主导的医疗保健和数字健康教育内容不仅有助于提高整体结果和消费者满意度，还支持可持续性和健康公平倡议。
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