要真正为患者、人群和临床医生提供价值，AI需要采取一种深思熟虑、精准的方法，深度融入技术堆栈中，像一把手术刀一样从内部革新护理体验。
在花费了一年的时间将AI整合进我们的电子健康记录（EHR）平台之后，我对AI的应用既感到乐观也有些悲观。AI继续以惊人的速度发展，几乎不可能声称自己是真正的专家。然而，我们从与初级保健临床医生社区的紧密合作中学到了一些宝贵的经验，并希望这些经验可以推广到整个健康技术领域。
乐观的一面在于，AI秘书技术——即监听医患对话并生成详细笔记的工具——已经在医学专业人员的文档工作中产生了重大影响。最近一项针对Elation客户的调查显示，66%的初级保健临床医生报告说这种AI“显著减少了”他们的行政负担，几乎同样高的比例表示他们预计AI将在未来一年内改善临床结果和实践收入。这是巨大的进步，也是我们实施AI平台时所期望的结果。
在我们的社区之外，今年使用各种EHR的临床医生广泛采用AI秘书系统，已被证明可以显著减少诊室外的行政时间，对抗医生的职业倦怠，提升患者对医生注意力的看法，并实现实时将患者的母语转录为英文的功能。
然而，AI在EHR系统中的实施是一个难点。同一项调查发现，“与现有系统的集成”是那些认为AI尚未减轻其文档负担的医生选择的主要原因。我们亲身经历了将第三方AI成功无缝集成到核心工作流程中的挑战——这是一个微妙而复杂的细节，需要处理得当。
凯撒医疗集团（Kaiser Permanente Medical Group）的临床医生在接受调查时也表达了类似的感受，称“仍然需要进行大量的编辑工作”，并且AI可能还没有准备好进入黄金时段。AI秘书可以生成相当高质量的对话记录，但临床医生通常仍需将日常对话（如“肚子疼”）转换为结构化的专业文档（如“腹痛”），将其移至EHR的结构化字段中，识别行动项目，并相应执行这些命令。
结合这些反对意见，我们今年学到的是，医疗AI的成功似乎在于精细的实施，而不是粗暴的方式。关于AI系统取代医生的广泛炒作并不是我们看到的前景。创建大型新的AI应用场景——例如诊断系统——可以支撑起一家公司，但这只是其中一个机会领域。我们的结论是，AI在细微之处才能真正发光。
展望未来一年的AI开发，最令人兴奋的是将AI嵌入EHR中不同的临床工作流的较小、日常方面。与其说是“千刀万剐”，不如说是“从千个改进中获得快乐”。在前线医疗环境中，有许多小的机会可以减少重复劳动并降低认知负担。
对于临床医生来说，这不仅仅是超越简单的速记工具，而是确保关键工作流程深深嵌入并启用在EHR中——向患者记录添加结构化数据，引用现有信息，并基于患者对话准备订单和后续步骤。接下来，它可以组织您的收件箱，总结并预测患者记录中最相关的内容，建议您可能想要运行的报告，优先处理任务列表，提出更高效利用时间的日程建议。对于患者而言，它可以估计您何时会被接诊并提供友好的跟进。
对于EHR领导者而言，这意味着AI的“自建或购买”决策需要经过深思熟虑。虽然外部AI集成有强大的示例和宝贵的机会，可以为用户提供实质性价值，但简单地将AI解决方案叠加到现有工作流程上往往无法满足临床用户所需的结果。此外，随着AI机会的增加，前端用户，尤其是小型诊所，不能采用上千种解决方案来完成上千种工作。为了以AI原生方式重塑工作流程，某些AI能力需要在内部构建。对于与EHR合作的科技公司而言，这些集成需要比一刀切的方法更加细致和有目的地实施到工作流程中。
AI正在演变为一种能力，而不仅仅是一种公司类型——每个健康技术组织都应该以深刻思考和好奇的态度对待其在特定场景和工作流程中的应用，而不是期待用AI“粉刷一切”并获利。我们正处在一个机遇时刻，健康技术部门可以通过不仅节省时间而且更接近“参与”临床工作流程和患者护理的创新来改变进步轨迹——这是一种不同的责任，值得对其改进医学的任务的神圣性给予认可和问责。
AI不是可以用大锤砸向任何挑战的钝器。在我的经验中，现成的AI解决方案可能是强大的，但在医疗保健领域，通常没有捷径。为了在患者、人群和临床医生层面真正提供价值，AI需要采取一种深思熟虑、精准的方法，深度融入技术堆栈中，像一把手术刀一样从内部革新护理体验。
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