应对医疗保健领域AI整合的挑战:培训与克服专业人士的抵触情绪Addressing Challenges of AI Integration in Healthcare: Training and Overcoming Resistance Among Professionals

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.simbo.ai美国 - 英文2025-07-16 01:24:44 - 阅读时长7分钟 - 3113字
本文探讨了美国医疗保健行业在整合人工智能过程中面临的挑战,包括员工对AI技术的抵触情绪、缺乏相关培训以及数据隐私保护等问题,并提出了有效的应对策略,旨在帮助医疗机构更好地采用AI技术以提升效率和患者护理质量。
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应对医疗保健领域AI整合的挑战:培训与克服专业人士的抵触情绪

美国医疗保健领域的一大挑战是员工有时会抵制使用人工智能(AI)。许多医疗工作者,例如医疗行政助理,因担心失业或对新工作方式不熟悉而感到忧虑。他们可能也不了解新技术。

Issa等人的研究表明,医疗工作者通常感到焦虑,并未完全信任AI。他们担心AI可能会取代他们的工作,并不清楚AI的实际能力。这使得启动AI工具变得更加困难。

组织需要认识到,当员工面对改变其工作方式的新系统时,出现抵触情绪是正常的。研究表明,仅仅增加AI工具是不够的。领导者必须与员工多交流,教导他们关于AI的知识,并让他们早期参与。让员工尝试AI工具有助于减少恐惧感并增强信心。

Golgeci及其团队的研究提供了三种克服抵触的方法:

  • AI可访问性:让员工轻松试用和学习AI工具,有助于他们适应。
  • 人机协同增强:展示AI如何与人类合作,辅助技能而不是取代员工。
  • AI技术合法性:当领导正式支持AI并证明其有效性时,信任得以提升。

使用这些方法可以帮助诊所和医院在不扰乱员工的情况下使用AI。

医疗行政人员专项培训的重要性

员工接受AI后,培训是下一步的关键举措。在美国,许多医疗行政人员对AI了解不足,这使得他们难以高效使用AI。

2023年欧洲放射学大会的一项调查显示,仅有大约10%的医疗工作者接受过正式的AI培训。虽然这项研究针对的是全球影像专业人员,但它揭示了一个更广泛的问题,包括美国诊所在内:AI教育不足。

特别是对于那些协助与患者沟通并保持办公室运作的行政助理,需要特别的培训计划。例如,德克萨斯大学圣安东尼奥分校(UTSA)的认证医疗行政助理(CMAA)项目包含AI课程,以提高医疗领域的数字技能。

培训应教授以下内容:

  • AI工具的工作原理及其局限性。
  • 练习使用AI电话自动化和调度系统,如Simbo AI。
  • 如何确保数据安全和隐私,遵循HIPAA等规定。
  • 如何理解AI生成的报告和警报。
  • 如何与AI协作回答复杂的患者问题。

投资于持续培训的医疗机构能够帮助员工更加自信且满意地完成工作。受过教育的员工可以更好地使用AI,不会感到受到威胁。

解决数据安全与隐私问题

在医疗保健中使用AI时,保护患者数据是一项非常重要的挑战。AI系统处理大量私人健康信息,因此确保数据安全至关重要。

Kristen Luong及其团队表示,医疗服务提供商必须使用强大的加密技术,控制数据访问权限,定期进行安全检查,并培训员工有关数据保护的知识。他们还必须遵循适用于AI系统的HIPAA规则。

如果数据泄露,患者信息可能被盗,导致欺诈和信任丧失。医疗管理员和IT工作人员需紧密合作,确保AI系统在投入使用前能够很好地保护数据。

医疗团体和技术制造商也必须共同努力构建安全的AI工具,以安全地共享数据。分享保护数据的方法有助于在交换过程中保持患者信息的私密性。

通过AI集成提升工作流程自动化

许多医疗机构使用AI的原因之一是为了自动化重复任务。在美国,像Simbo AI的电话系统这样的工具可以帮助随时接听患者来电,减轻员工负担。

智能电话自动化与调度

AI前台工具无需人工干预即可处理预订、重新安排、取消和提醒。办公时间或保险相关的问题也能迅速得到解答。这降低了患者等待电话的时间。

AI还可以分析过去的患者数据和实时办公时间表,找到最佳的预约时间。这减少了长时间的候诊名单,使诊所运行得更加顺畅。员工可以将时间花在其他重要工作上。

文档与记录管理

AI工具通过自动从对话中创建准确的患者笔记来提供帮助。这减少了手动书写需求,减少了记录中的错误。同时支持更好的患者护理决策。

数据分析助力主动护理

除了自动化,AI系统还通过分析患者数据识别可能需要早期医疗帮助的人群。这有助于医疗团队优先考虑并对这些患者提供更好的护理。

当实施得当时,AI自动化可以让医疗行政助理专注于需要人类技能的任务,如关怀和思考。

克服互操作性和基础设施障碍

尽管AI可以使工作变得容易,但美国许多医疗机构存在技术问题,特别是在连接不同系统方面。医院和诊所使用许多独立的系统,如电子健康记录(EHR)、计费、调度和通信系统。

如果没有通用的数据格式或系统间通讯方式,AI工具在获取或共享数据时会遇到麻烦。这会导致工作流程问题、错误和浪费精力。

研究表明,解决这一问题需要医疗领导者、IT人员和技术制造商共同努力。他们需要制定数据共享标准,并构建能够良好连接的系统。

例如,将AI电话工具与EHR系统结合,可以让预约详情和患者请求自动更新到所有地方。这创造了流畅的工作流程,避免了中断。

应对财务与法规挑战

在采用AI时,资金常常是一个问题,尤其是对于美国的小型或中型诊所。AI工具的成本、所需的数据系统、员工培训和遵守法规对预算来说是一个挑战。

政府项目和公私合作有助于减少前期成本,并使在医疗保健中使用AI变得更容易。

遵循法规也很棘手。医疗保健中的AI除需遵守HIPAA外,还需遵循更多规则。这些规则包括AI如何做出决策、透明度展示和获得患者同意。定期检查AI偏差和准确性有助于建立信任。

培训员工有关这些规则的内容,让行政和IT工作人员了解法律变化和要求。

为增强AI角色做好医疗行政助理的准备

有些人担心AI会取代医疗支持工作者,但证据表明AI是帮助而非取代他们。理解情感、解决问题和维护患者权益等技能需要人类。

未来的医疗行政助理将更多地与AI工具合作。德克萨斯大学圣安东尼奥分校继续教育工作人员表示,懂得AI的人才将有需求。这些工作者将处理由AI完成的例行工作,并专注于需要人类判断的任务。

医疗机构应鼓励和支持教授传统技能和AI知识的培训项目。这有助于员工保持灵活性,增强工作安全感,并推动职业发展。

对美国医疗保健组织的建议

研究和趋势表明,美国医疗实践领导者、所有者和IT经理成功采用AI需采取以下行动:

  • 尽早并经常与员工互动:让行政人员参与AI计划并倾听他们的顾虑,以减少恐惧并促进接受。
  • 投资于持续的AI培训:提供正式的AI教育和动手培训,如电话自动化和调度工具。
  • 确保数据安全合规:使用并定期检查加密、访问控制和审计,以保护患者数据。
  • 协作实现互操作性:与技术提供商合作,采用标准方式顺利连接AI系统。
  • 促进人机协作:强调AI辅助人类,释放他们专注于患者护理任务。
  • 利用财务和法规资源:利用政府援助和合作伙伴关系管理成本并满足法律要求。
  • 定期监控和审核AI系统:保持AI透明,并随着技术和规则的变化更新培训。

AI与医疗行政中的工作流程优化

AI不仅仅是一个工具。它有助于使医疗办公室工作更加顺畅。像Simbo AI的电话应答和调度这样的前台自动化改善了患者与办公室的沟通方式。

这些AI工具全天候工作。它们回答常见问题、预约挂号并发送提醒,而无需人工干预。这对于满足当今患者的需要非常重要。

AI调度减少了延迟和爽约情况。它帮助诊所接待更多患者,并让患者更满意。自动记笔记工具通过从通话或就诊中创建准确的笔记,减少了记录工作的负担。

此外,AI分析识别可能需要紧急护理的患者。这有助于员工快速指出重要病例。这种主动性工作支持更好的医疗保健。

在工作流程中使用AI有助于办公室更高效地运行,减少错误,并让员工有更多时间进行个性化护理和解决问题。这可以使繁忙的医疗办公室更有条理且以患者为中心,这一点在美国医疗需求增长的情况下尤为重要。

通过应对诸如抵触、培训、安全、系统连接和法规等挑战,美国医疗保健组织可以充分利用AI。像Simbo AI及类似的前台自动化工具可以帮助减轻工作压力,改善患者沟通,并在当今医疗系统中支持医疗行政人员。


(全文结束)

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