新的一年的开始是反思和成长的理想时刻。在我的领域，这是一个思考护理连续性以及如何促进医患关系、建立成就并解决需要改进的领域的机会。
医疗保健行业不断演变，技术——尤其是人工智能（AI）——以及对以患者为中心的护理的重视推动了这些进步。随着AI继续融入医疗保健，讨论已经从潜在影响转向实际影响，因为我们对AI的优势和挑战有了更清晰的理解。2025年，医疗机构和技术公司应考虑以下三点，以拥抱AI和生成式AI（GenAI），从而支持一个更高效、准确和以患者为中心的生态系统。
AI在某些医疗保健领域的成功应用
在考虑医疗保健中技术的整合时，首要任务是确保医务人员在正确的时间通过正确的渠道获得正确的信息。医务人员希望快速访问准确的信息和答案，因为延误会直接影响护理质量，最终影响患者结果。这些基本原则有助于最大化临床决策支持的相关性和影响，确保信息以清晰、可操作的方式在最需要的时候传递给医务人员。
AI为医疗保健机构带来了新的机遇，重点在于评估我们当前是如何增加价值的。AI的应用范围广泛，从简化非临床管理任务到作为诊断过程中的第二双眼睛，再到降低运营成本等——所有这些都是为了提高效率并帮助医务人员。展望未来，随着护理团队管理的患者数量比以往任何时候都多，可靠的工具将变得无比珍贵，这些工具可以帮助他们进行临床决策，应该继续成为关注的重点。
亮点：减轻医务人员倦怠
AI在帮助减少医务人员倦怠方面具有巨大潜力，这仍然是导致医疗劳动力短缺的关键问题。倦怠导致高流动率，给剩余员工带来更大的压力，形成恶性循环。对于患者而言，医务人员倦怠可能导致护理质量下降、等待时间延长和医疗费用增加。
改善日常工作流程以提高医务人员的效率至关重要。医疗系统可以通过减少耗时的任务，如记录、报销和文档处理，来提高提供者的满意度，从而减少“睡衣时间”或下班后的工作。直观、情境化和负责任的内容可以增强提供者的满意度，并促进有效的患者沟通。例如，环境AI和其他EHR用户界面应用程序被认为是改变游戏规则的技术。我相信这些解决方案将在未来一年继续发展，并有望改善患者与医务人员之间的互动，同时对抗倦怠。
GenAI实现临床准备的道路
生成式AI在支持临床决策方面展现出潜力，但其全面采用取决于医疗提供者对其底层数据和建议可靠性和严谨性的信心。目前，在患者护理环境中尚未完全建立这种信心，因为存在与底层内容集相关的可靠性问题。在一项调查中，91%的美国医生表示希望了解临床AI的数据来源是医学专家。生成式AI的不准确性或“幻觉”——即模型可能产生错误或误导性的信息——突显了需要可靠的数据和人工干预。
当生成式AI越来越接近护理连续性中的患者时，可能会引发担忧。提供者的犹豫反映了对高质量、一致信息的需求，这些信息必须符合患者护理所需的严格标准，这首先要明确什么是负责任的生成式AI。我们必须在兴奋与谨慎之间取得平衡，特别是在医疗环境中实施生成式AI时。人的参与建立患者的信任，这是患者依从性和满意度的重要组成部分。可靠的临床决策支持内容加上积极的医务人员参与是唯一的前进方向。
结论
总体而言，我对医疗保健技术的未来持乐观态度。实现AI各种形式的好处将依赖于探索当前的认知并利用机会建立对该技术的信任和理解。
当我们拥抱技术创新带来的好处时，节省时间和提高准确性将共同提升患者护理的格局，为更高效和有效的医疗环境铺平道路。2025年，可靠临床决策支持工具将成为改善所有患者护理的关键组成部分。
整个医疗生态系统需要采取实际行动，开发和采用既能保持临床卓越又能优先考虑创新合作的工具。患者应在今年及以后获得尽可能最好的护理和支持。
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