电子健康记录 (EHR) 应该是高效的，并有助于迅速向患者提供医疗保健服务。 然而，EHR 的预期目的与其在行业中的实际运作方式之间似乎完全脱节。 由于运行健康记录系统所带来的学习曲线、对数据互操作性的关注、构建它们的技术等等， EHR 今天的解决方案大多是僵化和单一的。
对于外行，一份报告还显示，美国的医生花费 关闭 to 16 分钟 每位患者的 EHR 功能。 这不仅耗时，而且具有讽刺意味。 然而，这个领域是有希望的，因为主要由人工智能 (AI) 和机器学习提供支持的现代解决方案正在引领使电子病历更有效、更快速和高效的方式。
在这篇文章中，我们将探讨 AI 如何塑造 EHR 的未来并为全球的医疗保健提供者提供帮助。 但在此之前，让我们从基础开始。
什么是电子病历？
电子健康记录是医疗保健组织为促进服务交付而维护的传统纸质记录的数字化迭代。 因为它是数字化的，所以更容易检索患者的个人记录、管理有关患者病史的详细信息、在临床医生、医生、外科医生、诊断中心等各个利益相关者之间共享数据。
为了让您更好地了解 EHR 包含的详细信息，这里有一个快速列表：
- 患者详细信息和联系信息
- 患者就诊医疗中心的信息
- 家史
- 对特定元素和药物的过敏和反应
- 保险详情
- 有关慢性病或流行疾病的详细信息
- 有关以前进行过的手术等的信息
EHR 的主要优势
由于记录被数字化，它们为医疗保健提供者提供了大量好处。
- 修改和更新患者详细信息变得更简单
- 可以添加和存储更多与患者相关的信息，例如处方、医学影像和报告中的数据等
- 可以链接特定记录和报告的来源以进行进一步分析
- 他们帮助医生做出更好的临床决策
- 为个性化药物和治疗程序铺平道路
- 自动执行多项冗余任务等
虽然这些都是优点，但大多数都只存在于纸面上。 抱负和实施之间的距离使 EHR 在现实世界中的效率降低。 然而，人工智能的出现正在逐步解决该领域的运营漏洞和问题，并为优化患者护理和服务提供铺平道路。
让我们探讨人工智能在塑造电子健康记录方面的作用。
人工智能在电子病历中的作用
减少冗余任务的执行
AMA发布的报告 揭示临床医生将近 50% 的时间花在执行冗余任务上，例如更新文档、输入订单和患者详细信息、计费等。 这显着减少了临床医生用于培养更好的患者护理和诊断的时间。
然而，有了人工智能，临床医生花在冗余任务上的时间可以减少或完全消除。 这主要是由 NLP 模型 将手写和语音记录转换为文本并帮助临床医生无缝更新相关信息。
相关患者数据的精确提取
在手术或疾病诊断期间，医疗保健服务的提供应尽可能迅速。 这在紧急情况下尤其重要，例如患者因事故而入院。 在这种情况下，医生或其他医疗保健专业人员应该能够快速检索他们需要的有关患者的确切信息，以启动治疗程序。
那时，他们负担不起滚动文本页面并搜索他们正在寻找的内容。 AI 通过精确提取相关信息来解决这一问题。 几个基于云的 EHR 门户具有他们所谓的抽象器，可帮助专业人员获取有关患者的特定详细信息、注释或数据。
优化医疗管理
自动化是 EHR 中 AI 的主要优势之一。 仅存在大量数据就足以实施复杂的自动化并为无缝医院管理铺平道路。
有了人工智能，诸如床位管理、预约管理、名册开发、人员配备、员工士气等问题都可以轻松解决。 由预测分析提供支持的自动化 AI 模块可以帮助管理员预测再入院、当天或一周的预约时间表、患者死亡率、康复率，甚至管理医院库存的供应链。
更好的互操作性
患者数据虽然存在云端，但很大程度上还没有标准化。 在同一家医院内的组织甚至团队之间，患者数据的格式或呈现方式存在差异。 人工智能可以实现 EHR 的标准化并使数据可互操作，因此任何利益相关者都可以检索他们正在寻找的数据，而无需动脑筋。
AI 和机器学习模型可以确保完成临床文档程序、维护特定格式、提取和转换来自外部来源的批量数据，并做更多工作来简化 EHR 及其功能。
在电子病历中实施人工智能的挑战
实施人工智能来优化电子病历是一项艰巨的任务。 每个组织都必须修复几个现有的运营漏洞，标准化他们的管理实践，最大限度地减少所涉及的学习曲线，拥有正确的技术堆栈，并做更多的事情。
而这些只是事情的操作方面。 实施也有技术方面的问题。 这些包括：
- 为 AI 流程部署并持续维护所需的存储空间
- 使数据尽可能密封和安全，因为 EHR 包含一些关于患者和个人的最机密的个人信息。
- 使相关数据可互操作
- 保持对现有（和新）HIPAA 法规和标准的合规性，并永久保持高水平的数据隐私和安全性
- 注意遵守数据去标识化实践等
总结
在 EHR 中实施人工智能的好处和挑战可能具有相同的权重。 然而，这些挑战可以通过最佳实践和改变管理决策轻松克服。 更好，更有影响力 医疗保健 依赖于维护的电子健康记录的质量，实现这一目标的最合理方法之一是通过人工智能实施。
