人工智能可以消除EHR的风险吗？

当奥巴马政府批准一项资助电子健康记录(EHR)扩展的法律时，他们的想法是这将改变美国的医疗保健。记录将变得易于携带，个人和他们的医生可以在最需要的时候轻松访问这些信息。相反，十年后，美国政府已投入超过360亿美元用于EHR开发和收养，我们的医疗保健系统和以往一样分散。许多医院甚至发现他们的系统运行不佳，以至于使用EHR成为患者护理的障碍。它是一个处于危机中的系统。面对这个问题和快速变化的医疗保健系统，技术专家现在正在考虑EHR问题的替代解决方案：人工智能。人工智能正稳步成为我们医疗保健系统的重要组成部分，虽然它的一些功能很简单，例如基于人工智能的工作流程的集成为了提高实践效率，但EHR和AI的其他组合相当复杂。随着人工智能开始在那些无法获得保险和传统医疗保健的人的诊断和治疗中发挥更大的作用，人工智能也可能能够帮助EHR发挥其潜力。

为什么人工智能很重要

人工智能，也可以用机器学习来谈论，都是关于模式识别的。它研究大量数据以发现趋势、重复时刻和相关性，以产生一致的结果。这可能意味着预测一个共同的事件序列之后会发生什么，或者确定一个动作打破其模式的时刻。这种模式识别使基于人工智能的医疗服务如此可靠。例如，像HealthTap这样的程序允许用户访问它的Dr.人工智能？用于症状评估——无需医生。虚拟护理助理的市场也在不断增长。这些人工智能护理计划可以帮助防止再次入院并减少复诊，从而节省每个人的时间和金钱。

人工智能遇到EHR

与EHR一起运行，AI开发人员希望以多种方式增强医院使用其软件的方式。其中许多旨在简化整体办公环境，例如数据输入和听写。毕竟，大多数医生已经使用语音听写软件来管理他们的笔记，但这些程序受限于它们无法区分相似的发音词、理解自然语法，而且许多只能在一小部分互补程序中发挥作用。具有使用自然语言处理(NLP)的内置AI的EHR将使医生更容易为患者图表指定信息，并使用理解上下文的程序将主题演讲直接添加到EHR中。这比仅识别声音的标准听写软件要先进得多。OrthoAtlanta是一个已经在其EHR中采用基于人工智能的听写的实践，它是一个拥有14个办公室的团队，拥有37名执业医师。自进行此更改以来，办公室的笔记完成时间已降至1.6分钟从平均4.8分钟开始。考虑到这种规模的实践一天要处理多少个案例，节省的时间很快就会增加。医院结合EHR和AI功能的另一种方法是确定主要感染源。使用超过90,000名患者的时间和位置标记的组合库，加州大学旧金山分校健康部能够确定艰难梭菌感染的来源通过他们的系统传播。C.diff可导致败血症，并可能对易受感染的患者致命，这使得将感染追溯到其源头对于照顾整个医院人群至关重要。同样的方法可以更广泛地应用于医院获得性感染。最后，AI-EHR合作伙伴关系可能有助于解决当今EHR软件的最大问题之一——测试提交和结果。在太多情况下，EHR未能向实验室提交测试或正确提醒医生新结果。这造成了诊断的严重延误和对患者的伤害。新的人工智能不仅能够识别测试提交并作为治疗模式的一部分发出通知，而且这些程序还能够参与读取诊断成像.根据成像或测试的类型，人工智能实际上可能比个别医生更擅长阅读和解释测试结果。至少，这些程序可以帮助医生确定问题所在。EHR可以成为改善医疗保健的强大力量，但它们目前的设计方式是一个真正的障碍，阻碍了现有项目的良好协同工作。不过，通过将人工智能加入其中，EHR拥有一个内置的安全系统，该程序旨在捕捉医生或软件方面的错误。在花费大量资金尝试实施EHR之后，AI正在通过帮助诊断和患者管理使它们成为省钱的工具。这就是我们改变医疗保健的方式——通过结合两个重要的数据体，共享优势。