新一代AI助手，为医疗提供全面洞察

如今，走进任意一家诊所，都可能会要求您允许由AI驱动的EHR助手记录互动过程，以便留下记录。 这些第一代AI伴侣能自动记录会诊情况，使护理人员能更专注于患者。 许多此类系统还允许临床医生通过自然语言请求来访问患者数据并总结图表信息，从而节省时间、提高备诊效率。

由人工智能驱动的EHR助手简化了临床工作流程，提升了患者护理质量，然而，医疗与日常保健极少会被局限于单一医疗机构或单一的EHR系统。 在人们的一生中，大多数人会接受来自众多不同医疗机构的诊疗，这些诊疗费用由多种健康保险计划支付，相关诊疗信息则记录在众多电子病历系统中。 新一代数字健康解决方案正迎来更大的挑战，即在医疗保健全过程中提供数据洞察，将AI助手与纵向健康档案（LHRs）相结合，从而提供所需的全面洞察，以便随着时间推移加强对个人和人群的医疗保健服务。

纵向健康档案（LHRs）将来自不同来源的分散数据整合为一个统一记录，涵盖不同就诊场景和医疗环境。 但是，记录越广泛，数据越多样，一个忙碌的人就越难从中快速得出相关的推论。

由 LHR 驱动的AI助手可快速、轻松地访问和分析整个护理过程中的数据。 这些新一代AI伴侣可帮助医护人员：

• 挖掘深藏于零散病史中的关键信息，及时做出明智决策
• 结合临床情境解读信息，实现精准诊断和治疗方案规划
• 提升跨机构和跨场景的医疗连续性，加强医疗机构之间的协调
• 通过自然流畅的对话界面简化工作流程，节省宝贵时间

通过提供全面洞察，最新的AI助手有力推动了护理效率与质量的提升，以及临床医生和患者满意度的提高。 许多新一代助手支持无代码提示配置，简化了部署和设置流程。

LHR 驱动的AI助手所带来的价值远远超出了诊疗室。 医疗机构、医疗计划、公共卫生机构、生命科学公司和其他医疗机构都可以利用它们来简化各种人工密集型和易出错的流程。 它们能够帮助个案管理人员、质量专员、临床编码员、预授权审核专员、科研人员及其他相关人员，以旨在实现更快、数据驱动型决策的格式呈现关键洞察。

职能小组	潜在效益
医疗护理服务	加快临床决策，减少职业倦怠，提高护理质量
医疗 IT	具有治理和互操作性的战略性人工智能部署
医疗护理管理	加速分诊、转诊支持和护理过渡
风险调整	高效的 HCC 验证，减少遗漏的编码机会
质量管理	实时识别护理差距，简化质量报告
公共卫生	更快的疫情响应、更智能的监测、更深入的人群健康洞察力
生命科学/研究	加快试验筛选，改善协议遵守情况

医疗机构一直面临着提高疗效、优化运营和改善患者体验的压力。 实现这些目标所需的数据通常已经存在，但往往以不同的格式分散在不同的系统中。 最新的AI助手可以快速、简单地处理、汇总和关联整个患者旅程中零散的健康和护理数据，帮助医疗机构提高临床效果和业务绩效。

人工智能在医疗保健领域的作用仍在不断演变，但其发展轨迹是清晰的。 随着人工智能越来越深入地融入临床和业务工作流程，其解释数据、预测结果和提出建议的能力也将不断增强。 未来的AI助手将帮助临床医生在风险升级前主动标记新出现的风险，引导护理团队采取循证干预措施，并帮助患者更好地了解和管理自己的健康数据，从而在护理过程中发挥更积极的作用。