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隨著醫(yī)療機(jī)構(gòu)爭相采用人工智能，在人工智能戰(zhàn)略中納入以流程為中心的方法是十分必要的，這可能也是一個(gè)獲得可持續(xù)競爭優(yōu)勢(shì)的重要機(jī)會(huì)。

OptumIQ最近的一項(xiàng)針對(duì)主要醫(yī)療機(jī)構(gòu)進(jìn)行的關(guān)于醫(yī)療人工智能的年度調(diào)查顯示，未來5年每個(gè)組織的平均投資將達(dá)到3240萬美元。在接受調(diào)查的500名醫(yī)療行業(yè)領(lǐng)袖當(dāng)中，91％的人相信人工智能將帶來投資回報(bào)－－未來4年，醫(yī)院高管將獲得投資回報(bào)，38％的雇主和20％的醫(yī)療計(jì)劃高管甚至認(rèn)為可以在3年或更短時(shí)間內(nèi)獲得投資回報(bào)。其中75％的受訪者正在積極實(shí)施或計(jì)劃實(shí)施人工智能戰(zhàn)略。

一個(gè)定義良好的人工智能戰(zhàn)略，將有助于了解如何將人工智能添加到當(dāng)前的IT組合當(dāng)中。AI可以包含在現(xiàn)有的應(yīng)用程序當(dāng)中，也可以與工作流程中的應(yīng)用程序進(jìn)行集成。或者，在鮮為人知的以流程中心的方法中，人工智能可以被封裝成工作流，而這些工作流將帶我們進(jìn)入下一個(gè)前沿領(lǐng)域。

包含AI的應(yīng)用程序

EHR供應(yīng)商一直因其應(yīng)用程序的UI／UX不達(dá)標(biāo)而被指責(zé)干擾了患者與供應(yīng)商之間的關(guān)系，而他們正努力通過在應(yīng)用程序中添加人工智能來實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。在文檔中使用語音助手和自然語言處理（NLP）來總結(jié)文本筆記就是其中的兩個(gè)例子。“我們希望能夠幫助他們定制系統(tǒng)，選出最有趣的可用信息，以及他們最有可能想要執(zhí)行的任務(wù)，然后將它們放在用戶的指尖。這將使臨床醫(yī)生能夠有更多的時(shí)間與患者在一起，”Epic公司的分析和機(jī)器學(xué)習(xí)部門經(jīng)理Seth Hain說。人工智能是否能解決EMR的UI／UX問題，目前還沒有定論－－而以前被盲目承諾過的臨床醫(yī)生也可能不會(huì)急于相信人工智能能馬上解決他們所有的電子病歷問題。

在工作流中集成AI

威徹斯特中心健康網(wǎng)絡(luò)（WMCHealth）的案例研究是將人工智能添加到現(xiàn)有工作流的一個(gè)很好的例子。WMCHealth既使用了EHR的風(fēng)險(xiǎn)模型，也使用了來自Health Catalyst的第三方供應(yīng)商的預(yù)測(cè)模型，來實(shí)現(xiàn)對(duì)出院患者進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排序，以減少再入院的工作量。他們將Health Catalyst的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和EHR數(shù)據(jù)共同添加到一個(gè)儀表盤上，儀表盤上有出院清單，可以用來組織病例經(jīng)理的工作，并幫助他們對(duì)需要參與的患者進(jìn)行優(yōu)先排序。綜合人工智能的新風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分有助于識(shí)別更多的真實(shí)陽性病例（8％），并減少與EHR風(fēng)險(xiǎn)模型或LACE相比的誤報(bào)率（30％）。

在醫(yī)療工作流程中應(yīng)用人工智能的另一個(gè)例子是Beth Israel Deaconess醫(yī)療中心使用了Amazon SageMaker上的TensorFlow用以掃描術(shù)前文檔包，以便識(shí)別同意書并將其插入到相應(yīng)的電子醫(yī)療記錄當(dāng)中。如果缺少同意書，該工具就會(huì)向EHR發(fā)送通知，并觸發(fā)后續(xù)的工作流程操作。