غرانت لوني، رئيس المنتجات في EverHealth – سلسلة مقابلات

غرانت لوني هو رئيس المنتجات في EverHealth، ويتمتع بخبرة تمتد لنحو عقدين في تكنولوجيا الرعاية الصحية والعمليات السريرية واستراتيجية المنتجات. تشمل مسيرته المهنية Boulder Community Health وOTTO Health وNextGen Healthcare وCrowdHealth، مع تركيز على الرعاية في العيادات الخارجية والتحديات العملية التي تواجهها الممارسات الطبية. ويعمل في EverHealth على توظيف الذكاء الاصطناعي في التوثيق السريري وسير العمل في الممارسات الطبية، لإتاحة مزيد من الوقت للأطباء لرعاية المرضى.

توفر EverHealth تقنيات للرعاية الصحية تشمل السجلات الصحية الإلكترونية وإدارة الممارسات الطبية والفوترة الطبية والتواصل مع المرضى. ويستخدم EverHealth Scribe الذكاء الاصطناعي المحيطي لتحويل المحادثات بين المرضى ومقدمي الرعاية إلى مسودات ملاحظات سريرية داخل السجل الصحي الإلكتروني، ليطلع عليها الطبيب ويوافق عليها. وفي هذه المقابلة، يناقش لوني توثيق الرعاية الصحية السلوكية، وموافقة المرضى وخصوصيتهم، والإشراف السريري، وكيف يمكن للذكاء الاصطناعي تقليل الأعباء الإدارية على الممارسات الطبية المستقلة.

امتدت مسيرتك المهنية لنحو عقدين في تكنولوجيا الرعاية الصحية، من العمليات السريرية والاستراتيجية في Boulder Community Health إلى قيادة المنتجات في OTTO Health وNextGen Healthcare وCrowdHealth، وصولًا إلى EverHealth. كيف أسهمت هذه التجارب في تشكيل رؤيتك للدور الذي ينبغي أن يؤديه الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية؟ وما الذي جذبك إلى فرصة قيادة ابتكار المنتجات في EverHealth؟

أمضيت الجزء الأكبر من عقدين في العمل بمجال تكنولوجيا الرعاية الصحية، ولا سيما في مجال الرعاية في العيادات الخارجية. وخلال هذه الفترة، شهدت تطورًا لافتًا في الأدوات التي وفرناها للأطباء لمساعدتهم على ممارسة الطب. أتذكر حين كان وصف الأدوية إلكترونيًا أمرًا مهمًا. فقد كان تمكّن الطبيب من إرسال وصفة طبية إلكترونيًا لتكون جاهزة عند وصول المريض إلى الصيدلية تقدمًا ملموسًا. ومنذ ذلك الحين، أدخلنا سجلات صحية إلكترونية أكثر تطورًا، وأتمتة للعمليات، وقابلية التشغيل البيني، ومجموعة متنوعة من الأدوات المصممة لجعل الرعاية الصحية أكثر كفاءة.

أنظر إلى الذكاء الاصطناعي بالطريقة نفسها إلى حد كبير. سواء كنا نتحدث عن النماذج اللغوية الكبيرة أو الذكاء الاصطناعي التوليدي أو النماذج التنبؤية، فهذه أدوات إضافية في جعبتنا. ويبقى الهدف كما هو: زيادة كفاءة الأطباء وتحسين جودة الرعاية التي يستطيعون تقديمها في نهاية المطاف.

لنتأمل طبيب رعاية أولية يتابع قائمة تضم 2,500 أو 3,000 مريض. تستغرق الزيارات للحالات الحادة وإدارة الأدوية ورعاية المرضى المصابين بأمراض مزمنة متعددة معظم وقته. لكنني لا أعتقد للحظة أن هؤلاء الأطباء لا يرغبون في قضاء وقت أطول مع مرضاهم في معالجة الأمور قبل تفاقمها، والحديث عن التغذية والتمارين الرياضية والصحة السلوكية والعوامل الاجتماعية المؤثرة في صحة الشخص. ومساعدة الناس على إجراء تغييرات ملموسة قد تحول دون إصابتهم بحالة مزمنة أخرى من الأساس. فهذا هو السبب الذي دفعهم إلى دراسة الطب.

وهذا ما يثير حماستي حيال الذكاء الاصطناعي. فنحن بدأنا نطور تقنيات قادرة على تولي جزء كبير وملموس من الأعمال الإدارية ومعالجة المعلومات، مما يخفف العبء عن الأطباء ويمنحهم وقتًا أطول لممارسة الطب.

ما جذبني إلى EverHealth هو قدرتنا على تطبيق هذه التقنية تدريجيًا في مختلف أقسام الممارسة الطبية. وأؤمن بشدة بضرورة حل مشكلة واحدة على نحو استثنائي قبل الانتقال إلى التالية. يمكننا تحسين التوثيق السريري، ثم التعرّف على التشخيصات، ثم الترميز والطلبات والوصفات الطبية والعمليات التشغيلية للممارسة. ومع مرور الوقت، تبدأ هذه التحسينات بالعمل معًا.

يستخدم EverHealth Scribe الذكاء الاصطناعي لتحويل المحادثات بين المرضى ومقدمي الرعاية إلى توثيق سريري منظم. هل يمكن أن تشرح لنا آلية عمل التقنية، بدءًا من تسجيل الجلسة وصولًا إلى إعداد الملاحظة السريرية، وأن توضح ما الذي يميز نهجكم عن حلول التوثيق الطبي الأخرى المدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

بأبسط صورة، يستمع مساعد التدوين السريري المدعوم بالذكاء الاصطناعي إلى محادثة بين مريض وطبيب، ويستخدم التعرف على الكلام لفهم ما يُقال ومن يقوله، ثم يستعين بنموذج لغوي كبير لتنظيم المعلومات ذات الصلة سريريًا في ملاحظة منظمة. ويراجع الطبيب هذه المعلومات، ويُجري أي تصحيحات ضرورية، ثم يوافق على التوثيق النهائي.

أعتقد أننا نقترب من مرحلة أصبحت فيها معظم أدوات التدوين السريري الجيدة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المحيطي قادرةً بدرجة لافتة على أداء هذه المهمة الأساسية. وتختلف النماذج في مستوى تطورها ودقتها، لكنني أرى أن فرص التميز الأكبر ستأتي على نحو متزايد من كل ما يحيط بهذه العملية.

بالنسبة إلينا، يبدأ الأمر بزيادة حجم العمل الذي يمكننا إنجازه للطبيب بعد إعداد الملاحظة. أضفنا بالفعل توصيات بالتشخيصات ورموز CPT، ونعمل على توسيع قدراتنا لتشمل الطلبات والوصفات الطبية، وكل ذلك مدمج مباشرةً في السجل الصحي الإلكتروني. كما نستعين بمعلومات من الزيارات السابقة والتاريخ الطبي والتوثيق الذي يُعد قبل الزيارة، لأن محادثة مدتها 15 دقيقة لا تمثل سوى جزء صغير من قصة سريرية أكبر بكثير. وإضافةً إلى ذلك، نطور تعليقات توضيحية ترصد ملاحظات الأطباء وتسجيلاتهم التي لا يعبّرون عنها بصوت مسموع.

وقد صممنا جميع هذه الإمكانات لتكون موثوقة أيضًا. فإذا أمضى الطبيب 30 دقيقة مع مريض ثم اكتشف أن التسجيل لم ينجح، فستكون تلك تجربة كارثية؛ لذا علينا مراعاة كل شيء، بدءًا من موضع الميكروفون ووصولًا إلى ضعف اتصال Wi-Fi.

إذا أحسنا تنفيذ كل ذلك، ينبغي أن ينهي الطبيب الموعد وقد أُنجزت بالفعل جميع أعمال التوثيق تقريبًا. وتبقى عليه مراجعة المحتوى السريري، وإعمال تقديره المهني، والعمل بالتوصيات المناسبة.

غالبًا ما تتضمن استشارات الصحة النفسية أحاديث شديدة الخصوصية، ودقائق عاطفية، وإفصاحات حساسة. ما التحديات التقنية الفريدة التي يطرحها تطوير كاتب ملاحظات سريرية بالذكاء الاصطناعي للصحة السلوكية، وكيف تضمنون أن يلتقط النظام المعلومات ذات الصلة سريريًا بدقة، من دون إساءة فهم السياق أو تدوين تفاصيل شخصية غير ضرورية؟

تختلف جلسة علاج نفسي مدتها 50 دقيقة اختلافًا كبيرًا عن استشارة للصحة السلوكية مدتها 15 دقيقة أو زيارة للطب الباطني مدتها سبع دقائق. وينبغي أن يختلف شكل التوثيق الناتج عن كل مقابلة أيضًا.

لذا ننطلق من الطبيب ونعمل عكسيًا. ما المعلومات التي ينبغي تسجيلها؟ وكيف ينبغي تنظيمها؟ وما مستوى التفاصيل المناسب سريريًا؟ وكيف ينبغي أن تبدو الملاحظة النهائية كي يطمئن مقدم الرعاية إلى أنها تمثل المقابلة بدقة؟

بعد أن نحدد ذلك، يمكننا البدء في تهيئة الذكاء الاصطناعي وتحسينه لإنتاج توثيق يتوافق مع تلك التوقعات. والهدف هو اختزال محادثة قد تكون طويلة جدًا ومعقدة وشخصية للغاية إلى المعلومات السريرية المرتبطة فعلًا برعاية المريض.

وأرى أن ذلك مهم على نحو خاص في مجال الصحة السلوكية. فمجرد قول شيء ما أثناء جلسة لا يعني تلقائيًا أنه ينبغي إدراجه في السجل الطبي الدائم للمريض. كما يتعين على النموذج تفسير المعنى السريري بدقة؛ ففي الصحة السلوكية، قد يحمل التصريح الواحد معاني مختلفة جدًا بحسب السياق. ولهذا تظل مراجعة الطبيب وحكمه المهني أمرين أساسيين.

كثيرًا ما نتحدث عن مدى ذكاء هذه النماذج، لكنني أرى أن بعض أهم العمل يحدث قبل أن ينشئ النموذج أي ملاحظة. فالأمر يبدأ بتحديد شكل المخرجات السريرية الناجحة، ثم مواصلة تحسين مدى موثوقية إنتاجها.

ببساطة، تتمثل عمليتنا في تحديد معايير العمل الجيد، والعمل عكسيًا انطلاقًا منها، وترك القرار النهائي للطبيب ليحدد ما إذا كنا قد حققناها.

وجدت أبحاث مؤسسة KFF أن 77% من البالغين في الولايات المتحدة قلقون بشأن خصوصية المعلومات الطبية التي يشاركونها مع أدوات الذكاء الاصطناعي. كيف تتعامل EverHealth مع هذه المخاوف، ولا سيما ما يتعلق بالاحتفاظ ببيانات المرضى، وإمكانية وصول جهات خارجية إليها، واستخدام المعلومات الحساسة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أو تحسينها؟

هذا القلق مشروع، ولا أعتقد أن على المرضى المفاضلة بين الخصوصية وتحسين الرعاية. وفي الوقت نفسه، لا ينبغي لشركة تقنية أن تطلب منهم الوثوق بضماناتها من دون دليل. فمن حق المرضى ومؤسسات الرعاية الحصول على إجابات واضحة بشأن المعلومات التي نستخدمها، والجهات التي يمكنها الوصول إليها، والمدة التي نحتفظ بها خلالها.

تُعالج معلومات المرضى باستخدام EverHealth Scribe لدعم التوثيق السريري واستمرارية الرعاية. ونعمل مع شركاء تقنيين، منهم CarePilot، بموجب ضمانات تعاقدية مثل اتفاقيات شركاء الأعمال التي تنظم كيفية التعامل مع المعلومات الصحية المحمية. كما نستخدم التشفير وضوابط الوصول، ولا تُستخدم معلومات المرضى التي تكشف هويتهم لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. وتظل نصوص التسجيلات في Scribe متاحة لمدة تصل إلى 180 يومًا، ما يساعد الأطباء على مراجعة السياق ذي الصلة عبر المقابلات، لكن يمكن لمؤسسات الرعاية أيضًا طلب حذف النصوص.

في نهاية المطاف، لا يمكننا إضافة حماية الخصوصية إلى الابتكار بعد وقوع الأمر؛ بل ينبغي أن توجه القرارات التي نتخذها بشأن ما نطوره، وما نربطه، وما نحتفظ به.

تحصل Mentavi Health، التي طبّقت EverHealth Scribe، على موافقة المرضى عند التسجيل وقبل كل زيارة. ما مدى أهمية نموذج الموافقة المستمرة هذا في ترسيخ ثقة المرضى، وما الذي ينبغي أن يحدث إذا رفض مريض التوثيق بمساعدة الذكاء الاصطناعي أو سحب موافقته أثناء الجلسة؟

يعزز نهج Mentavi، القائم على الحصول على الموافقة عند التسجيل ومرة أخرى قبل كل زيارة، تأكيد أن للمريض رأيًا في كيفية تقديم الرعاية له.

أمضيت جزءًا كبيرًا من مسيرتي المهنية في مجال الرعاية الصحية عن بُعد، لذا أعتقد أن المرضى يتقبلون التكنولوجيا عمومًا عندما يرون القيمة التي تقدمها. والمأمول أن يلاحظ المرضى مزيدًا من التواصل البصري والانخراط المباشر، وأن يجدوا الطبيب منصتًا فعلًا للمحادثة بدلًا من الجلوس خلف حاسوب محمول أو الكتابة على محطة عمل. وهذا عرض قيمة مقنع إلى حد كبير.

وبالطبع، ينبغي أن تقترن هذه القيمة بحرية الاختيار. يجب أن يفهم المرضى كيفية استخدام التكنولوجيا وأن يشعروا بالارتياح إلى رفضها. فإذا سحب أحدهم موافقته أثناء الزيارة، ينبغي إيقاف التسجيل، وإتاحة مواصلة المقابلة للطبيب وتوثيقها وفق سير العمل المعتاد لديه. أما أي معلومات سبق تسجيلها، فينبغي التعامل معها وفق متطلبات الموافقة والخصوصية المعمول بها.

في نهاية المطاف، أعتقد أن الثقة تنبع من تقديم قيمة ملموسة باستمرار. فإذا ساعدنا الأطباء على قضاء وقت أطول في التفاعل مع المرضى، وتمكن المرضى فعلًا من ملاحظة الفرق، فهذا يعني أننا نسير في الاتجاه الصحيح.

تنطوي الملاحظات السريرية التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي على مخاطر محتملة، منها اختلاق معلومات، وإغفال تفاصيل، وسوء تفسير أقوال المرضى. ما الضمانات التي طبّقتها EverHealth لاكتشاف هذه الأخطاء؟ وكيف تضمنون بقاء الإشراف الفعلي بيد الأطباء، بدلاً من الاكتفاء بموافقتهم على التوثيق الذي ينشئه الذكاء الاصطناعي؟

يعمل الأطباء جنباً إلى جنب مع أداة التدوين، ويتولون مسؤولية تحرير الملاحظات التي ينشئها الذكاء الاصطناعي قبل إضافتها إلى السجل الطبي، للحد في نهاية المطاف من احتمال وجود أي اختلافات في المخرجات.

على الطبيب مراجعة المعلومات وتحريرها قبل اعتمادها في السجل الطبي. وتظل المسؤولية النهائية على عاتقه في تحديد ما إذا كانت الملاحظة تعبّر بدقة عن الزيارة، وما إذا كان قد أُغفل أو أسيء تفسير أي أمر مهم.

المكوّن الرئيسي الآخر هو التغذية الراجعة المستمرة. نسأل الأطباء بعد كل زيارة عما إذا كان التوثيق مفيداً، وقد جاءت أكثر من 96% من الردود إيجابية. وهذه إشارة مشجعة إلى أننا نحقق قيمة باستمرار.

عندما يبلغنا أحد الأطباء عن مشكلة، يتواصل فريقنا معه مباشرة لفهم ما حدث، وتحديد المشكلة الأساسية، ومعرفة سبل تحسين التجربة. وتمثل هذه العلاقة المباشرة مع مستخدمي التقنية جزءاً بالغ الأهمية من طريقة تطوير المنتج وتحسينه.

أعتقد أن هذه هي الطريقة التي تبني بها الثقة في التوثيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي في نهاية المطاف: إتاحة المعلومات الأساسية، والحفاظ على إشراف سريري فعلي، والتقييم المستمر لما إذا كانت التقنية تساعد بالفعل.

أعلنت Mentavi Health مؤخراً عن تنفيذ مرحلي شمل أكثر من 30 طبيباً مرخصاً وأكثر من 14,000 ملاحظة سريرية أُعدّت بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مع تحسن في التوثيق المنظّم ورصد رموز التشخيص. ما أبرز النتائج التي توصلتم إليها من هذا التنفيذ؟ وكيف تقيسون مدى إسهام أدوات التدوين بالذكاء الاصطناعي فعلياً في تحسين إنتاجية الأطباء، ودقة التوثيق، ورعاية المرضى؟

من أهم الدروس المستفادة من تطبيق Mentavi أن نجاح التبني يعتمد على ما هو أكثر بكثير من التقنية نفسها. جمعت Mentavi خبرات سريرية وإدارية وتقنية لوضع معايير للتوثيق، وتحديد مقاييس للجودة، وإدخال الإمكانات الجديدة بأسلوب مدروس. وهذا التعاون هو بالضبط ما ينبغي أن يبدو عليه الابتكار المسؤول في الرعاية الصحية.

المشكلة التي نسعى إلى حلها باستخدام Scribe واضحة: يقضي الأطباء وقتاً طويلاً جداً في توثيق المواعيد. فكم من هذا الوقت والجهد يمكننا توفيره؟

ننظر إلى الوقت المستغرق في التوثيق، ومدى رضا الأطباء، وفعالية ميزات مثل التعرّف على التشخيصات واقتراح رموز CPT في الاستغناء عن خطوات إضافية في سير العمل. ومع توسعنا لتشمل خدماتنا الطلبات والوصفات الطبية، سنطبق النهج نفسه. وينبغي لكل إمكان جديد أن يخفف عن الطبيب عبئاً عملياً ملموساً آخر خلال يومه.

كان التحسن في رصد رموز التشخيص لافتاً على نحو خاص. ففي التقييم، بلغت نسبة رصد رموز التشخيص في الحالات التي استُخدم فيها Scribe نحو 80%، مقارنة بنحو 26% في الحالات التي لم يُستخدم فيها. وهذا تحسن كبير في اتساق التوثيق السريري المنظّم، ومثال رائع على قدرة الذكاء الاصطناعي على تحقيق قيمة تتجاوز مجرد إنشاء ملاحظة.

إن عدد الملاحظات التي أُنشئت أمر مشجع، لكن النتائج الأهم هي مقدار العمل الذي نوفره، وجودة التوثيق واتساقه فيما نساعد على إعداده.

غالباً ما تعمل عيادات الطب والصحة النفسية المستقلة بموارد إدارية محدودة مقارنة بأنظمة الرعاية الصحية الأكبر حجماً. كيف يمكن للتوثيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي أن يساعد العيادات الصغيرة على المنافسة؟ وما العقبات التي لا تزال بحاجة إلى المعالجة، سواء تعلقت بتكاليف التنفيذ أو دمج سير العمل أو تبني التقنية؟

أعتقد أن أكبر فرصة تتيحها هذه التقنية للعيادات المستقلة هي المرونة في الاختيار. فمن خلال تخفيف الأعباء الإدارية عن الأطباء والموظفين، نتيح للعيادات اتخاذ قرارات أفضل بشأن كيفية استثمار وقتها ومواردها. فقد يرغب الطبيب في معاينة عدد أكبر من المرضى، أو في تخصيص وقت أطول للمرضى الذين يتابعهم بالفعل. وربما يرغب ببساطة في إنهاء موعده الأخير عند الساعة الخامسة، وقضاء 15 دقيقة في مراجعة التوثيق، ثم العودة إلى المنزل بدلاً من قضاء ساعتين إضافيتين في استدراك الأعمال المتراكمة. كل هذه نتائج قيّمة، وينبغي أن يكون للعيادة حق اختيار ما يهمها أكثر.

أما فيما يتعلق بالتنفيذ، فنحن بالفعل مزود التقنية للعيادة، لذا فإن دمج سير العمل من مسؤوليتنا لا من مسؤوليتها. يعمل Scribe على الأجهزة التي يملكها الأطباء بالفعل، وقد لا يتطلب البدء سوى جلسة تدريب واحدة أو جلستين. ومع ذلك، لا تملك العيادة الصغيرة مجالاً واسعاً لاستيعاب المشكلات التقنية. لذلك نسعى إلى جعل الإعداد ذاتياً قدر الإمكان.

أعتقد في نهاية المطاف أن الذكاء الاصطناعي يتيح للعيادات المستقلة الاستفادة من إمكانات وكفاءات تشغيلية كانت تتطلب تاريخياً مؤسسات أكبر بكثير. وبالقدر نفسه من الأهمية، يمنح العاملين في هذه العيادات تحكماً أكبر في كيفية قضاء وقتهم.

مع سنّ الولايات تشريعات متباينة على نحو متزايد لتنظيم الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية، ولا سيما الصحة السلوكية، كيف تتعامل EverHealth مع هذه البيئة التنظيمية المجزأة؟ وما التحديات التي تظهر عند تطوير منتج للذكاء الاصطناعي يتعين عليه تلبية متطلبات مختلفة بشأن موافقة المرضى وخصوصية البيانات وإشراف الأطباء في ولايات قضائية متعددة؟

أشعر وكأنني شاهدت هذا الفيلم من قبل. قضيت جزءًا كبيرًا من مسيرتي المهنية في مجال الرعاية الصحية عن بُعد قبل جائحة كوفيد-19، أتعامل مع الاختلافات بين الولايات في الترخيص ومكان وجود المريض والموافقة ووصف الأدوية وسداد التكاليف. ثم تغيرت القواعد بين عشية وضحاها تقريبًا، واضطررنا إلى التوسع فيما كانت هي نفسها تتغير باستمرار.

يبدو مشهد الذكاء الاصطناعي مشابهًا لذلك. نركز على استباق التشريعات المقترحة، وفهم الفروق الدقيقة بين الولايات وعلى المستوى الفيدرالي، وبناء المنتج بحيث يتمكن من التكيف.

تكتسب هذه المسألة أهمية خاصة في الرعاية السلوكية عن بُعد، حيث قد يعاين الطبيب الواحد مرضى في ولايات عديدة. لذا، يجب أن تكون الموافقة والخصوصية والإشراف الطبي ركائز أساسية قابلة للتهيئة في الخدمة.

الدرس الحقيقي الذي استخلصناه من تلك التجربة هو ضرورة بناء المنتج منذ البداية ليكون قادرًا على التكيف مع المتطلبات التنظيمية. وهذه هي الفلسفة التي نتبعها في توظيف الذكاء الاصطناعي لدى EverHealth. ومهمتنا أن نتولى أكبر قدر ممكن من هذا التعقيد، كي يتمكن الأطباء من التركيز على تقديم الرعاية.

تتوسع قدرات الذكاء الاصطناعي سريعًا، متجاوزةً التوثيق إلى دعم القرارات السريرية وإشراك المرضى، وصولًا إلى سير عمل في الرعاية الصحية يتسم بمزيد من الاستقلالية. أين ترون الحد الفاصل بين مساعدة الذكاء الاصطناعي والحكم السريري البشري، ولا سيما في مجال الصحة النفسية؟ وكيف تتصورون تطور تقنية EverHealth خلال السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة؟

يمكن للذكاء الاصطناعي أن يستمع وينظم المعلومات ويبرز السياق ذي الصلة ويقترح خيارات، لكن الحكم السريري يظل من اختصاص الطبيب.

وهذا مهم بوجه خاص في الصحة النفسية، حيث قد يكون لتاريخ المريض أو تغير نبرة صوته أو حتى ما لم يقله من دلالة تضاهي دلالة كلماته. ينبغي للتقنية أن تساعد الأطباء على أن يكونوا أكثر حضورًا في تلك اللحظات، لا أقل.

خلال السنوات الثلاث إلى الخمس المقبلة، ستتجاوز الفرصة بكثير مجرد تطوير أداة تدوين أذكى. وتتمثل رؤيتنا في EverHealth في توفير رحلة رعاية ذكية للمرضى في العيادات الخارجية، تساعد فيها التقنية على ربط ما يحدث قبل الزيارة وأثناءها وبعدها.

تخيلوا عيادة تتذكر ما يهم: تتوفر فيها المعلومات ذات الصلة عن تاريخ المريض وقت الحاجة، ويستطيع الأطباء التركيز على المريض بدلًا من محاولة جمع شتات المعلومات المتفرقة، وتنتقل القرارات السريرية بسلاسة أكبر إلى التوثيق والترميز وتنسيق الرعاية والمتابعة. لا يقتصر هدفنا على إنجاز المهام الفردية بسرعة أكبر، بل نريد الحد من العوائق التي تفصل بينها.

بوصلتنا في كل ما نقوم به هي ضمان أن يشعر كل مريض بأننا نراه ونفهمه تمامًا، وأن يمتلك كل مقدم رعاية الوضوح اللازم لتقديم رعاية مترابطة بثقة.

شكرًا على هذا الحوار الرائع. ويمكن للقراء الراغبين في استكشاف التوثيق السريري بمساعدة الذكاء الاصطناعي وسير العمل المترابط في الرعاية الصحية زيارة EverHealth.