利用人工智能对抗临床医生倦怠：2025 年智能医疗工作流程愿景

我们所熟知的医疗保健领域，如同其他几个行业一样，在过去几年里被人工智能彻底改变了。尽管许多人对这种变化的利弊存有争议，但这项技术在解决医学界最持久的挑战之一——临床医生倦怠——方面尤为有效。

随着我们见证这个新时代的到来，语音人工智能与环境临床智能等相关技术的整合——我们目前关注的重点 奥格尼特o 事实证明，它在恢复护理的人性化元素方面具有革命性意义，同时提高了临床管理、文档和其他倦怠驱动因素的效率和准确性。

倦怠危机：2025 年我们的处境

尽管最近的数据显示情况有所改善，但医疗保健专业人员的倦怠问题仍然是一个关键问题。根据 最新调查, 尽管过去一年情况略有改善，但近一半的美国医生仍然经历着某种形式的倦怠。沉重的行政负担加剧了这场危机，医生们 34 之间的支出–55% 的工作时间 汇编临床文档并审查电子病历（EMR）。其后果不仅会影响临床医生的健康，还会影响患者护理质量、医疗成本和员工保留率。

财务影响也令人震惊——医生倦怠 医疗系统成本 每年约 4.6 亿美元 仅营业额成本一项就高达17,800亿美元。更令人担忧的是，美国医学会预测，到48,000年，初级保健医生的缺口将达到2034至XNUMX名，部分原因是倦怠导致的人员流失。这些统计数据凸显了我们迫切需要创新解决方案，以解决临床医生压力的根本原因。

尤其令人担忧的是医生时间分配不均。医生用于患者护理的每一小时，通常都要花费近两倍于此的时间用于电子文档和计算机操作。这种不平衡从根本上损害了医患关系，并降低了医生从实践中获得的满足感。

人工智能的快速发展：从转录到智能辅助

从传统的医疗转录到如今先进的人工智能助手，这一历程代表着医疗保健领域最重要的技术飞跃之一。我自己的职业道路也反映了这一演变。19岁时，我创立了Scribetech，为英国国家医疗服务体系（NHS）提供转录服务，亲眼目睹了繁重的文档记录如何消耗着临床医生的时间和精力。这些经历塑造了我对Augnito的愿景——超越单纯的转录，打造真正理解临床情境的智能系统。

我们开发的语音 AI 解决方案融合了自动语音识别 (ASR)、自然语言处理 (NLP) 和生成式 AI，旨在彻底改变临床医生记录护理的方式。与早期的转录服务或基础语音识别不同，如今的临床语音 AI 能够理解医学术语、识别语境，并与现有工作流程无缝集成。

技术进步令人瞩目。如今，我们看到的人工智能系统不仅能够开箱即用，转录准确率超过 99%，还能理解不同专业的医学用语的细微差别。这些系统可以区分发音相似的术语，适应不同的口音和说话风格，甚至识别潜在的文档缺陷或不一致之处。

2025 年人工智能应对倦怠工具包

医疗保健机构如今可以使用一系列先进的人工智能工具，这些工具专门用于解决导致倦怠的行政负担。让我们来看看当今改变临床工作流程的最具影响力的应用：

环境临床智能：

环境系统或许是减轻文档负担方面最重要的突破。这些人工智能助手会被动地倾听医生与患者的对话，并自动实时生成结构化的临床记录。这项技术已经显著成熟，最近的应用也展现了显著的成果。一些实施环境人工智能系统的机构报告称，他们已经出现了倦怠的情况。 减幅高达 30% 在参与的临床医生中。

除了基本的转录功能外，这些系统现在还能智能地将信息组织到病历的相应部分，突出显示关键的临床发现，甚至根据对话内容提出潜在的诊断或治疗方案。这使得医生在诊疗过程中能够完全专注于患者，而不是在患者和病历之间分散注意力。

自动化工作流程优化：

除了文档处理之外，AI 还越来越多地承担复杂的临床工作流程任务。现代系统现在可以：

• 自动化转诊管理，减少延误并改善患者流量
• 预填充例行文档元素
• 通过对患者记录的智能分析来识别并解决护理差距
• 简化保险授权和计费流程
• 根据患者特定数据提供实时临床决策支持

这些功能的影响是巨大的。实施全面 AI 工作流程解决方案的医疗保健机构报告称，在某些环境中，生产力提升超过 40%。在部署了 Augnito 解决方案的阿波罗医院，医生平均每月节省 44 小时，同时整体生产力提升 46%，并在实施后的短短六个月内实现了高达 21 倍的投资回报率。

访问前准备和访问后文档：

临床就诊本身只是记录负担的一部分。AI 正在通过以下方式解决整个患者就诊过程：

• 创建定制的就诊前总结，重点突出相关患者病史
• 根据就诊类型和患者病史自动安排常规检查
• 生成包括出院说明在内的访问后文档
• 提供后续提醒和护理计划依从性监控

这些功能显著减轻了临床医生的认知负担，使他们能够将精力集中在临床决策上，而不是行政任务上。最近的研究表明 认知负荷减少61% 在实施全面 AI 文档解决方案的组织中。

“超级临床医生”的崛起

令人兴奋的是，我们也见证了“超级临床医生”的崛起——他们的能力在AI助手的助力下得到了显著提升。这些AI赋能的临床医生展现出更高的诊断准确性、更高的效率、更低的压力水平，以及更佳的医患关系。

重要的是，我们认为其目标并非取代临床判断，而是增强其能力。通过处理日常文档和管理任务，AI 可以让临床医生专注于需要人类专业知识、同理心和直觉的护理领域。人机交互与人工智能的协同作用代表着理想的平衡——技术处理重复性任务，而临床医生则运用其独特的人类技能进行患者护理。

有趣的是，2025 年医生情绪调查显示， 减少 10% 倦怠程度 与2024年相比，考虑离开该行业的医生数量明显减少。受访者特别指出，人工智能协助完成行政工作是他们提升工作满意度和重燃医学热情的关键因素。

实施挑战和道德考量

尽管人工智能取得了诸多进展，但在医疗保健工作流程中实施人工智能仍面临重大挑战。医疗机构必须应对以下挑战：

• 与现有系统集成：确保 AI 解决方案与当前的 EHR 平台和临床工作流程无缝协作
• 培训要求：为临床医生提供足够的教育，以有效地利用新技术
• 隐私和安全问题：对敏感患者数据进行强有力的保护
• 减少偏见：确保人工智能系统不会延续或放大医疗保健领域现有的偏见
• 适当的监督：保持自动化和人工监督的适当平衡

最成功的实施是那些从一开始就让临床医生参与进来，设计出能够补充而非颠覆现有实践的工作流程的机构。那些将人工智能的实施视为文化转型而非单纯的技术部署的机构，取得了最可持续的成果。

伦理考量依然至关重要。随着人工智能系统日益自主，关于问责制、透明度以及人机之间责任的合理划分等问题需要深思熟虑。医疗界正在持续开发相关框架，以确保这些强大的工具能够提升而非削弱医疗质量和人性化。

2025 年及以后的愿景

展望未来，我设想一个医疗保健生态系统，其中人工智能将成为临床医生在日常工作中隐形却不可或缺的伙伴。这一愿景的关键要素包括：

完整的工作流程集成

真正具有变革意义的人工智能并非针对单个任务的单点解决方案，而是将无缝集成到整个临床工作流程中。这意味着统一的系统将在单一智能平台内处理文档、决策支持、医嘱录入、计费和患者沟通。目前医疗技术存在的碎片化现象将被围绕临床医生需求设计的一体化系统所取代。

智能专业化

随着人工智能技术的成熟，我们将看到越来越多针对特定临床专科、环境和临床医生个人偏好而量身定制的专业系统。千篇一律的方案将被基于使用模式和反馈进行学习和演进的自适应解决方案所取代。

超越文档

虽然文档记录仍然是当今的重点，但下一个前沿领域涉及人工智能系统，该系统能够主动识别患者需求、预测临床恶化、优化资源配置并协调不同机构的护理。这些先进的功能将进一步提高临床医生的效率，同时减轻认知负担。

人机合作

医疗保健的未来不仅仅在于技术，更在于人机深度合作，从而充分发挥两者的优势。在 Augnito，我们的使命始终专注于创造技术，使临床医生能够以其执照的最高水平执业，同时重拾他们从医的乐趣。

2025年的技术能力代表着显著的进步，但征程仍在继续。医疗保健领导者必须继续投资于能够从根本上解决倦怠的解决方案，同时维护医疗保健中至关重要的人际关系。临床医生不应将这些工具视为专业知识的替代品，而应将其视为提升自身能力、改善生活质量的合作伙伴。

展望未来，我诚邀医疗机构思考：我们如何才能利用人工智能，不仅提升效率，更能从根本上重塑临床工作流程，从而优先考虑临床医生的健康和患者体验？这个问题的答案将影响未来几代人的医疗保健。

贵机构正在采取哪些措施利用人工智能来应对临床医生的倦怠？我欢迎您分享您的想法和经验，我们共同努力，打造一个更好地服务于患者和医疗服务提供者的医疗保健体系。