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(lái)5年每個(gè)組織的平均投資將達(dá)到3240萬(wàn)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(lái)投資回報(bào)--未來(lái)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?；蛘?，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。

 

 

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(guò)在應(yīng)用程序中添加人工智能來(lái)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新。在文檔中使用語(yǔ)音助手和自然語(yǔ)言處理(NLP)來(lái)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(shuō)。人工智能是否能解決EMR的UI/UX問(wèn)題，目前還沒(méi)有定論--而以前被盲目承諾過(guò)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(wèn)題。

 

 

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(lái)自Health Catalyst的第三方供應(yīng)商的預(yù)測(cè)模型，來(lái)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(lái)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(yáng)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。

 

 

跨行業(yè)的業(yè)務(wù)流程管理(BPM)從業(yè)人員長(zhǎng)期以來(lái)一直習(xí)慣于將工作流程編寫成一系列的任務(wù)，并通過(guò)完成這些任務(wù)以產(chǎn)生工作結(jié)果。一個(gè)規(guī)范化的工作流可以與多個(gè)系統(tǒng)和工作人員進(jìn)行交互，并對(duì)其性能進(jìn)行監(jiān)視和分析。

 

直到最近，常見(jiàn)得BPM工具還很笨重，BPM項(xiàng)目也很昂貴。因此，BPM項(xiàng)目主要是在企業(yè)中實(shí)現(xiàn)的，并且通常是為了降低復(fù)雜后端流程的成本，例如訂單的執(zhí)行和供應(yīng)鏈的管理。但是最近，人們對(duì)于將BPM用于客戶體驗(yàn)和數(shù)字轉(zhuǎn)型的興趣使得BPM走出了幕后。巧合的是，改善客戶體驗(yàn)也是AI的主要用例之一。這個(gè)交集促使BPM供應(yīng)商競(jìng)相實(shí)現(xiàn)了其平臺(tái)的AI支持。

 

將關(guān)注點(diǎn)轉(zhuǎn)移到客戶(或患者)體驗(yàn)上，增強(qiáng)了BPM在醫(yī)療保健方面的相關(guān)性。從本質(zhì)上講，已編碼的工作流是護(hù)理團(tuán)隊(duì)當(dāng)前手工執(zhí)行工作的數(shù)字版本。它使得醫(yī)療組織能夠監(jiān)控醫(yī)療工作的流程，對(duì)不利條件做出快速反應(yīng)，并不斷改進(jìn)流程，渥太華醫(yī)院的BPM項(xiàng)目就說(shuō)明了這一點(diǎn)。

 

使用人工智能來(lái)對(duì)已編碼的工作流進(jìn)行操作，從本質(zhì)上來(lái)講是將工作流包含在其預(yù)測(cè)模型當(dāng)中，這不僅可以自動(dòng)化工作流及其任務(wù)，還可以對(duì)工作流進(jìn)行修改，從而不斷改進(jìn)流程。這種以流程為中心的方法的獨(dú)特之處在于，隨著時(shí)間的推移，隨著人工智能開(kāi)始考慮我們做事的方式，并試圖為我們做事，工作流將會(huì)變得越來(lái)越更智能。

 

 

然而，醫(yī)療保健行業(yè)缺少同樣能夠推動(dòng)其他行業(yè)采用以流程為中心的方法的一個(gè)關(guān)鍵因素：工作流通常涉及的具有廣泛可用性的API。盡管最近的低代碼BPM工具通過(guò)與Salesforce.com、Dropbox、谷歌等應(yīng)用程序的拖放集成，極大地簡(jiǎn)化了工作流編碼，但這種便利性在醫(yī)療保健領(lǐng)域卻受到了限制。不過(guò)，多年來(lái)，像AllScripts和Athenahealth這樣的EHR供應(yīng)商以及其他的一些公司都公開(kāi)了API來(lái)訪問(wèn)他們的數(shù)據(jù)。Redox和Sansoro Health等公司也推出了自己的專有API，利用HL7 v2和FHIR等標(biāo)準(zhǔn)來(lái)保護(hù)醫(yī)療保健組織和開(kāi)發(fā)人員免受集成多個(gè)系統(tǒng)所帶來(lái)的復(fù)雜性。

 

工作流的編碼工作也導(dǎo)致產(chǎn)生了一系列新的“業(yè)務(wù)流程應(yīng)用程序”，這些“業(yè)務(wù)流程應(yīng)用程序”可以通過(guò)工作流上下文的表單(例如，病人出院)或某些語(yǔ)音助手與醫(yī)護(hù)人員進(jìn)行交互。由于這些業(yè)務(wù)流程應(yīng)用程序具有工作流程的感知能力，它們可以通過(guò)自動(dòng)化工作流、任務(wù)和流程優(yōu)化來(lái)簡(jiǎn)化工作人員與多個(gè)系統(tǒng)的交互，以及它們之間的交互。例如，一個(gè)人工智能驅(qū)動(dòng)的、可編碼的工作流可以在護(hù)理團(tuán)隊(duì)、外部測(cè)試中心和患者之間實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)工作的神奇效果，通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的命令“將患者轉(zhuǎn)到Eastlake進(jìn)行測(cè)試”，通過(guò)這樣的護(hù)理過(guò)程，病人可以來(lái)到辦公室，進(jìn)行檢查，并在合理的時(shí)間范圍內(nèi)對(duì)下一步進(jìn)行規(guī)劃。更不用說(shuō)在EHR中，你不需要點(diǎn)擊就可以將數(shù)據(jù)輸入到適當(dāng)?shù)钠聊恢腥ァ?/div>