临床医生是世界上最辛苦的工作岗位之一。他们需要夜以继日地为老年患者群体服务,应对快速变化的监管环境,并在人手严重短缺的情况下努力推动数字化转型。而随着与医疗保健相关的成本不断提高,加上法规中对文档及管理流程更为严苛的需求,预计医生能够用于诊疗服务的时长将被进一步缩短。
密歇根大学医学院院长Marschall S. Runge表示:“一系列研究表明,医生的职业倦怠感——通常表现为失去工作热情、玩世不恭以及个人成就感消失——这正在成为医疗行业一大主要问题。”
根据2018年由医师基金会发布的报告所言,有多达78%的受访者表示偶尔会感到精神萎靡,这一数字比2016年的调查高出4%。此外,医生的自杀率也达到普通群体的两倍。
Runge医生补充称,“据估计,每年有300到400名医生因此而失去生命。”
职业倦怠会导致工作满意度下降、工作场所文化恶化、医疗错误增加以及患者体验变差等问题。此外,倦怠也可能带来极高的经济成本。斯坦福医药公司估计,与医生倦怠相关的职务更替与流动成本每年高达近800万美元。美国国家特别工作小组最近的一项研究也表明,美国医生的流动成本已经超过170亿美元。
引发医生倦怠的原因多种多样,具体包括重症门诊与住院轮换、涉及健康记录与基于编码的保险账单等非临床管理任务、工作与生活之间的精力分配失衡、医疗事故问题、自主权丧失、“自我工作意义认同感”的丧失以及医患关系的恶化等等。
美国医学院协会主席Darrel G. Kirch医生指出,医疗保健领域存在着五大“严重问题”,并给医疗服务提供者带来了一系列现实挑战。其中包括:
• 制药劳动力与供应成本的增加
• 过多新的临床合作伙伴关系
• 国会与行政规定
• 调整与改变人口统计数据
• 收紧报销口径
对于职业倦怠问题的关注,最终引发了与医生福祉相关的对话。目前,一些医院与大型医师团体终于开始正面回应这一长期没能得到重视的问题,并采取措施加以应对。临床医生现在可以享受健康咨询师、瑜伽、按摩以及教练等服务。然而,这些选择的意义似乎非常有限,因为医师的时间本来就不充裕。
医生需要花费大量时间将信息输入电子健康记录(简称EHR)当中,具体时长甚至达到诊断时耗的两倍。事实上,EHR处理加上医疗保险、报销以及医疗与法律责任(例如医疗事故)所需要的大量文件,正是令医生产生倦怠感的主要原因。
但这些日常例行操作中的挑战也代表着一种重要机遇,有望在各类或大或小的人工智能(AI)解决方案手中得到解决。以下三个实例即展示了AI技术在减少医生倦怠心态方面所具有的巨大潜力:
1. AI在数据管理与日常运营中的角色
医生可以在无需使用键盘的情况下以电子方式将数据输入数据库,并通过语音命令要求实验室处理结果与图表自动显示出来。最近,3M公司收购了专门为医生提供AI支持型语音服务的厂商M * Modal。另一家总部位于旧金山的公司Lightning Bolt承诺简化约诊安排流程,Cerner公司则正在投资环境感知EHR以为临床医生提供更多参考信息。例如,当医生在病房内进行治疗时,医生的平板电脑将根据当前所在的病床自动显示患者的EHR信息。
2. AI在决策支持中的作用
AMA认为决策支持代表着AI未来的另一大潜在发展空间。利用AI方案,医生能够根据更明智且更有意义的决策结果放心工作,这反过来又能够给其他临床医生提供重要的决策数据点。IBM公司正在建立一个名为Medical Sieve的项目,其目标在于建立起具有分析推理能力的下一代认知助手,以帮助医生快速完成决策流程。
为了遵守法规要求,临床医生们同样压力很大。《保护医疗保险法》(PAMA)要求医生在为购买了医疗保险的患者预约MRI或CT之类的成像服务之前,首先审查各类标准。其目标在于减少不必要的预约次数,以及降低额外的诊疗成本。医生可以向患者解释审查信息,向他们说明为何需要或者不需要进行预约。由于EHR的数据输入流程非常耗时,因此这部分市场也正在尝试引入对应的自动化工具。
以Cranberry Peak公司为例,他们就开发出多种AI算法,能够在审查适用标准方面充当医生的得力数字助手,从而在一定程度上减轻管理工作的强度。
3. AI在诊断与治疗当中的作用
基于AI的交互式聊天机器人能够帮助接待患者、分析响应并提供关于其潜在健康状况及风险的反馈意见。总部位于伦敦的Babylon公司就投资数百万美元以研发AI聊天机器人,试图通过庞大的知识库与推理引擎重现医师级别的建议。该供应商指出,最终只有15%的用户需要接触人类医师。Sense.ly公司的“Molly”是另一种基于AI技术的机器人,能够帮助患者自行完成慢性疾病及手术后的日常护理工作。
人工智能技术可能永远无法真正解决医生的职业倦怠问题,也可能永远无法彻底取代人类的基本感知。但随着AI技术对于医疗保健领域的深度涉入,我们相信这些技术方案能够减轻与医师职业相关的众多行政负担,从而确保从业者们能够将更多时间投入到患者诊疗当中,最终带来更高的医治质量与更好的护理结果。
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