开启新的篇章
代理式人工智能引领医疗的未来
该系列包含两篇文章，我们将探索医疗服务供应商如何利用人工智能和工作设计实现医疗服务转型。上篇进行概述；下篇探讨人工智能对医疗行业人员管理的影响。
医疗行业正在经历快速转型。成本高昂且人才稀缺，然而人工智能可以帮助医疗服务供应商以更少的资源做的更多更好——通过代理式人工智能，数字代理将扩展医护人员的能力，从而满足需求。这一转变需要对工作进行彻底的重新思考，以确保医疗服务保持高效、有影响力和可持续。
什么是代理式人工智能？
代理式人工智能是一种复杂的自主系统，能够在没有持续人工干预的情况下朝着目标前进。代理式人工智能可以通过结合以下能力，自主学习、感知、推理、规划，甚至做出决策：
- 机器人流程自动化 (RPA)的效率
- 聊天机器人的自然语言处理 (NLP)
- 机器学习 (ML) 的试错法
- 大型语言模型 (LLMs) 的处理能力
- 预测型人工智能的数据驱动逻辑
- 生成式人工智能(Gen AI) 的创新产出
人工智能和自动化如何推动医疗行业转型
从提高生产力和效率到弥合知识和技能缺口，人工智能和自动化能够推动绩效的指数级提升。然而在医疗领域，重点是释放产能，以便将人才和技能重新部署到最需要的地方。
实现这一目标需要采取“逆向工作”而非“技术驱动”的方法。尽管67%的雇主 在采用新工具时并未改变工作方式，领先的组织却正在拥抱人工智能增强型操作系统（AOS），并将人工智能融入其文化、战略和运营中，以释放人机协同的潜力。
很多医疗系统正在重新设计工作，以实现人机的最佳组合。通过工作设计，这些系统可以将工作和流程分解为任务，识别哪些任务最适合由人类或技术（或两者）完成，然后重构新的工作方式。
医疗工作设计带来的机会
除了肿瘤学，这种工作重设计使各类医疗专业人员能够“充分发挥其执业资格的作用”，利用全部受训技能，处理复杂任务。医疗服务供应商现在正在多个领域探索自动化和人工智能的应用：
尽管电子健康记录（EHRs）有诸多益处，但临床医生经常将其 视为导致职业倦怠的原因之一。人工智能可以帮助管理电子健康记录，以减轻工作量并促进多个团队之间的协同服务。
人工智能可以创建“数字孪生”或模型，例如医疗设施的图像，并绘制平面图以帮助优化工作流程和运营。它还可以简化常规的患者互动。
医护人员可以使用人工智能更高效地收集和处理患者数据，甚至根据严重程度和资源可用性对患者进行分类和优先处理。
图像处理类人工智能工具可以增强和修复医学影像（例如X光、核磁共振成像和CT扫描），以提高可见度、改善诊断并助力明智决策。
繁忙的医护人员在每位患者身上花费的时间有限。人工智能系统可以分析大量零散的数据，构建全面的患者档案，从而实现高效、准确的决策。
人工智能极大的改变了评估和推荐可能治疗方案的过程。这意味着筛选数据的时间减少，探索解决方案的时间增加。
达芬奇手术系统融合了人工智能和机器人技术，能够实现微创手术，且精准度和可靠性更高。它能带来更好的治疗结果，缩短住院时间，从而也节省了成本。
人工智能可以将药物说明和其他沟通内容转化成不同的形式、渠道、风格和语言，以最大限度提高患者的参与度、可及性和健康效果。
医护专业人员需要跟上该领域的发展步伐。人工智能可以支持模拟和培训，帮助工作人员做好与患者互动、实际操作和再认证考试的准备。
鉴于生成式人工智能和代理式人工智能的进一步发展，这对于医疗工作设计而言，只是冰山一角。在我们的下篇文章中，您将了解到这些技术如何极大的改变医疗行业人员管理的。
关于作者
Ravin Jesuthasan
is Senior Partner, Global Transformation Services Leader at Mercer
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