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從以上成果我們能夠看出，固然此研討存在樣本量較小等范圍性，反應出的成績卻十分較著。臨床事情者在病歷輸出這一項目上破費過量的工夫，與病人間接打仗的工夫遭到極大緊縮，這在對工夫和服從十分垂青的急診科尤其較著。很多研討顯現，比照紙質病歷，電子病歷利用者在看診速率上有所降落，但是因為電子病歷在編碼臨床效勞和得到第三方付出方面、比紙質病歷更有服從，整體計較電子病歷為病院帶來更大的支出。在醫療質量方面，近來哈佛和斯坦福對27萬人次的門診數據闡發表白，電子病歷并未對醫療質量發生明顯進步。在南卡羅來納大學急診部分的數據顯現，電子病歷讓病人每次看診節省了近120分鐘，進步了病人的周轉速率。針對電子病歷的研討在美國屢見不鮮，但是因為EHR體系的品牌和各個醫療機構狀況的差別，加上評價手腕和辦法的紛歧致，有時分得出許多差別的結論。不外電子病歷關于醫療營業的辦理和評價，醫療質量的尺度化和科研的感化，根本是被公認的。針對臨床事情者在電子病歷破費過量工夫的成績，近來大熱的野生智能(AI)或許能供給謎底。普通以為野生智能次要對疾病的診斷和醫治上可以有效武之地，包羅機械讀片、闡發影象和病理切片，和進修大批文獻而且供給最好醫治計劃。但是許多人還沒認識到的是，AI在改進臨床事情流程上也能助臨床事情者落井下石。在不久的將來，大夫所需求做的僅僅是核實和修正AI主動天生的病歷。如許的手腕將大大低落臨床事情者輸出病歷的工夫耗損，將更多精神投入在與病人交換的歷程中，這將協助臨床事情者在一樣工夫內處置更多病人，進步病人合意度，同時增長醫療機構的服從和支出。美國今朝有很多公司在研發如許的語音辨認和智能處置的AI體系，好比Nuance Dragon Medical，Dolby，Entrada等等。固然今朝這類AI仍未完整成熟，到達利用預期，但關于減緩電子病歷關于臨床事情的負面影響，我們有了新的思緒。大概更多的醫療AI草創企業和立異性醫療機構都該當思索增長對電子病歷體系的立異性投入，從而不竭優化臨床流程，改良醫療質量和病人合意度，同時獲得經濟效益。有些臨床事情者對AI的呈現和提高會發生驚愕感情，擔憂AI會替換許多大夫的事情。他們夸大對病人的同理心、人與人的之間的關心才是人類大夫比擬AI的最大劣勢。但是將來的AI，在進步電子病歷輸出服從上對人類大夫的協助，或許能反而協助人類大夫騰出工夫，增長與病人的facetime(面劈面的工夫)，進一步穩固和凸顯人類大夫不成替換的人文關心和同理心劣勢。在此根底上，人類大夫再進一步使用AI壯大的診斷和醫治闡發力進步醫療結果。這類人機協作的形式，能夠恰是我們尋求的醫療和野生智能分離的準確“翻開方法”。

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