医疗保健系统面临越来越大的压力，需要更快、更准确地处理来自不断扩大的内部和外部来源的数据。与此同时，Covid-19 加剧了本已严重缺乏训练有素的医疗专业人员的问题。
通过自动化日常任务、简化操作和加强患者护理，包括人工智能(AI) 和自动化在内的技术正在帮助优化资源并提高医疗保健效率。这些好处反过来又有助于抵消人才短缺的影响。
为什么医疗保健需要自动化
最近的一项研究表明，许多医护人员正在经历倦怠，而行政工作是一个很大的贡献者：调查受访者报告说，他们将 34% 的时间花在行政工作上。
此外，一项关于“减少和预防医疗差错”的研究发现，医疗差错已成为美国的主要死因，每年造成约 10 万人死亡。这些统计数据突出了医疗保健行业中需要紧急关注的严重问题。它们还表明，医疗保健组织和政策制定者需要优先投资自动化和其他创新技术，以改善医疗服务的提供。
例如，通过使用 AI 实现数据输入和预约安排的自动化，医疗机构可以减轻员工的管理负担，让他们能够专注于需要人工交互或干预的更复杂的任务。同样，通过使用预测分析来优化人员配备水平，医疗保健组织可以确保他们在正确的时间拥有正确数量的员工，这有助于改善患者的治疗效果并减少倦怠。
超级自动化的好处
超自动化技术有可能通过提高效率、降低成本和改善患者治疗效果来解决上述许多挑战。
超自动化需要人类工作流程的自动化，同时指导一系列相关任务。通过超级自动化，多种技术协同工作以克服单一技术带来的障碍。
例如，机器人过程自动化(RPA) 和其他形式的自动化为提高医疗保健环境中的业务敏捷性和运营效率提供了巨大希望。尽管 RPA 具有巨大的潜力，但不能单独使用它来适应不断变化的医疗环境。人工智能、机器学习(ML)、自然语言处理(NLP) 和智能文档处理都是为 RPA 提供认知层的技术示例。
与 RPA 在自动化处理非结构化数据方面的能力有限不同，智能自动化(IA) 利用 AI 将分析、逻辑、判断和决策制定纳入更高阶任务的自动化中。通过所有这些技术的协同工作，管理和其他任务可以实现自动化，从而使医护人员腾出时间专注于更高级别的任务，尤其是更好的患者护理。
4 个医疗保健用例
在医疗保健行业中，非常强调以患者为中心的护理。因此，医疗保健提供者正在转向数字平台，这些平台有可能引入令人兴奋的提供医疗服务的新方法。这允许采用专门的方法来加强患者护理。下面，我重点介绍了四个使用超级自动化的案例，其中两个专门与患者护理相关。
1.AI医疗诊断
通过将超级自动化与计算机视觉、ML 和智能流程等其他技术相结合，医疗保健公司可以在创纪录的时间内生成可靠的报告。例如，为了识别医疗状况，计算机视觉和基于 ML 的解决方案会分析放射学扫描。随后，自动化工作流程可以根据专业化、部门、阅读能力等分配案例。然后，它可以相应地确定它们的优先级。
检查完成后，医生可以将诊断结果以电子方式发回给患者，并纳入电子病历 (EMR)。然后，人工智能可以分析来自 EMR 的患者数据，包括病史和实验室结果，以帮助医生做出更准确的诊断和治疗建议。一些人工智能驱动的诊断工具，例如Merative（以前称为 IBM Watson Health），可以轻松完成这项工作。
2.远程病人监护
近年来，我们经历过医疗设施的物理访问受到障碍和封锁的限制。在这些类型的场景中，远程患者监测 (RPM) 使医疗保健提供者能够在传统临床环境之外跟踪患者的健康状况。RPM 通常涉及使用可穿戴设备、传感器或移动应用程序来收集患者数据并将其传输给医疗保健提供者进行分析。
RPM 的目标是允许医疗保健提供者实时监控患者并检测任何可能需要干预的相关趋势或异常情况。这可以通过更早地检测健康问题的发生并提供更个性化的护理来帮助改善患者的治疗效果，减少再次入院并降低医疗保健成本。
高危患者，例如患有慢性病或正在接受急性期后护理的患者，可以受益于可穿戴设备来跟踪生命体征，例如血压和血糖水平。由于数据分析能够发出警报并为患者参与计划提供建议，因此数字健康助理可以推动遵守治疗建议以处理个性化护理。
3.行政任务
通过 AI、RPA、流程挖掘和数据分析，可以改善患者体验和运营效率。根据我的经验，AI 和 RPA 有助于自动执行重复且耗时的任务，例如数据输入和预约安排，因此医疗保健专业人员可以将更多时间花在患者护理上。
流程挖掘和数据分析可以帮助识别工作流和流程中的低效率，支持数据驱动的决策并提高运营效率。例如，预约安排可以使用虚拟健康机器人来实现，例如微软的Azure Healthcare Bot。
Microsoft 的虚拟健康机器人提供 AI 功能并且非常易于设置。它可用于检测缺失的资格数据。此外，它还与外部应用程序连接，以收集预约和患者登记过程中丢失的信息。
根据我使用此 Microsoft 医疗保健机器人的经验，这里有五个步骤可帮助您正确实施，以便您从该机器人中获得最大收益：
- 定义用例：这可能包括预约安排、症状检查、药物管理等任务。
- 开发机器人：使用 Microsoft 的 Bot Framework 构建和训练机器人。这涉及定义机器人的对话流程、开发自然语言处理能力以及将机器人与相关后端系统（如 EMR 系统）集成。
- 部署机器人：将机器人部署到所需的平台，例如组织的网站、移动应用程序或消息传递。
- 测试和改进：在受控环境中测试机器人以确保其按预期运行。根据用户反馈和数据分析优化机器人的响应和工作流程。
- 扩展和维护：随着机器人使用量的增加，扩展机器人以满足需求。监控机器人的性能并定期更新它的新特性和功能。
4. 供应链
在供应链中，协调商品和服务从供应商到客户的流动可能是一个复杂且耗时的过程。在医疗保健行业，供应链负责各种材料的及时交付。
人工智能算法用于分析需求模式和预测未来需求，使组织能够优化库存水平并减少浪费。自动化还用于简化采购流程，减少订购和接收货物所需的时间和精力。
最后的想法
在许多行业中，超级自动化正迅速成为一种必需品，而不是一种新鲜事物。在医疗保健领域，超级自动化不仅提高了该行业为应对大流行而快速转型的效率，而且还对患者治疗和健康结果产生了有益影响。
在医疗保健领域，超级自动化可以为企业提供新的方式，通过显着的运营改进和投资回报率来提供可衡量的商业价值。当涉及医疗保健部门的日常运营时，例如患者登记、通知和建议，该技术可以为医疗保健组织内的许多部门提供帮助。随着人工智能和自动化使用的增加，更多的组织将体验到更好的结果，包括减少对人工的依赖和提高精度。