如何緩解電子病歷對臨床工作的負(fù)面影響，這里有個新思路。

在美國，隨著電子病歷（EHR）的普及，臨床醫(yī)生不得不在病歷上花更多時間精力。

根據(jù)美國總統(tǒng)奧巴馬2009年簽署的HITECH法案（衛(wèi)生信息技術(shù)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和臨床健康法案），政府投入了190多億美元在全美推廣使用醫(yī)療信息技術(shù)，包括電子病歷。

理論上，電子病歷能夠增強臨床工作者的信息交互，保障病人*，降低醫(yī)療錯誤，避免重復(fù)性的實驗室檢查，也幫助醫(yī)療付費方（政府或*公司）對臨床工作進(jìn)行評估和費用支付。

然而隨著電子病歷的推廣，大量的病歷輸入負(fù)擔(dān)也不斷成為困擾臨床醫(yī)生職業(yè)滿意度的一大痛點。醫(yī)生甚至因為在過于繁雜的病歷輸入中消磨了從醫(yī)的樂趣，甚至萌生退意，這些人不在少數(shù)。

透過美國一個社區(qū)醫(yī)院的急診科的電子病歷使用情況的研究，我們可以管中窺豹。

現(xiàn)狀：電子病歷的沉重負(fù)擔(dān)

2013年，在賓夕法尼亞州小城Allentown的St Luke醫(yī)院急診室，總共16名臨床工作者，包括主治醫(yī)師（4名）、住院醫(yī)生（7名）、以及其他中級醫(yī)療服務(wù)提供者（比如執(zhí)業(yè)護(hù)士，醫(yī)生助理等，5名）30小時內(nèi)的臨床工作時間的利用情況被全程記錄下來。

記錄的時間分成四大塊：病歷和醫(yī)囑輸入的時間直接病人接觸時間閱讀和評估病歷/化驗報告的時間與同事討論的時間

同時，醫(yī)務(wù)人員在每個病人以及每個小時的鼠標(biāo)點擊量也被記錄下來。

時間利用結(jié)果如下圖所示：

平均鼠標(biāo)點擊率，每小時400次，按每10小時一檔急診班計算，每個臨床工作者在一檔班的時間內(nèi)要點擊鼠標(biāo)4000次。

其中具體的臨床活動需要點擊鼠標(biāo)量如下：

從以上結(jié)果我們可以看出，雖然此研究存在樣本量較小等局限性，反映出的問題卻非常明顯。

臨床工作者在病歷輸入這一項目上花費過多的時間，與病人直接接觸的時間受到極大壓縮，這在對時間和效率非?？粗氐募痹\科尤為明顯。

未來改進(jìn)之道：人工智能

許多研究顯示，對比紙質(zhì)病歷，電子病歷使用者在看診速度上有所下降，然而由于電子病歷在編碼臨床服務(wù)和獲得第三方支付方面、比紙質(zhì)病歷更*，總體計算電子病歷為醫(yī)院帶來更大的收入。

在醫(yī)療質(zhì)量方面，*近哈佛和斯坦福對27萬人次的門診數(shù)據(jù)分析表明，電子病歷并未對醫(yī)療質(zhì)量產(chǎn)生顯著提高。

在南卡羅來納大學(xué)急診部門的數(shù)據(jù)顯示，電子病歷讓病人每次看診節(jié)約了近120分鐘，提高了病人的周轉(zhuǎn)速度。

針對電子病歷的研究在美國層出不窮，然而由于EHR系統(tǒng)的品牌以及各個醫(yī)療機構(gòu)情況的不同，加上評估手段和方法的不一致，有時候得出很多不同的結(jié)論。不過電子病歷對于醫(yī)療業(yè)務(wù)的管理和評估，醫(yī)療質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)化以及科研的作用，基本是被公認(rèn)的。

針對臨床工作者在電子病歷花費過多時間的問題，*近大熱的人工智能(AI)也許能提供答案。

一般認(rèn)為人工智能主要對疾病的診斷和治療上能夠有用武之地，包括機器讀片、分析影像和病理切片，以及學(xué)習(xí)大量文獻(xiàn)并且提供*佳治療方案。然而很多人還沒意識到的是，AI在改善臨床工作流程上也能助臨床工作者一臂之力。

針對電子病歷，目前傳統(tǒng)的輸入手段主要依賴于手動鍵盤輸入以及聽寫，而現(xiàn)在不斷進(jìn)步的人工智能正在慢慢具備自動在醫(yī)生和病人對話過程中讀取關(guān)鍵信息，生成病歷的能力。人工智能算法在經(jīng)受大數(shù)據(jù)磨煉和學(xué)習(xí)之后，將病人受診過程收集的語音信息，轉(zhuǎn)換為智能病歷，人類醫(yī)生可以理解并編輯。

在不久的未來，醫(yī)生所需要做的僅僅是核實以及修改AI自動生成的病歷。這樣的手段將大大降低臨床工作者輸入病歷的時間消耗，將更多精力投入在與病人交流的過程中，這將幫助臨床工作者在同樣時間內(nèi)處理更多病人，提高病人滿意度，同時增加醫(yī)療機構(gòu)的效率和收入。

美國目前有許多公司在研發(fā)這樣的語音識別和智能處理的AI系統(tǒng)，比如Nuance Dragon Medical，Dolby，Entrada等等。

雖然目前這種AI仍未完全成熟，達(dá)到使用預(yù)期，但對于緩解電子病歷對于臨床工作的負(fù)面影響，我們有了新的思路?；蛟S更多的醫(yī)療AI初創(chuàng)企業(yè)和創(chuàng)新性醫(yī)療機構(gòu)都應(yīng)該考慮增加對電子病歷系統(tǒng)的創(chuàng)新性投入，從而不斷優(yōu)化臨床流程，改進(jìn)醫(yī)療質(zhì)量和病人滿意度，同時取得經(jīng)濟(jì)效益。

有些臨床工作者對AI的出現(xiàn)和普及會產(chǎn)生恐慌情緒，擔(dān)心AI會替代很多醫(yī)生的工作。他們強調(diào)對病人的同理心、人與人的之間的關(guān)懷才是人類醫(yī)生相比AI的*大優(yōu)勢。然而未來的AI，在提高電子病歷輸入效率上對人類醫(yī)生的幫助，也許能反而幫助人類醫(yī)生騰出時間，增加與病人的facetime(面對面的時間)，進(jìn)一步鞏固和凸顯人類醫(yī)生不可替代的人文關(guān)懷和同理心優(yōu)勢。

在此基礎(chǔ)上，人類醫(yī)生再進(jìn)一步運用AI強大的診斷和治療分析力提高醫(yī)療效果。這種人機合作的模式，可能正是我們追求的醫(yī)療和人工智能結(jié)合的正確“打開方式”。

作者簡介

陳梁，美國波士頓哈佛醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院-麻省總醫(yī)院(MGH)外科研究Fellow，波士頓大學(xué)公共衛(wèi)生（醫(yī)療政策和管理）碩士。畢業(yè)于上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院，曾在多倫多大學(xué)醫(yī)學(xué)院、休斯頓貝勒醫(yī)學(xué)院、紐約西奈山醫(yī)學(xué)院、耶魯大學(xué)醫(yī)學(xué)院以及哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院等接受臨床培訓(xùn)。

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