电子健康记录(ehr)旨在简化医疗保健部门的医生、临床医生和行政人员的日常工作。然而，现实却截然不同。EHR的可用性很少达到预期，医疗保健员工似乎花费了相当多的时间来管理这些数据，使其有意义。这导致了对EHR文档和患者交互的普遍失望。
我们注意到，市场上一些最大的软件开发人员已经确定了与之相关的挫折电子健康档案并致力于创新的解决方案，以缩小电子hr所能实现的目标与当前现实之间的差距。人工智能(AI)是一种工具，可以通过机器学习(ML)和语音识别技术，将基本的电子hr转变为“智能电子hr”。从临时安排病人到诊所或其他医疗机构就诊，到提供准确和可用的护理，各种可能性是无穷无尽的。
电子hr目前面临的挑战:
- 医生和临床医生必须花很长时间在电脑前更新和管理电子病历，这导致了病人的大量不满，因为它减少了面对面交流和在病人床边的时间。
- ehr中充斥着大量的非结构化信息，任何特定的信息提取都变成了一个冗长乏味的过程，需要花费相当多的时间在海量信息中查找特定的条目。
- 由于不兼容的移动版本和有限的电子病历系统功能，实时输入仍然缺乏，这导致了一种不切实际的方法，医生必须访问桌面版本的软件，以获得准确的输入。
- 患者记录更新在移动应用程序上，获取实验室结果和订购药物仍处于初级阶段。
- 目前的EHR系统的文档要求非常高，增加了技术的笨拙性质。
人工智能提升电子hr的方式:
当人工智能， ML和语音识别技术应用于EHR优化，有许多领域可以实现自动化，这显著提高了数据的效率。
- 通过复杂的语音技术，EHR数据可以用来增强患者体验，并为临床就诊创建自动化路径。
- 数字抄写员可以取代人类抄写员，减少医生或临床医生在数据输入上花费的时间，从而改善医患之间的互动。
- 通过使用语音识别技术，结合机器学习，病人就诊和临床医生互动的信息可以自动上传到电子病历系统。
- 采用虚拟AI助手，在医患互动过程中收听并记录与电子病历相关的笔记。助手提出建议，最后由医生批准，以便记录和记录。
- 在诊所和医院部署语音助手，通过自然语言处理(NLP)和人工智能与EHR系统交互，在前提下理解和满足来自临床医生和其他员工的口头请求。
- 通过使用交互式技术，电子病历可以变得有意义，通过语音识别和NLP，以及智能用户界面，以聊天机器人为特色，可以与患者的电子病历进行交互。
- 允许多个医疗机构将其EHR数据上传到一个公共平台的互操作性方法。
- 通过使用人工智能，语境相关性可以嵌入语音和短信技术，提供相关和有意义的结果和答案。
- 可以建立专门的模块，为临床医生提供相关数据，从而减少在计算机前花费的时间。
- 作为人工智能的一个子集，ML现在被赋予了显著改善电子病历系统性能的能力，并在没有人类参与的情况下做出决策。这是通过编程规则取代经验学习和智能分析来实现的。
- 模式识别是另一种通过神经网络工作的功能，与人类大脑的工作方式类似，但更准确和高效。
- 语音识别、面部识别、预测和预防分析以及垃圾邮件检测等功能可以整合到数据系统中，以进一步提高准确性。
- 通过人工智能算法，移动应用现在可以提供无缝的交互和体验。
- 移动应用上的人工智能将允许设备通过筛选分析观察到的和收集到的行为，以相关和有意义的方式收集、分类和存储数据。
- 植入人工智能的“智能应用程序”可以让患者轻松上传数据，并添加定制选项，让患者参与到自己的医疗保健中。
- EHR系统可以使用ML技术在同一个平台上创建流行健康、远程医疗、语音交互和临床支持的不同部分。
- 人工智能的预测分析技术可以通过智能手机应用程序，检测健康模式，提供预防治疗方案。
- 互操作性现代数据交换可以通过干净的数据输入，通过移动应用程序，这些应用程序能够基于智能分析构建数据。
- 通过ML、现代数据标准和基于云的平台，可以大大提高生产率，减少对键盘的依赖。
结论:
目前的电子病历系统是无结构的，由于其糟糕的设计，不兼容的移动设备和不切实际的功能，耗费时间。通过技术和移动设备的不断即兴发挥，病人与医生和医生互动的方式将被改变。人工智能和ML被认为在这一领域取得了突破性的突破。让患者参与进来现在是每个医疗机构都希望实现的现实。
为了获得竞争优势，医疗机构现在必须采用人工智能和ML技术，以增强他们的电子病历系统，以实现最初被认为的目标。通过移动应用程序的开发，它在吸引患者、定制患者与医生之间的交流、优化管理任务等方面都有很大的帮助。
