电子健康记录(EHRs)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大量的时间来管理这些数据，以使其有意义。这导致了对电子病历记录和患者互动的普遍失望。
我们注意到，市场上一些最大的软件开发人员已经发现了与此相关的挫折电子健康档案并致力于创新解决方案，以缩小电子病历的预期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，将基本的电子病历转换为“智能电子病历”。从临时安排病人到诊所或其他医疗机构就诊，到精确和可用性的护理，这种可能性是无限的。
电子病历目前面临的挑战:
- 医生和临床医生不得不花很长时间在电脑前更新和管理电子病历，这导致了患者的大量不满，因为它减少了面对面交流和陪伴患者的时间。
- 电子病历中充斥着大量的非结构化信息，任何特定信息的提取都变成了一个繁琐的过程，需要花费大量的时间在大量的信息中寻找特定的信息。
- 由于不兼容的移动版本和EHR系统有限的功能，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。
- 目前的电子病历系统的文件要求非常高，增加了技术的繁琐性质。
人工智能提升电子病历的方式:
当人工智能， ML和语音识别技术应用于EHR优化，有各种领域可以自动化，这大大提高了数据的效率。
- 通过复杂的语音技术，电子病历数据可用于增强患者体验，并为临床就诊创建自动化路线。
- 数字抄写员可以取代人类抄写员，从而减少医生或临床医生在数据输入上花费的时间，从而改善医患互动。
- 通过使用语音识别技术，结合机器学习，病人的探望和临床医生的互动信息可自动上传到电子病历系统。
- 采用虚拟人工智能助手，在医患互动过程中进行调整，并记录与电子病历相关的信息。助理提出的建议最终会得到医生的批准并记录在案。
- 语音助手将被部署在诊所和医院，通过自然语言处理(NLP)和人工智能与EHR系统进行交互，人工智能可以理解并满足临床医生和其他员工的口头要求。
- 通过使用交互式技术，通过语音识别和自然语言处理(NLP)，以及以聊天机器人为特色的智能用户界面，电子病历可以变得有意义。
- 互操作性方法，允许多个医疗保健机构将其EHR数据上传到一个公共平台。
- 通过使用人工智能，可以将上下文相关性嵌入到语音和短信技术中，从而提供相关的、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现在被赋予了显著提高EHR系统的性能和无需人类参与的决策的能力。这是通过经验学习和被编程规则取代的智能分析来完成的。
- 模式识别是神经网络的另一种功能，它的工作方式类似于人脑，但更准确、更有效。
- 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，移动应用程序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和收集的行为，以相关和有意义的方式收集、分类和存储数据。
- 嵌入人工智能的“智能应用程序”可以通过轻松上传数据和添加定制选项，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为流行健康、远程医疗、语音交互和临床支持创建不同的区域。
- 人工智能的预测分析技术可以通过智能移动应用程序检测健康状况，提供预防治疗方案。
- 互操作性现代数据交换可以通过移动应用程序进行干净的数据输入，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，生产率可以大大提高，对键盘的依赖也可以减少。
结论:
目前的电子病历系统由于设计不合理、与移动设备不兼容以及功能不实用等原因，缺乏结构，耗费时间。通过不断改进的技术和移动设备，病人与医生互动的方式将会发生改变。人工智能和机器学习在这一领域取得了突破性的突破。现在，让患者参与进来是每个医疗保健组织都希望实现的现实。
为了获得竞争优势，医疗保健机构现在必须考虑采用人工智能和ML技术，以增强他们的EHR系统，实现最初认为的目标。它可以让患者参与进来，定制医患之间的交流，通过移动应用程序开发优化管理任务。
