抽象的
医疗保健服务系统面临着日益增加的管理复杂性，这导致临床医生倦怠、医疗错误以及患者获得护理的机会减少。这篇社论探讨了自动化和人工智能 (AI) 如何利用信息学驱动的解决方案解决关键的运营效率低下问题，特别是在事先授权、质量指标报告和临床文档方面。我们研究当前形势，量化行政负担的影响，并提出信息学策略，围绕以患者为中心的高效护理重新调整医疗服务。
患者、临床医生和管理人员面临着行政负担不断增加的危机，这些负担导致医生倦怠和相关的医疗错误。1，一个 2] 并面临挑战，同时降低员工生产力和工作满意度[3]。虽然原因是多因素的，但自动化和人工智能 (AI) 驱动的信息学工具的使用可以通过减轻患者和临床医生的行政限制来改变医疗保健。医生劳动力面临的更广泛的阻力使得提高效率成为当务之急，预计 2027 年医生短缺人数将达到 124,180 名。4]。同时，临床工作量巨大，一项研究估计，完成所有建议的任务后，初级保健医生的工作日将达到 26.7 小时 [5]。因此，提高行政效率以减轻医生负担并扩大劳动力队伍是国家政策的当务之急。人工智能和自动化可以通过操作流程改进（包括事先授权、质量测量以及文档和计费）来提高更加分散、个性化的医疗保健生态系统的效率，从而减轻患者和医生的管理负担。
这篇社论回顾了当前的运营挑战、临床劳动力影响以及克服这些障碍的技术创新机会。