当前的初级保健模式面临着医生过度劳累、成本上升和行政负担增加的问题，导致医生队伍不堪重负。与此同时，人工智能（AI）、远程监测和数字健康工具正在重新塑造医疗服务，重点放在预防、个性化和可及性上。
技术不是要取代医生，而是帮助重新定义他们的角色，使医疗服务更加以患者为中心，并采用跨学科的方法，优先考虑预防、健康和长寿。
医疗技术正在革新医疗服务。许多组织现在意识到，高级分析和工作流程自动化等工具对于业务差异化和财务健康至关重要。医疗技术的广泛应用是由以下几个关键创新推动的：
AI驱动的诊断和预测分析正在增强临床决策，有时甚至可以做出临床决策。AI辅助工具现在能够分析大量数据集，识别早期疾病标志物，这些标志物可能被遗漏。
研究表明，AI在检测糖尿病视网膜病变、某些癌症和心血管疾病风险方面，其准确性可以匹配或超过人类，通过使用生物标志物进行预测，准确率可达96%。所有这些都突显了AI在早期检测和风险评估中的潜力。
新冠疫情加速了远程医疗的采用，其好处显而易见——减少了面对面就诊次数，同时保持了连续的医疗服务，这对患者和超负荷的医疗系统来说是一个双赢的结果。像连续血糖监测仪和具有心电图功能的智能手表这样的可穿戴设备，使患者能够实时跟踪自己的健康状况，从而在问题不太严重时进行早期干预。
消费者驱动的健康追踪正在迅速扩展，应用程序监测睡眠、压力和新陈代谢，帮助患者采取主动措施促进健康。AI驱动的程序整合生物特征数据，个性化压力管理策略。
一项针对高压力环境中的护士的研究实施了AI辅助干预，包括正念冥想、接纳承诺疗法、讲故事、反思写作和笑声疗法。AI组件根据个人生物特征数据定制这些干预措施，显著降低了压力和职业倦怠。如果这种方法对护士有效，那么它是否也能惠及其他高压环境中的临床医生呢？
当前的医疗生态系统受到碎片化数据系统的困扰。改进互操作性——即电子病历（EHR）能够在不同提供者之间无缝共享信息——增强了协调护理并减少了重复测试。
然而，由于监管和技术障碍，实现完全互操作性仍然是一项挑战。非互操作性EHR的低效率和增加的工作量已被发现限制了初级保健提供者的容量，从而减少了患者获得及时和有效护理的机会。
初级保健的一个关键转变是从以医生为中心的模式转向跨学科团队，在这种模式中，专家超越传统角色进行合作，提供全面的护理。与多学科团队不同，每个专业人员各自为政，跨学科团队合并专业知识，提供全面、以患者为中心的护理。
在这种模式下：
这种方法使每个提供者都能在其专业领域内发挥最大效能，提高效率和护理质量。
尽管这些进步前景广阔，但仍存在重大挑战：
许多电子病历系统仍然是专有的，使得无缝数据交换困难重重且充满政治因素。缺乏统一标准，医疗提供者难以访问全面的患者历史记录，导致护理碎片化。存在于电子病历之外的健康和福祉数据通常被忽视，但它们可以提供关于一个人健康和习惯的深入和长期的见解。六分之一的消费者使用可穿戴设备来跟踪心脏健康、睡眠和活动指标。
虽然数字工具可以扩大医疗保健的可及性，但如果设计时不考虑包容性，也可能加剧现有的不平等。例如，农村和低收入人群可能互联网接入有限，或者对数字健康技术不熟悉，这阻碍了他们从这些工具中受益。结合低收入社区常见的识字率和可支配收入差距，这可能导致一些最脆弱的人群进一步落后。
技术本应减少临床医生的工作量，但许多数字系统却增加了复杂性。医生经常报告说，他们在电子病历文档上花费了太多时间，这减少了他们与患者相处的时间。
虽然过多的文档时间部分归因于医生对工具和自动化的低采用率，但这并不是唯一原因。事实上，医生在电子病历中记录内容的时间越来越多。
技术驱动的战略对于初级保健的未来至关重要。没有数字化转型和AI投资，护理人员的福祉和业务可持续性可能会受到影响。医疗技术领导者应优先考虑用户友好、高效的系统，通过探索传统供应商之外的创新解决方案来增强工作流程和数据交换。
初级保健的未来不是技术和医学之间的斗争，而是一种需要合作的演变。为了实现这一转变：
通过利用技术并与跨学科合作相结合，初级保健可以从反应式、疾病中心和过度负担的模式转变为积极主动、预防驱动的整体系统，推动健康和福祉。下一代医疗保健已经到来，那些适应变化的人将定义其未来。
(全文结束)
声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场，全文内容涉及AI跨语种自动翻译。如有侵权请联系我们删除。