导 读：如何缓解电子病历对临床工作的负面影响，这里有个新思路。

在美国，随着电子病历（EHR）的普及，临床医生不得不在病历上花更多时间精力。

根据美国总统奥巴马2009年签署的HITECH法案（卫生信息技术促进经济和临床健康法案），政府投入了190多亿美元在全美推广使用医疗信息技术，包括电子病历。

理论上，电子病历能够增强临床工作者的信息交互，保障病人安全，降低医疗错误，避免重复性的实验室检查，也帮助医疗付费方（政府或保险公司）对临床工作进行评估和费用支付。

然而随着电子病历的推广，大量的病历输入负担也不断成为困扰临床医生职业满意度的一大痛点。医生甚至因为在过于繁杂的病历输入中消磨了从医的乐趣，甚至萌生退意，这些人不在少数。

透过美国一个社区医院的急诊科的电子病历使用情况的研究，我们可以管中窥豹。

现状：电子病历的沉重负担

2013年，在宾夕法尼亚州小城Allentown的St Luke医院急诊室，总共16名临床工作者，包括主治医师（4名）、住院医生（7名）、以及其他中级医疗服务提供者（比如执业护士，医生助理等，5名）30小时内的临床工作时间的利用情况被全程记录下来。

记录的时间分成四大块：

✦病历和医嘱输入的时间

✦直接病人接触时间

✦阅读和评估病历/化验报告的时间

✦与同事讨论的时间

同时，医务人员在每个病人以及每个小时的鼠标点击量也被记录下来。

时间利用结果如下图所示：

平均鼠标点击率，每小时400次，按每10小时一档急诊班计算，每个临床工作者在一档班的时间内要点击鼠标4000次。

其中具体的临床活动需要点击鼠标量如下：

从以上结果我们可以看出，虽然此研究存在样本量较小等局限性，反映出的问题却非常明显。

临床工作者在病历输入这一项目上花费过多的时间，与病人直接接触的时间受到极大压缩，这在对时间和效率非常看重的急诊科尤为明显。

未来改进之道：人工智能

许多研究显示，对比纸质病历，电子病历使用者在看诊速度上有所下降，然而由于电子病历在编码临床服务和获得第三方支付方面、比纸质病历更有效率，总体计算电子病历为医院带来更大的收入。

在医疗质量方面，最近哈佛和斯坦福对27万人次的门诊数据分析表明，电子病历并未对医疗质量产生显著提高。

在南卡罗来纳大学急诊部门的数据显示，电子病历让病人每次看诊节约了近120分钟，提高了病人的周转速度。

针对电子病历的研究在美国层出不穷，然而由于EHR系统的品牌以及各个医疗机构情况的不同，加上评估手段和方法的不一致，有时候得出很多不同的结论。不过电子病历对于医疗业务的管理和评估，医疗质量的标准化以及科研的作用，基本是被公认的。

针对临床工作者在电子病历花费过多时间的问题，最近大热的人工智能(AI)也许能提供答案。

一般认为人工智能主要对疾病的诊断和治疗上能够有用武之地，包括机器读片、分析影像和病理切片，以及学习大量文献并且提供最佳治疗方案。然而很多人还没意识到的是，AI在改善临床工作流程上也能助临床工作者一臂之力。

针对电子病历，目前传统的输入手段主要依赖于手动键盘输入以及听写，而现在不断进步的人工智能正在慢慢具备自动在医生和病人对话过程中读取关键信息，生成病历的能力。人工智能算法在经受大数据磨炼和学习之后，将病人受诊过程收集的语音信息，转换为智能病历，人类医生可以理解并编辑。

在不久的未来，医生所需要做的仅仅是核实以及修改AI自动生成的病历。这样的手段将大大降低临床工作者输入病历的时间消耗，将更多精力投入在与病人交流的过程中，这将帮助临床工作者在同样时间内处理更多病人，提高病人满意度，同时增加医疗机构的效率和收入。

美国目前有许多公司在研发这样的语音识别和智能处理的AI系统，比如Nuance Dragon Medical，Dolby，Entrada等等。

虽然目前这种AI仍未完全成熟，达到使用预期，但对于缓解电子病历对于临床工作的负面影响，我们有了新的思路。或许更多的医疗AI初创企业和创新性医疗机构都应该考虑增加对电子病历系统的创新性投入，从而不断优化临床流程，改进医疗质量和病人满意度，同时取得经济效益。

有些临床工作者对AI的出现和普及会产生恐慌情绪，担心AI会替代很多医生的工作。他们强调对病人的同理心、人与人的之间的关怀才是人类医生相比AI的最大优势。然而未来的AI，在提高电子病历输入效率上对人类医生的帮助，也许能反而帮助人类医生腾出时间，增加与病人的facetime(面对面的时间)，进一步巩固和凸显人类医生不可替代的人文关怀和同理心优势。

在此基础上，人类医生再进一步运用AI强大的诊断和治疗分析力提高医疗效果。这种人机合作的模式，可能正是我们追求的医疗和人工智能结合的正确“打开方式”。

作者简介

陈梁，美国波士顿哈佛医学院附属医院-麻省总医院(MGH)外科研究Fellow，波士顿大学公共卫生（医疗政策和管理）硕士。毕业于上海交通大学医学院，曾在多伦多大学医学院、休斯顿贝勒医学院、纽约西奈山医学院、耶鲁大学医学院以及哈佛大学医学院附属医院等接受临床培训。

参考文献：

1.Hill RG,Jr.,Sears LM,Melanson SW.4000 clicks:a productivity analysis of electronic medical records in a community hospital ED.Am J Emerg Med.2013;31(11):1591-1594.

2.https://knect365.com/pharmanext/article/32f56225-6c48-40cc-8f8e-cf710fe4aed0/3-voice-recognition-platforms-that-integrate-with-ehrs

3.Miller DD,Brown EW.Artificial Intelligence in Medical Practice:The Question to the Answer?Am J Med.2018;131(2):129-133.

4.Verghese A,Shah NH,Harrington RA.What This Computer Needs Is a Physician:Humanism and Artificial Intelligence.JAMA.2018.

来源 ：医学界

作者丨陈梁

编辑：木森的夏天

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