臨床醫(yī)生是世界上最辛苦的工作崗位之一。他們需要夜以繼日地為老年患者群體服務(wù)，應(yīng)對快速變化的監(jiān)管環(huán)境，并在人手嚴(yán)重短缺的情況下努力推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。而隨著與醫(yī)療保健相關(guān)的成本不斷提高，加上法規(guī)中對文檔及管理流程更為嚴(yán)苛的需求，預(yù)計醫(yī)生能夠用于診療服務(wù)的時長將被進(jìn)一步縮短。
密歇根大學(xué)醫(yī)學(xué)院院長Marschall S. Runge表示：“一系列研究表明，醫(yī)生的職業(yè)倦怠感——通常表現(xiàn)為失去工作熱情、玩世不恭以及個人成就感消失——這正在成為醫(yī)療行業(yè)一大主要問題。”
根據(jù)2019年由醫(yī)師基金會發(fā)布的報告所言，工業(yè)機器人維修，機器人維修，有多達(dá)78%的受訪者表示偶爾會感到精神萎靡，這一數(shù)字比2016年的調(diào)查高出4%。此外，醫(yī)生的自殺率也達(dá)到普通群體的兩倍。
Runge醫(yī)生補充稱，“據(jù)估計，每年有300到400名醫(yī)生因此而失去生命。”
職業(yè)倦怠引發(fā)的嚴(yán)重后果
職業(yè)倦怠會導(dǎo)致工作滿意度下降、工作場所文化惡化、醫(yī)療錯誤增加以及患者體驗變差等問題。此外，倦怠也可能帶來極高的經(jīng)濟成本。斯坦福醫(yī)藥公司估計，與醫(yī)生倦怠相關(guān)的職務(wù)更替與流動成本每年高達(dá)近800萬美元。美國國家特別工作小組最近的一項研究也表明，美國醫(yī)生的流動成本已經(jīng)超過170億美元。
越來越多的人開始意識到這個問題
引發(fā)醫(yī)生倦怠的原因多種多樣，具體包括重癥門診與住院輪換、涉及健康記錄與基于編碼的保險賬單等非臨床管理任務(wù)、工作與生活之間的精力分配失衡、醫(yī)療事故問題、自主權(quán)喪失、“自我工作意義認(rèn)同感”的喪失以及醫(yī)患關(guān)系的惡化等等。
美國醫(yī)學(xué)院協(xié)會主席Darrel G. Kirch醫(yī)生指出，醫(yī)療保健領(lǐng)域存在著五大“嚴(yán)重問題”，并給醫(yī)療服務(wù)提供者帶來了一系列現(xiàn)實挑戰(zhàn)。其中包括：
·制藥勞動力與供應(yīng)成本的增加
·過多新的臨床合作伙伴關(guān)系
·國會與行政規(guī)定
·調(diào)整與改變?nèi)丝诮y(tǒng)計數(shù)據(jù)
·收緊報銷口徑
對于職業(yè)倦怠問題的關(guān)注，最終引發(fā)了與醫(yī)生福祉相關(guān)的對話。目前，一些醫(yī)院與大型醫(yī)師團體終于開始正面回應(yīng)這一長期沒能得到重視的問題，并采取措施加以應(yīng)對。臨床醫(yī)生現(xiàn)在可以享受健康咨詢師、瑜伽、按摩以及教練等服務(wù)。然而，這些選擇的意義似乎非常有限，因為醫(yī)師的時間本來就不充裕。
技術(shù)：既是原因，也是解決方案？
醫(yī)生需要花費大量時間將信息輸入電子健康記錄（簡稱EHR）當(dāng)中，具體時長甚至達(dá)到診斷時耗的兩倍。事實上，EHR處理加上醫(yī)療保險、報銷以及醫(yī)療與法律責(zé)任（例如醫(yī)療事故）所需要的大量文件，正是令醫(yī)生產(chǎn)生倦怠感的主要原因。
但這些日常例行操作中的挑戰(zhàn)也代表著一種重要機遇，有望在各類或大或小的人工智能（AI）解決方案手中得到解決。以下三個實例即展示了AI技術(shù)在減少醫(yī)生倦怠心態(tài)方面所具有的巨大潛力：
1. AI在數(shù)據(jù)管理與日常運營中的角色
醫(yī)生可以在無需使用鍵盤的情況下以電子方式將數(shù)據(jù)輸入數(shù)據(jù)庫，并通過語音命令要求實驗室處理結(jié)果與圖表自動顯示出來。最近，3M公司收購了專門為醫(yī)生提供AI支持型語音服務(wù)的廠商M * Modal。另一家總部位于舊金山的公司Lightning Bolt承諾簡化約診安排流程，Cerner公司則正在投資環(huán)境感知EHR以為臨床醫(yī)生提供更多參考信息。例如，當(dāng)醫(yī)生在病房內(nèi)進(jìn)行治療時，醫(yī)生的平板電腦將根據(jù)當(dāng)前所在的病床自動顯示患者的EHR信息。
2. AI在決策支持中的作用
AMA認(rèn)為決策支持代表著AI未來的另一大潛在發(fā)展空間。利用AI方案，醫(yī)生能夠根據(jù)更明智且更有意義的決策結(jié)果放心工作，這反過來又能夠給其他臨床醫(yī)生提供重要的決策數(shù)據(jù)點。IBM公司正在建立一個名為Medical Sieve的項目，其目標(biāo)在于建立起具有分析推理能力的下一代認(rèn)知助手，以幫助醫(yī)生快速完成決策流程。
為了遵守法規(guī)要求，臨床醫(yī)生們同樣壓力很大。《保護醫(yī)療保險法》（PAMA）要求醫(yī)生在為購買了醫(yī)療保險的患者預(yù)約MRI或CT之類的成像服務(wù)之前，首先審查各類標(biāo)準(zhǔn)。其目標(biāo)在于減少不必要的預(yù)約次數(shù)，以及降低額外的診療成本。醫(yī)生可以向患者解釋審查信息，庫卡機器人驅(qū)動器維修，向他們說明為何需要或者不需要進(jìn)行預(yù)約。由于EHR的數(shù)據(jù)輸入流程非常耗時，因此這部分市場也正在嘗試引入對應(yīng)的自動化工具。
以Cranberry Peak公司為例，他們就開發(fā)出多種AI算法，能夠在審查適用標(biāo)準(zhǔn)方面充當(dāng)醫(yī)生的得力數(shù)字助手，從而在一定程度上減輕管理工作的強度。
3. AI在診斷與治療當(dāng)中的作用
基于AI的交互式聊天機器人能夠幫助接待患者、分析響應(yīng)并提供關(guān)于其潛在健康狀況及風(fēng)險的反饋意見。總部位于倫敦的Babylon公司就投資數(shù)百萬美元以研發(fā)AI聊天機器人，試圖通過龐大的知識庫與推理引擎重現(xiàn)醫(yī)師級別的建議。該供應(yīng)商指出，最終只有15%的用戶需要接觸人類醫(yī)師。Sense.ly公司的“Molly”是另一種基于AI技術(shù)的機器人，能夠幫助患者自行完成慢性疾病及手術(shù)后的日常護理工作。
曙光就在前頭
人工智能技術(shù)可能永遠(yuǎn)無法真正解決醫(yī)生的職業(yè)倦怠問題，也可能永遠(yuǎn)無法徹底取代人類的基本感知。但隨著AI技術(shù)對于醫(yī)療保健領(lǐng)域的深度涉入，我們相信這些技術(shù)方案能夠減輕與醫(yī)師職業(yè)相關(guān)的眾多行政負(fù)擔(dān)，從而確保從業(yè)者們能夠?qū)⒏鄷r間投入到患者診療當(dāng)中，最終帶來更高的醫(yī)治質(zhì)量與更好的護理結(jié)果。