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，應對快速變化的監(jiān)管環(huán)境，并在人手嚴重短缺的情況下努力推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。而隨著與醫(yī)療保健相關的成本不斷提高，加上法規(guī)中對文檔及管理流程更為嚴苛的需求，預計醫(yī)生能夠用于診療服務的時長將被進一步縮短。

密歇根大學醫(yī)學院院長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)2018年由醫(yī)師基金會發(fā)布的報告所言，有多達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)的嚴重后果

職業(yè)倦怠會導致工作滿意度下降、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)生倦怠相關的職務更替與流動成本每年高達近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、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、“自我工作意義認同感”的喪失以及醫(yī)患關系的惡化等等。

美國醫(yī)學院協(xié)會主席Darrel G. Kirch醫(yī)生指出，醫(yī)療保健領域存在著五大“嚴重問題”，并給醫(yī)療服務提供者帶來了一系列現(xiàn)實挑戰(zhàn)。其中包括：

• 制藥勞動力與供應成本的增加
• 過多新的臨床合作伙伴關系
• 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)倦怠問題的關注，最終引發(fā)了與醫(yī)生福祉相關的對話。目前，一些醫(yī)院與大型醫(yī)師團體終于開始正面回應這一長期沒能得到重視的問題，并采取措施加以應對。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。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)當中，具體時長甚至達到診斷時耗的兩倍。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，當醫(yī)生在病房內(nèi)進行治療時，醫(yī)生的平板電腦將根據(jù)當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，其目標在于建立起具有分析推理能力的下一代認知助手，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?！侗Ｗo醫(yī)療保險法》(PAMA)要求醫(yī)生在為購買了醫(yī)療保險的患者預約MRI或CT之類的成像服務之前，首先審查各類標準。其目標在于減少不必要的預約次數(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，向他們說明為何需要或者不需要進行預約。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，能夠在審查適用標準方面充當醫(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、分析響應并提供關于其潛在健康狀況及風險的反饋意見。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)可能永遠無法真正解決醫(yī)生的職業(yè)倦怠問題，也可能永遠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)相關的眾多行政負擔，從而確保從業(yè)者們能夠?qū)⒏鄷r間投入到患者診療當中，最終帶來更高的醫(yī)治質(zhì)量與更好的護理結(jié)果。