综述：临床环境中自动化与工作流程效率：通过实施自动化减轻行政负担

这篇综述深入探讨了自动化技术在临床环境中的应用价值，指出通过精心选择和有效实施自动化（如EHR优化、AI辅助工具），可显著提升工作流程效率并实现投资回报率（ROI）。文章强调需夯实数据标准化、互操作性（interoperability）和治理等基础建设，同时展望了大型语言模型（LLMs）在减轻行政负担方面的潜力，为医疗行业智能化转型提供了实践指导。

　　

临床环境中自动化与工作流程效率

关键要点

当经过审慎选择并有效实施时，自动化能显著增强临床工作流程。目前已有多个提高效率的典型案例被验证具有明确投资回报率（ROI）。要实现自动化效益，必须持续强化基础架构建设：包括高质量数据、标准化协议、系统互操作性（interoperability）、治理框架和实时监控机制。随着人工智能（AI）系统日益复杂，自动化潜力持续扩展，但临床从业者需保持批判性评估能力。

讨论

在文档处理、电子健康档案（EHR）优化和AI应用领域，自动化已展现出明确价值。当前最具转化潜力的场景包括：处方授权（PA）自动化、表单智能填充、患者体验工具、检验结果智能推送、收件箱管理、患者自主数据录入、智能排班系统、转诊流程自动化、评分计算工具、数据管理引擎和报告生成系统。

挑战

医疗系统的复杂性导致工作流程改造必然伴随阵痛。主要障碍体现在：新旧系统兼容性问题、医护人员操作习惯改变、数据安全合规要求，以及AI算法透明度争议。这些因素在实施前需通过模拟测试和分层培训予以化解。

建议

自动化最适合规则明确、重复性高且需较少人工决策的任务。跨行业实践表明，计算类、数据路由、资源分配、质量监控和报告生成是成功率最高的应用方向⁴⁰。实施前必须明确定义目标——无论是节省时间、提升产能还是改善质量。

未来展望

2025年美国医学会最新调查显示，57%医师认为行政负担是AI最具突破潜力的领域⁴⁹。大型语言模型（LLMs）的出现将自动化边界扩展到自然语言处理领域，能更灵活地处理医患沟通、病历摘要等非结构化任务。但需注意，AI不应完全替代临床判断，而应作为决策支持工具。

临床关注点

• 当前医疗实践中，行政任务导致的职业倦怠已存在量化证据

• 具有明确ROI的自动化场景包括：智能处方系统、自动表单填充、检验结果推送等12类核心流程

• 成功案例表明，平均可节省30%文书工作时间，使医护人员能将更多精力投入直接诊疗

声明与披露

本文撰写过程中使用了生成式AI工具辅助，但所有内容均经过作者严格审核。研究者声明无利益冲突。