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想象一个世界，患者可以访问全球任何医疗服务提供者，而该提供者可以在几分钟内访问到患者的完整健康历史和生活方式习惯，足以诊断疾病并提供缓解和治疗方案。同时，设想一个医疗系统，它能够为提供者提供宝贵的见解，就像坐在他们肩上的小精灵，基于证据提示必要的行动建议。这个理想的世界可能还需要多年才能实现，但通往这一目标的道路比以往任何时候都更加现实。传统的电子病历（EMR）需要从简单的患者与提供者之间的记账平台转变为更为全面的系统。如果我们不承认在民主化医疗数据访问、改善护理结果和减轻医生手动工作负担方面所面临的巨大任务，就无法真正想象EMR的未来。为了实现这些目标，EMR首先必须具备互操作性，以创建一个终身医疗记录，通过患者生命周期中的独特快照窗口来发现信息。尽管Sequoia项目的一份报告指出，由于互操作性的差距仍然存在生命威胁的后果，但根据医疗保健记者的最新分析，健康贸易头条中关于互操作性的讨论趋势正在下降。为什么？让我们讨论为什么我们不能放松努力，因为互操作性对于充分想象未来的EMR至关重要。并且，当患者的（数据）旅程更加连贯时，我们可以更有力地应用人工智能和其他新兴技术（如生成式AI），以实现资源受限的医疗保健系统的广泛效率提升。
传统EMR的演变：我们是如何走到这一步的
随着大数据时代的到来，主要挑战已经转变——今天的EMR是否足够互操作以在患者旅程的每个接触点都有用？当患者更换提供者时，关键数据是否缺失？当专科医生需要紧急治疗危及生命的疾病时，他们能否立即访问患者初级保健医生的数据？尽管数十年来一直在努力实现数字医疗互操作性，但这一目标的实现进展缓慢。但EMR利用互操作性的潜力、民主化数据并使其在整个护理过程中可访问的潜力是显而易见的。推动更大的互操作性有可能创造一个更好、更具韧性的医疗生态系统。与此同时，AI挖掘EMR以获取不同利益相关者（患者、提供者、药剂师和支付方）的关键见解的潜力不容忽视。
最近的进展
不断出现新的EMR用例以满足行业需求。以患者与初级保健提供者之间的基本检查为例。通过将AI工具嵌入临床医生现有的工作流程中，可以改善患者的临床体验，节省时间并提高工作效率。早期的用例已经看到这些工具减少了提供者在预约期间查看屏幕更新EMR的时间，从而增加了与患者互动的时间。行政工作（尤其是EMR维护）一直与提供者的倦怠有关，表明AI工具还可以帮助改善临床医生的长期前景。历史上，EMR记录了患者与单一提供者的急性发作情况。EMR仍然是这样，但现在患者与各种收集健康数据的工具互动——不仅仅是医生和护士——还有什么其他数据应该纳入EMR，以创建最全面、准确、个性化的医疗快照？考虑这些最近的健康监测进展：
您拥有的所有个人设备收集的数据：您的Peloton、睡眠追踪手环、FitBit、家用体重秤
营养数据：食物日记、您服用的所有非处方药和补充剂等
任何其他导致临床医生提供更个性化医疗服务和更好患者结果的数据输入（即数字医疗仪器）
连接医疗生态系统中的每一个独立平台，同时在患者旅程的每一步保留并组织AI工具收集的数据，仍然是一个重要的挑战。现在投资这些底层平台功能将决定EMR在未来实现其全部效用的速度。
未来
提供者应拥有患者生活方式习惯、症状和遗传信息的最新信息，并以纵向视图呈现。患者应能够清楚地了解生活方式干预措施和临床疗法，这些措施要么缓解他们的状况，要么管理病情，最终减缓疾病的进展。要实现这一理想的便携式医疗快照愿景，需要逐步取得进展。以下是一些例子：
使用AI技术创建摘要，消除“查找”或“复制粘贴”的EMR，使提供者能够基于互操作系统的相关内容更快地做出医疗决策
应提供者请求提供个性化解决方案的聊天机器人（即假设中的“肩膀上的小精灵”）
根据患者的个性化医疗历史，按需定期发送短信或电子邮件健康提醒
无偏见地使用AI模型识别趋势并做出预测，以指导预先授权和同步授权决策
要实现EMR的全部潜力和随患者整个护理旅程而移动的通用患者快照，唯一的方法是开放医疗生态系统，使没有单一系统成为主导。要全面实现AI驱动的效率，使EMR数据能够使临床医生更聪明地工作而不是更辛苦地工作，唯一的方法是在此基础上分层这些先进技术。因此，我们需要重新激发互操作性的主题，不仅谈论它，而且作为整个行业尽一切努力实现它。
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