到 2025 年，人工智能在医疗保健领域的前景从未像现在这样响亮，但实现起来也从未如此不平衡。
当人工智能医疗抄写员第一次进入检查室时，愿景很明确：收回时间、恢复平衡、重新人性化护理。然而，许多临床医生现在发现自己要花晚上的时间来纠正有缺陷的记录或审查算法“听到的”内容。在很多情况下，本应是一次飞跃，却变成了已经超载的待办事项清单上的另一个复选框。
问题在于许多系统很难适应实际的临床工作流程。只有当技术与护理服务的认知节奏无缝结合时，真正的转变才会发生，我称之为“最后一英里。”
当人工智能医疗抄写员集成还不是终点线时
一旦人工智能医疗抄写员集成到电子健康记录（EHR）中，医院通常会宣布成功。但整合并不是目的。这是起跑线。
现实世界的护理环境很混乱。它们涉及重叠的声音、专业术语以及在几秒钟内做出的关键决策。这才是真正的考验开始的地方。
2025 年人工智能转录工具研究 发现虽然在受控环境中准确率可以达到 99% 以上，但现实世界的性能通常会下降到 40-60%，特别是在急诊或肿瘤学环境中。每一个听错的药物或错过的短语都会迫使医生暂停并纠正，将“人工智能支持的文档”变成数字重做。
当工作流程和算法发生冲突时，效率就会消失。本来应该节省几分钟的事情却可能要花费几个小时，这会削弱临床医生的信任，并加剧他们的怀疑，因为他们已经看到太多“节省时间”的工具适得其反。
AI Scribe 工作流程摩擦的隐性成本
早在人工智能进入场景之前， 2016年学习 《内科医学年鉴》显示，医生将近一半的工作时间花在 EHR 和案头工作上，而仅 27% 的工作时间花在直接患者护理上。人工智能医疗抄写员本应扭转这一比例。
它们没有，很大程度上是因为它们是为整合而生的，而不是沉浸在快速、微妙的临床生活节奏中。
三个摩擦点不断出现：
- 上下文丢失：通用语言模型与专业术语作斗争。肿瘤学笔记不是皮肤病学笔记。
- 信任差距：不可靠的准确性促使医生“以防万一”双重记录。
- 缺乏培训：如果没有结构化的入职培训，即使设计良好的系统也会在用户沮丧的重压下失败。
随着时间的推移，这些问题会变得更加复杂，导致文档记录速度变慢，并侵蚀人们对人工智能的信任。该工具没有成为隐形合作伙伴，而是成为另一种数字干扰。
为什么尽管有人工智能抄写员，临床医生的倦怠依然存在
医疗保健领域的倦怠与精神负担有关。当今的临床医生要兼顾患者护理、行政合规性以及现在的算法监督。
一位急诊科医生完美地描述了这一点：“这就像一个医学生永远无法完全理解你的意思。你最终花在纠正他们上的时间和教他们的时间一样多。”
这个类比反映了糟糕设计的隐性成本。当技术需要的注意力多于它所节省的注意力时，就会加剧疲劳。实施不当的人工智能划线工具非但没有减轻认知负担，反而增加了另一层警惕，迫使临床医生同时监控患者和机器。
成功的人工智能医疗抄写员实施是什么样的
最好的人工智能抄写员是临床医生几乎没有注意到的。成功不是通过华而不实的演示或 EHR 认证来衡量的。它是通过工作流程的和谐性和重新建立的人际关系来衡量的。
人工智能划线的最后一英里必须提供：
- 专业化带来的准确性： 领域训练模型的性能远远优于通用模型。例如，ChatRWD 和 OpenEvidence 等专业医学法学硕士生成了可靠的、基于证据的摘要 40–60% 比通用系统更常见。
- 最小的校正负担： 第一次完成的文档已完成 90–95%。
- 工作流程对齐： 遵循临床医生、适应专业和节奏的系统。
- 审核准备文档： 降低合规风险，而不是创造合规风险。
当这些元素融合在一起时，结果可能是变革性的。一个 新英格兰医学杂志催化剂 分析发现，通过优化 AI 划线，Kaiser Permanente 医生一年节省了相当于 1,794 个工作日的时间。 近一半的患者 还报告说他们的医生看屏幕的时间更少了。技术消失在背景中，就在它所属的地方。
执行命令：最后一英里的设计
医疗保健高管面临着关键时刻。下一波数字化转型将不再取决于集成，而是取决于实施保真度。领导者必须超越供应商的承诺并要求反映现实世界影响的指标，例如：
- 每次遭遇节省的时间：以数月而不是数周的时间进行测量。
- 医生满意度：实施前后进行跟踪。
- 拒绝和审核结果：证明合规性和编码完整性。
同样重要的是现实世界的验证。环境人工智能系统必须接受关于定义临床生活的语言多样性、紧迫性和中断的培训。
与医生共同设计而不是为他们设计的医院将赢得信任和效率。
展望未来：让人工智能抄写员隐形
2025年的悖论是 我们拥有比以往更多的智能技术，但临床医生却感到比以往更少的支持。倦怠已成为一种系统性紧急情况，没有任何算法可以单独解决它。
衡量进展的真正标准不是卫生系统部署了多少人工智能工具，而是这些工具在护理行为中变得多么不可见。当文档逐渐退居幕后时，人际关系又回到了前台。
在接下来的几年里，真正重塑医疗保健的领导者将不是那些追逐最新技术的人，而是那些关闭最后一英里的人，确保每一项创新服务于临床医生、患者以及他们之间的神圣关系。
环境人工智能系统必须接受关于定义临床生活的语言多样性、紧迫性和中断的培训。与医生共同设计而不是为他们设计的医院将赢得信任和效率。
