电子健康记录（EHR）旨在简化医疗保健行业的医生，临床医生和行政人员的日常工作。然而，现实却截然不同。可用性很少达到预期，医疗保健员工似乎花费了大量时间来管理这些数据，使其变得有意义。这导致了对EHR文档和患者互动的普遍失望。
我们注意到市场上一些最大的软件开发商已经发现了与EHR相关的挫折感，并正在致力于创新解决方案，以缩小EHR所实现的与当前现实之间的差距。人工智能（AI）是一种可以通过机器学习（ML）和语音识别技术将基本EHR转换为“智能EHR”的工具。从即兴的患者就诊到诊所或其他医疗保健组织，到准确和可用的护理，可能性是无穷无尽的。
医生和临床医生不得不花费很长时间在计算机更新和管理EHR之前，这会对患者产生相当大的不满，因为它会缩短面对面交流和床边的时间。患者。
EHR超载了非结构化信息，并且任何特定的信息提取都变成了一个繁琐的过程，其中花费了大量时间来通过大量信息定位该特定项目。
由于不兼容的移动版本和EHR系统的有限功能，仍然缺乏实时输入，这导致医生不得不访问软件的桌面版本以获得准确输入的不切实际的方法。
在移动应用程序中，患者记录更新，实验室结果访问和药物订购仍处于初期阶段。
当前EHR系统的文档要求非常高，并且增加了该技术的繁琐性质。
当AI，ML和语音识别技术应用于EHR优化时，可以自动化各种领域，从而显着提高数据效率。
通过复杂的语音技术，EHR数据可用于增强患者体验并为临床访问创建自动化路线。
数字划线器可以取代人类划线器，以减少医生或临床医生花在数据输入上的时间，从而改善医患互动。
通过使用语音识别技术，结合机器学习，患者访问信息和临床医生交互可以自动上传到EHR系统。
采用虚拟AI助手，在医患互动过程中收听并记录与EHR相关的记录。助理提出的建议最终可以由医生批准进行记录和记录。
语音助理将部署在诊所和医院，通过自然语言处理（NLP）和人工智能与EHR系统互动，理解并满足临床医生和其他员工在此前提下的口头要求。
通过使用交互式技术可以使EHR变得有意义，这些技术允许通过语音识别和NLP与患者的EHR进行交互，以及具有聊天机器人的智能用户界面。
允许多个医疗保健机构将其EHR数据上传到公共平台的互操作性方法。
通过使用AI，上下文相关性可以嵌入语音和文本消息传递技术中，以提供相关且有意义的结果和答案。
可以构建专用模块，为临床医生提供相关数据，从而减少在计算机前花费的时间。
作为人工智能的一个子集，ML现在能够显着提高EHR系统的性能，并在没有人为参与的情况下做出决策。这是通过体验式学习和智能分析被编程规则取代来完成的。
模式识别是另一种功能，它通过神经网络以类似于人类大脑的方式工作，但更加准确和有效。
语音识别，面部识别，预测和预防分析以及垃圾邮件检测等功能可以整合到数据系统中，以进一步提高准确性。
通过AI算法，移动应用程序现在可以提供无缝的交互和体验。
移动应用程序上的AI将允许设备通过筛选分析观察和收集的行为，以相关且有意义的方式收集，分类和存储数据。
嵌入了人工智能的“智能应用”可以通过轻松上传数据并添加自定义选项，让患者参与自己的医疗保健。
EHR系统可以使用ML技术在同一平台上为流行健康，远程医疗，语音交互和临床支持创建不同的部分。
人工智能的预测分析技术可以通过更智能的医疗保健AI应用程序提供基于检测健康模式的预防性治疗计划。
互操作性和现代数据交换可以通过移动应用程序通过干净的数据输入进行整合，移动应用程序可以基于智能分析构建数据结构。
通过ML，可以显着提高现代数据标准和基于云的平台的生产力，并减少对键盘的依赖。
目前的EHR系统由于其设计不良，与移动设备不兼容以及不切实际的功能而非结构化且耗时。通过技术和移动设备的不断即兴创作，患者与医生和医生互动的方式有望得到改变。AI和ML目睹了在这个领域取得颠覆性突破。现在，每个医疗保健组织都希望实现患者参与。
为了获得竞争优势，医疗保健机构现在必须采用AI和ML技术，这些技术可以增强其EHR系统，以实现最初被视为目标的系统。它可以帮助患者，定制患者和医生之间的沟通，以及通过移动应用程序开发优化管理任务。
