EHRSおよびエージェントAI：人間と自動化されたコラボレーションのバランス

人工知能の進歩は、データを分析する機械学習モデルから、臨床、管理、患者向けのワークフロー全体で最小限の人間の関与でそれに作用できるアルゴリズムに分析することができます。

エージェントAIまたは自律エージェントは、人間の意思決定または合理化タスクを支援するために入力からの出力を生成するだけでなく、目標を達成するために自律的に意思決定を行うことができることにより、標準生成AIからレベルアップします。

ヘルスケアにおけるエージェントAIの背後にある勢いの高まりは、今月のHIMSS25グローバルカンファレンス＆展示会で、ショーフロアから教育セッションや基調講演まで、ホットトピックでした。しかし、すべての議論はヘルスケアにとって重要な課題を指摘しました。エージェントテクノロジーを使用して運用を改善することは1つのことですが、臨床ケアで自律AIを採用するという深刻な複雑さを慎重にナビゲートすることはまったく別です。

AIエージェントは、習慣的なタスクの加速器と自動車として、医師がケアの需要を満たすのを助けることができます。しかし、彼らは医師の意思決定に代わるものではありません。ヘルスケア組織は、EHR内およびそれ以降のより複雑でマルチステップのワークフローを処理するためにエージェントAIに目を向けるため、これらのツールを臨床設定に展開するときは注意する必要があります。

健康AIガバナンスとポリシー

1月に米国下院で紹介され、エネルギーと商業に関する下院委員会に紹介された物議を醸す法案。 HR238 食品医薬品局によって承認されたAIおよびMLが開業医としての資格を有するAIとMLを可能にするために、連邦食品、薬物、および化粧品法を改正するでしょう 処方薬を処方する資格があります。

しかし、多くのテクノロジー開発者は、自律的なAIが処方やその他のケアの側面に使用される準備ができていないと考えています。

HIMSS25の前、最中、後に話をしたいくつかの臨床およびITリーダーは、ケア管理システムでの採用への最大のハードルとしての信頼を構築し、その機能の透明性を確保することの重要性を引用しました。

HIMSS25では、AIの専門家は注意を促しました。たとえば、今月初めにヘルスケアフォーラムのHIMSS AIで、デニス・チョーンキー、 のチーフAIアドバイザー UC Davis Healthは、ガバナンスがテクノロジーの進歩に対応しておらず、現在のHealth AI規制は自律的なAIの決定ではなく、機械学習モデル向けに設計されていると指摘しました。

AIエージェントを使用して速すぎると、結果は意思決定と患者の安全に対する潜在的なリスクに偏る可能性があります。医療の最高情報責任者は、「しかし、彼らは安全を確保する必要がある」彼らを採用するよう圧力を受けています。 今後のAIと自動化の混乱の準備、Chornenkyは言った。

「適切なガバナンスメカニズムが設定されていない場合、彼らはどのようにそれをしますか？」

エージェントAIおよび患者のフォローアップ

すべての組織でエージェントAIを採用するための主な要因は、臨床医と管理スタッフのコンピューターワークロードを軽減することです。

叙事詩です AIをアプリケーション全体に統合します ポジショニングエージェント 臨床効率を改善するため、エピックのR＆Dのエグゼクティブバイスプレジデントであるセスハワードは、 ヘルスケアITニュース HIMSS25の前。

「たとえば、AIエージェントは、患者とニーズについてチャットし、欠落しているタスク（ラボなど）を特定し、それらのタスクのスケジュールと完成を支援し、読みやすい要約を作成することで、患者とチャットすることで、準備前の準備を支援することを期待しています」と彼は言いました。

Epicの研究開発担当副社長であるGarrett Adamsは、会議で手術後の患者アシスタントエージェントの例を使用しました。

声と画像を使用する手首手術からのマルチモーダルのフォローアップは、患者に到達し、「会話で彼らとチャットする」と彼は言いました。手首の回復について患者に尋ね、それの画像やそのビデオを共有します。

エージェントは、患者が手首を手首を曲げることができる角度を推定し、術後の手首を曲げて、EpicのCOSMOSデータベースでの回復の同じ時点で患者と比較することができます。回復のその点に基づいて、エージェントは、患者が「信じられないほどうまく流行している」ため、フォローアップの予約はもはや必要ないかもしれないと示唆しています。

エージェントは、患者に予約をキャンセルしたいかどうかを尋ね、患者のリクエストを送信してケアチームにキャンセルして確認します。

「それで、まだそのフォローアップのものについてその人間の検証を持っているので、男が正しいことを確認してください」とアダムズは言いました。

手術後の患者アシスタントエージェントはまだ患者と一緒にいますが、インフルエンザのショットの予約も提供することができます。

「ビデオ入力、患者コミュニケーション、会話トーン、COSMOSデータの洞察、ケアギャップの閉鎖、エージェントワークフローのスケジューリング機能を組み合わせたものです。

また、HIMSS25では、臨床医のZoom職場は、テレヘルスの任命中に使用するためのアンビエントノートのパブリックベータ版を発売し、対面の任命のために発売しました。

「任命が終わったら、医師として、すぐにメモを受け取り、それから編集します」と、Zoomの製品責任者であるビジネスの加速と準備が整ったRitu Mukherjee氏は、HIMSS25ショーフロアのインタビューで述べています。 「そして、ボタンを押すと、EHRシステムに送信するだけです」と彼女は言いました。 「これは、臨床ワークフローを自動化するための出発点に過ぎません。」

慎重にエージェントAIを開発します

一方、HIMSS25では、長年の相互運用性とITインフラストラクチャリーダー間システム AIを搭載した新しいEHRをデビューしました Intellicareと呼ばれます。管理タスクを簡素化するためのアンビエントリスニングおよび生成AI機能に加えて、AIアシスタントは自動患者履歴の要約を生成し、収益サイクル管理システム内での請求に必要なコードをエージェントに事前に前注ぐことができます。

ベンダーは、直接的な臨床的意思決定でエージェントAIを使用するために慎重なアプローチを採用しており、人間の監視を強調し、管理タスクに初期の努力を集中させています。たとえば、診断リストに追加します。

「私の気持ちは、AIとオープンソースモデルは、AIの観点から、2025年の今年の2つのトピックであると感じています」と、HIMSS25に先立って、インターシステムズのグローバルヘルスケアソリューションの責任者であるドンウッドロックは述べています。

AIが必要なステップのセットについて考え、それらをまとめることを可能にすることにより、手紙の送信、注文の処理、事前の承認の処理などのタスクを自動化することにより、臨床医の管理負担に大きなへこみを置く可能性があります。それは、「フォローアップアクションとチャートの更新を行うことで、どこまで得られるかを確認する」という周囲のメモを超えています。

EHRの高次ワークフローの場合、開発者はAIの代理店を「必ずしも」プッシュする可能性があると彼は付け加えた。 「その長所と短所は何ですか？危険は何ですか？医師の監視のレベルを削除していますか？」

EclinicalWorksのCEOであるGirish Navaniは、処方箋や紹介などのプロセスを自動化することで、AIエージェントを処理しているAIエージェントの休憩をポンプで送る傾向があると述べました。

「臨床的意思決定支援でさえエージェントがいる時間と場所がある」とナバニは語った ヘルスケアITニュース HIMSS25で。

「しかし、それは今日の問題の声明ではありません。私たちは収益サイクルの管理に焦点を当てており、管理の過負荷と臨床的意思決定がない今日の仕事を奪い、他の人が寝ている間に働く自律的なエージェントを作成しています。」

EclinicalWorksが紹介されました 実用的なアプリケーション PDF、FAX、またはCCDA形式で、着信ドキュメントから患者データを自動的に抽出するAIドキュメントインテリジェンスツールなど、エージェントAIのAI。同社は、これらの文書の75〜85％のデータを患者に正確に一致させることができると述べた。 Healow Genieエージェントもあります。これにより、患者に音声、テキスト、またはチャットごとに24時間年中無休で一般的な問い合わせに対する即時の回答を提供できます。

ただし、複雑な質問の場合、Genieは人間のエージェントにクエリをエスカレートします。

Athenahealthは、高度な機能をその方法に統合する方法で、数年にわたって段階的に徐々に存在しています AI対応製品。最近、同社はEHRのお客様にAmbient Riense、要約ツール、および Salesforceのエージェントフォース、入院患者の訪問の要約、逃した予約、ケアのギャップ、薬局の注文のためのエージェントワークフローを提供します。

臨床ワークフローでは、AIエージェントは、ラボの結果のフォローアップや任命の前提条件などのプロバイダータスクを自動化します。

しかし、Athenahealthの分析およびAIの副社長であるAlicia Bassolinoも、人間の監視の重要性を強調しました。

「エージェントであろうとなかろうと、機械的指向の思考、タスクの作成、システムに入る必要があるものと、非常に意思決定、医学的知識の適用である思考と比較して、システムに入る必要があるものと考えている」と彼女はHIMSS25の後に言った。

RCMドライビングエージェントAI

ヘルスケアAIテクノロジーが自律的に決定を下すことができる場所に進んでいるため、いくつかのEHRベンダーは、RCMの管理上の利点を実装することで大胆です。

「タスクや目標を中心に生成AIを本当に向けることができ、それを与える一連のパラメーターで自律的または擬似的にナビゲートすることができます」とバッソリーノは言いました。

AIでは、より広範な支払人、プロバイダー、専門分野、その他の収益サイクルの順列にまたがる自動化が可能になり、ベンダーはその摩擦に取り組むことを検討しています。

「支払者と連携したり、特定の種類のタスクを自動化したり、完全に線形ではなく、必ずしも流れるものではないオプションのセットがあります」と彼女は言いました。

Navaniは、ECWはRCM製品にエージェントAIの実装に重点を置いていると述べました。

「私たちは大規模なRCMグループ、1000人の従業員を持っています」と彼は言いました。 「私たちは基本的に私たちが持っていることを始めて、それを実行し始めた7つまたは8つのエージェントに出会いました。その後、生産性は途方もなくチャートから外れています。あなたは今、何か他のことをしている50人のグループ全体について話すことができます。

電子および紙ベースのデータが自律的に処理されることに加えて、クレームコーディングの検証とコンプライアンスチェックをそれ自体で管理する可能性は膨大であると彼は言いました。

Andrea Foxは、Healthcare IT Newsの上級編集者です。
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