臨床醫生是世界上最辛苦的工作崗位之一。他們需要夜以繼日地為老年患者群體服務，應對快速變化的監管環境，并在人手嚴重短缺的情況下努力推動數字化轉型。而隨著與醫療保健相關的成本不斷提高，加上法規中對文檔及管理流程更為嚴苛的需求，預計醫生能夠用于診療服務的時長將被進一步縮短。

密歇根大學醫學院院長Marschall S. Runge表示：“一系列研究表明，醫生的職業倦怠感——通常表現為失去工作熱情、玩世不恭以及個人成就感消失——這正在成為醫療行業一大主要問題。”

根據2018年由醫師基金會發布的報告所言，有多達78%的受訪者表示偶爾會感到精神萎靡，這一數字比2016年的調查高出4%。此外，醫生的自殺率也達到普通群體的兩倍。

Runge醫生補充稱，“據估計，每年有300到400名醫生因此而失去生命。”

職業倦怠引發的嚴重后果

職業倦怠會導致工作滿意度下降、工作場所文化惡化、醫療錯誤增加以及患者體驗變差等問題。此外，倦怠也可能帶來極高的經濟成本。斯坦福醫藥公司估計，與醫生倦怠相關的職務更替與流動成本每年高達近800萬美元。美國國家特別工作小組最近的一項研究也表明，美國醫生的流動成本已經超過170億美元。

越來越多的人開始意識到這個問題

引發醫生倦怠的原因多種多樣，具體包括重癥門診與住院輪換、涉及健康記錄與基于編碼的保險賬單等非臨床管理任務、工作與生活之間的精力分配失衡、醫療事故問題、自主權喪失、“自我工作意義認同感”的喪失以及醫患關系的惡化等等。

美國醫學院協會主席Darrel G. Kirch醫生指出，醫療保健領域存在著五大“嚴重問題”，并給醫療服務提供者帶來了一系列現實挑戰。其中包括：

• 制藥勞動力與供應成本的增加
• 過多新的臨床合作伙伴關系
• 國會與行政規定
• 調整與改變人口統計數據
• 收緊報銷口徑

對于職業倦怠問題的關注，最終引發了與醫生福祉相關的對話。目前，一些醫院與大型醫師團體終于開始正面回應這一長期沒能得到重視的問題，并采取措施加以應對。臨床醫生現在可以享受健康咨詢師、瑜伽、按摩以及教練等服務。然而，這些選擇的意義似乎非常有限，因為醫師的時間本來就不充裕。

技術：既是原因，也是解決方案?

醫生需要花費大量時間將信息輸入電子健康記錄(簡稱EHR)當中，具體時長甚至達到診斷時耗的兩倍。事實上，EHR處理加上醫療保險、報銷以及醫療與法律責任(例如醫療事故)所需要的大量文件，正是令醫生產生倦怠感的主要原因。

但這些日常例行操作中的挑戰也代表著一種重要機遇，有望在各類或大或小的人工智能(AI)解決方案手中得到解決。以下三個實例即展示了AI技術在減少醫生倦怠心態方面所具有的巨大潛力：

1. AI在數據管理與日常運營中的角色

醫生可以在無需使用鍵盤的情況下以電子方式將數據輸入數據庫，并通過語音命令要求實驗室處理結果與圖表自動顯示出來。最近，3M公司收購了專門為醫生提供AI支持型語音服務的廠商M * Modal。另一家總部位于舊金山的公司Lightning Bolt承諾簡化約診安排流程，Cerner公司則正在投資環境感知EHR以為臨床醫生提供更多參考信息。例如，當醫生在病房內進行治療時，醫生的平板電腦將根據當前所在的病床自動顯示患者的EHR信息。

2. AI在決策支持中的作用

AMA認為決策支持代表著AI未來的另一大潛在發展空間。利用AI方案，醫生能夠根據更明智且更有意義的決策結果放心工作，這反過來又能夠給其他臨床醫生提供重要的決策數據點。IBM公司正在建立一個名為Medical Sieve的項目，其目標在于建立起具有分析推理能力的下一代認知助手，以幫助醫生快速完成決策流程。

為了遵守法規要求，臨床醫生們同樣壓力很大。《保護醫療保險法》(PAMA)要求醫生在為購買了醫療保險的患者預約MRI或CT之類的成像服務之前，首先審查各類標準。其目標在于減少不必要的預約次數，以及降低額外的診療成本。醫生可以向患者解釋審查信息，向他們說明為何需要或者不需要進行預約。由于EHR的數據輸入流程非常耗時，因此這部分市場也正在嘗試引入對應的自動化工具。

以Cranberry Peak公司為例，他們就開發出多種AI算法，能夠在審查適用標準方面充當醫生的得力數字助手，從而在一定程度上減輕管理工作的強度。

3. AI在診斷與治療當中的作用

基于AI的交互式聊天機器人能夠幫助接待患者、分析響應并提供關于其潛在健康狀況及風險的反饋意見。總部位于倫敦的Babylon公司就投資數百萬美元以研發AI聊天機器人，試圖通過龐大的知識庫與推理引擎重現醫師級別的建議。該供應商指出，最終只有15%的用戶需要接觸人類醫師。Sense.ly公司的“Molly”是另一種基于AI技術的機器人，能夠幫助患者自行完成慢性疾病及手術后的日常護理工作。

曙光就在前頭

人工智能技術可能永遠無法真正解決醫生的職業倦怠問題，也可能永遠無法徹底取代人類的基本感知。但隨著AI技術對于醫療保健領域的深度涉入，我們相信這些技術方案能夠減輕與醫師職業相關的眾多行政負擔，從而確保從業者們能夠將更多時間投入到患者診療當中，最終帶來更高的醫治質量與更好的護理結果。