EHR himss 20的主要卖家Cerner将展示旨在通过使用人工智能和机器学习来改进临床文档的技术。这些技术将包括但不限于语音辅助，以帮助临床医生完成和填补文档中的空白。

Cerner Intelligence副总裁兼内科主任Tanuj Gupta博士表示，临床文件总是需要的，因此Cerner专注于减轻护理团队的负担。

以及护理报销的连续性。

普塔说：“如今的临床文件主要是由人来驱动的，医生和护理团队会根据患者的经验，花费大量时间手工输入数据。”“最重要的是，报销和质量要求增加了对可靠文件的需求。“临床文件是必要的沟通工具，可以确保不同地点之间患者的持续护理，并为报告目的告知财务报销和护理质量。”

他补充说，Cerner正在寻找通过AI和机器学习来改进和自动化临床文档的方法，从而将其扩展以实现更大的目的，例如为公共卫生和研究提供信息，以及确定新的临床护理模式。

临床文件的一个重要部分是图表审查-返回数据用于报销、研究或质量改进。普塔说，尽管这个过程几乎完全由人类驱动，但塞纳正在探索通过智能提高效率的方法。

他解释说：“Cerner正在使用我们自己的自然语言处理引擎来完全自动化医疗图表审查。”“这个名为ChartaAssist的解决方案使用行业标准化术语来评估EHR数据，并确定改进和验证文档的机会。患者就诊时自愿提供这些信息，可以改善提供者的文件记录，有助于减少提供者的工作量和出院后的询问次数。”

他解释说，图表辅助中使用的算法是可配置和透明的，因此AI是开放的。

他断言：“医疗决策永远属于医生。”“Chart Assist可以通过自动审查图表来帮助临床医生，从而在所有住院情况下几乎实时执行临床验证。这样，完成了必要但耗时的过程，从而为临床医生提供了宝贵的时间。未来，可以使用ChartaAssist等自动图表审查工具来搜索患者安全指标、医院获得的疾病，甚至匹配新临床试验的患者。”

在文件中填空

实现高质量临床文档的第一步是数据输入。古塔认为，在邂逅过程中能提供给患者的数据越多，临床医生能看到的工具就越多，比如临床决策支持、NLP、AI和机器学习，这些都有助于创建文档，缩小护理差距。

他说，语音识别可以帮助减轻或消除护理团队的数据输入负担。

他说：“长期以来，语音辅助技术在医疗领域的主要使用案例只有——个医疗听写。”“在这种情况下，医生使用麦克风两到三分钟来确定结构化的临床笔记。无论是通过语音还是鼠标键盘，数据输入的负担都直接由医生承担。”

他说，新的对话式语音或者有人称之为环境语音，带来了从与患者的自然互动中获得相同数据的希望，不需要护理团队的数据输入。

他预测：“通过增加室内设备和传感器，医疗行业总有一天会看到数据输入的认知负担已经完全从人类转移到AI。”“医疗决策仍将属于临床医生，但繁琐的数据输入将由机器处理。”

Cupner希望给客户带来最好最有用的语音体验。他补充说，该供应商在其医疗订单合作伙伴中取得了成功。

他说：“我们非常高兴地看到，消费者语音技术的领导者将把新的创新技术引入医疗保健领域，并正在评估通过我们开放和可互操作的平台与合适的合作伙伴合作的方式。”“Cerner坚持开放理念，整合了来自第三方开发者的创新语音辅助技术，以支持我们客户的需求。这样我们就可以在整个行业进行合作，给客户带来价值，帮助他们提高护理水平。”