让患者重回护理中心：HSS 用 AI 统一每位患者的护理旅程

摘要

纽约特种外科医院（Hospital for Special Surgery，HSS）首席数字与技术官、执业约 20 年的内科医生 Ashish Barad 博士在 AIPCon 8 上介绍了与 Palantir 合作的医疗护理转型。他先抛出一个令人警醒的事实：过去 20 年间，尽管医疗行业完成了全面数字化，医生生产率反而下降了约 13%；一项时间研究显示，护士只有约 20% 的班次时间真正花在患者身上，其余都耗在文书与行政工作上。与 Palantir 的合作，核心目标就是「把时间还回去」，让一线人员重新回到患者床边。

第一个里程碑是保险申诉（appeal）自动化：过去需要 45 分钟的人工工作（翻病历、打字、与保险公司交涉），压缩到 5 分钟，且整个流程在五周内完成；每月提交的申诉从约 100 件跃升至 1000 件，AI 的表现甚至优于人工，被释放的时间用于更高执业级别的工作。Barad 指出，约十分之一的医疗索赔会被保险公司拒绝，而医疗占美国 GDP 的 17%，这类「医疗浪费」正是其中的典型。

第二个里程碑是「患者卡片」（Patient Card）：一张随患者旅程实时更新的「活」摘要——过敏史、用药、护理计划、下一步与预测——让临床医生、外科医生、护士、医助、患者本人与支付方都「读同一页乐谱」。现场演示了 Zoe 的案例：AIP 智能体自动识别术前风险、核对保险临床标准、自动编制并提交预授权文件、通知整个护理团队，并在她完成生活方式医学干预后推荐「当日出院」，还通过对话式 AI 帮患者重新预约手术时间。HSS 的目标简单直接：让医护人员与患者在一起，让智能体去做其余所有事。

正文

一、数字化之后生产率为何反降 13%

Barad 是执业约 20 年的医生，如今是 HSS 的首席数字与技术官。HSS 位于纽约，是肌肉骨骼健康领域的顶级目的地医院——「NBA 季后赛期间跟腱断裂，你来 HSS」。他开门见山地提出一个多数人不知道的事实：从他开始执业以来的约 20 年间，医生生产率下降了约 13%。护士的情况更严重——他最近做的一项时间研究发现，护士一个班次只有约 20% 的时间与患者在一起，大量时间花在文书与行政任务上。

最讽刺的是，其中很大一部分浪费发生在医疗行业完成全面数字化之后：传真机仍然存在，但一切都已数字化，生产率却下降了 13%。这正是与 Palantir 合作的意义所在——把时间还给一线人员，让他们把时间花在患者身上，那是他们当初上护理学校、医学院的初衷。他反复强调一个类比：运营医院就像运营美国航空——有机组、有周转、有放行、有设备、还有偶尔的紧急情况；唯一的区别是，医院「鼓励使用尖锐物品」。

二、保险申诉自动化：45 分钟到 5 分钟的胜利

今年年初，HSS 与 Palantir 合作，开启了保险申诉自动化之旅。对医生来说，申诉与授权是「职业生涯的梦魇」：约十分之一的医疗索赔会被保险公司拒绝，HSS 的护士、医生与员工花了大量时间与精力人工处理。Barad 指出，医疗占美国 GDP 的 17%，其中相当一部分与所谓的「医疗浪费」有关——保险申诉正是浪费的典型：它不帮助任何患者获得护理，只是大量人工劳动与文书工作。

HSS 端到端地拿下了这个问题：过去 45 分钟的人工工作（翻找病历、打信、与保险公司交涉）降到 5 分钟，而且整个自动化在五周内完成。此前 HSS 已在这件事上挣扎了几十年；五周内，每月向保险公司提交的申诉从约 100 件变成 1000 件。效率提升惊人，但 Barad 强调不能只盯着效率——AI 的表现比做这件事的人更好。被释放出来的人力回到了更高执业级别的工作。这是 HSS 的第一个重大胜利。

三、患者卡片：让所有人在同一张乐谱上

赢下这一仗后，HSS 的思考更进一步：后端已经自动化了很多，但还没有真正触及患者——而患者正是医疗中「漂移」掉的中心。医疗行业花了太多时间在文书与行政工作上，陪伴患者的时间越来越少。医疗记录本质上不是围绕「患者旅程」组织的，而是高度孤岛化的：你去诊所、去医院、接电话、看不同专科、去影像中心，这些数据并不会以连续的方式跟随你，护理团队也无法「读同一页乐谱」。

HSS 正在与 Palantir 构建的解决方案是「患者卡片」：一张单一、实时的「活」摘要，随患者在旅程中移动——过敏史、用药、护理计划、下一步、预测性提示，在任何地方都保持一致。关键是让所有相关方——所有临床医生、外科医生、医生、护士、医助，以及非常重要的患者本人和支付方——都读同一页。这在今天的医疗世界是不可能的，因为数据分散在不同地方。卡片随订单、结果与决策的变化实时更新。项目四周前才启动。

四、Zoe 的故事：智能体编排完整护理旅程

演示以一个真实患者的故事展开。想象 Zoe——你的妈妈、妻子或姐妹：她疼痛多年，需要膝关节置换，每天活在痛苦中，终于来到全世界做膝关节最好的地方。外科医生说「你需要手术」。她迫不及待想摆脱疼痛。但 AIP 在几秒钟内发现了风险：她还没有获得手术许可，因为她需要生活方式医学转诊。

AIP 自动汇集相关数据——BMI、吸烟情况、用药、问题清单——并对照保险公司的政策与临床标准核查「医疗必要性」。由于 Zoe 尚未达标，智能体自动编制并提交预授权材料包与正确文件，同时以清晰的理由代码和后续步骤实时提醒整个护理团队：她需要戒烟咨询和体重管理咨询——这既是保险公司的要求，也是对 Zoe 正确的事，确保她术前状态达标。在现状中，这些数据散落在病历的不同角落（甚至根本不在病历里）：好的情况是没被发现（外科医生做了手术却拿不到付款），坏的情况是出现不良结局——因为这本就是对患者正确的事。

接着，Zoe 通过了这一关，进入术前筛查：心脏许可已到位，活的患者卡片在团队间保持最新。真正具有变革意义的是「下一步」建议：几次点击之内，智能体推荐当日出院——完成生活方式医学干预后，Zoe 有资格当日出院，可以回到自己的床上、睡自己的觉、由照护者陪伴，不必留院。系统通知所有团队：外科医生需要知道、护士需要知道、临床医生与运营人员需要知道、保险方可能需要知道——单一视图，协调行动，零「转椅」。放在过去，这可能是护士的职责——记得打电话告诉 Zoe「你符合当日出院资格，我们提前你的手术」——这是手动工作，又一次蚕食了护士本应用于病房的 20% 时间。

HSS 还有第二位客户：医生自己。系统确保外科医生知晓这次改期与推荐，并在征得同意后调整手术时间。播放的录音展示了对话式 AI 的运用：HSS 呼叫中心的自动电话确认患者身份后，告知手术日程变更，还能根据手术排班灵活应答——「11 点不行，9 点可以吗？」——真正把患者带回对话中，实现医疗中常常缺失的「共同决策」。从带红旗的日程开始，到无红旗、为患者与临床医生、外科医生、手术室优化的日程结束——这套系统四周内搭建完成。

Barad 总结：HSS 的旅程才刚刚开始。他们的目标是覆盖完整患者旅程——从「受伤了」到「康复了」——用 AI 来编排这一切。关键在于：不是把一线临床医生、医生或护士移出循环，而是提升他们、增强他们，让他们去做人类应当与人类一起做的事。AI 是极好的编排者——事情总在中间环节丢失。目标很简单：让我们的员工与患者在一起、陪伴他们的护理旅程，让智能体去做其余的一切。