طراحی سامانه های هوش مصنوعی عامل محور برای تسهیل فرآیندهای بالینی وکاهش حجم کار اداری پزشکان

با گسترش فناوری های هوش مصنوعی و افزایش پیچیدگی فرآیندهای بالینی در بیمارستان ها، نیاز به سامانه های هوشمند عامل محور‎ (AI Agents) ‎برای اتوماسیون فرآیندهای اداری و بالینی بیش از پیش احساس می شود. این پژوهش با هدف تحلیل نقش‎ AI Agents ‎در کاهش بار اداری پزشکان و بهبود کارایی نظام سلامت انجام شده است. روش تحقیق کیفی و توصیفی–کتابخانه ای بوده و داده ها از طریق مرور منابع علمی معتبر داخلی و بین المللی گردآوری و تحلیل شده است. در این تحقیق ساختار و معماری‎ AI Agents ‎شامل مدل های واکنشی، تدبیری و ترکیبی بررسی شده و چرخه ادراک–تصمیم–اقدام، یکپارچه سازی با سیستم های‎ HIS ‎و‎ EHR ‎و نقش پردازش زبان طبیعی‎ (NLP) ‎در مستندسازی پزشکی تحلیل گردیده است. یافته ها نشان می دهد که‎ AI Agents ‎با اتوماسیون مستندسازی و گزارش نویسی، مدیریت نوبت دهی و هماهنگی خدمات درمانی، پشتیبانی تصمیم گیری بالینی، پایش بیماران و استفاده از دستیارهای مجازی، موجب کاهش حجم فعالیت های تکراری و کاهش فشار روانی پزشکان می شوند. این کاهش بار اداری نه تنها زمان پزشکان را برای مراقبت مستقیم از بیماران افزایش می دهد، بلکه به بهبود دقت تصمیم گیری، افزایش رضایت شغلی و کاهش فرسودگی شغلی‎ (Burnout) ‎آنان کمک می کند. همچنین یافته ها نشان می دهند که یکپارچه سازی هوشمند عامل های‎ AI ‎با زیرساخت های موجود و آموزش کاربران از عوامل کلیدی موفقیت در بهره برداری از این فناوری است. در نهایت، پژوهش حاکی از آن است که استفاده از‎ AI Agents ‎می تواند به بهبود کیفیت خدمات درمانی، افزایش کارایی عملیاتی و تقویت تعامل میان انسان و فناوری در محیط بیمارستان منجر شود‎.‎

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، AI Agents ، اتوماسیون بالینی ، بار اداری پزشکان