现实情况是人工智能技术实际上可以减少管理负担，从而为有意义的，富有成效的患者与提供者的互动创造更多机会。这里有些例子：

1.自动化重复性任务

通过将诸如聊天机器人之类的非人类行为者纳入分类并评估轻微投诉的症状，这可以为有更严重或紧急需求的患者腾出医师时间和设施空间。基于AI的解决方案可以帮助确定患者的优先级，并确保紧急的情况下可以立即获得护理，并防止因急诊室和医生办公室阻塞小病，自动化的药物提醒，约会安排解决方案，文档要求和诊断程序也可以减轻人员负担，并为患者提供更大的便利，机器学习使这些工具随着时间的推移变得更智能，更有效同时减轻了医疗保健提供者和工作人员的这些任务，从而为面对面的交互提供了更多时间。

2.减少非护理负担

医师的工作满意度正在以惊人的速度下降，近一半的人感到倦怠，这主要是由于文件负担繁重，账单挑战以及法规要求提高，所有这些都使患者无法获得护理，利用机器学习的基于AI的解决方案可以通过自动化后端任务（例如风险分层，图表，编码和计费）来减轻这种负担，这使医生可以更聪明地工作，更多地参与直接护理，并花更多的时间与患者交谈，在这里，基于AI的解决方案可以成为医师的真正助手，减轻非护理负担，同时还提高准确性和洞察力，以帮助医生更好地了解状况和症状之间的关联以及相关性。

3.解锁有用的数据

在许多情况下，一些用于诊断或识别混杂问题的有洞察力的数据被锁定在非结构化数据中-叙述性的医生笔记和其他格式，使得无法有效分析并确保不会忽略任何重要的临床见解，解决方案可以从多个来源捕获和分析此数据，从而使医生可以更深入地了解患者的需求，并提高编码和计费的准确性，并揭示患者子集中以前未发现的见解，这些增加的数据和情报使医生能够进行更准确的诊断并制定有效的治疗计划，而无需花费大量时间来仔细研究患者的病历。这使他们有时间收集患者的见解并提供更全面的护理建议。

应用于图像识别的AI技术已经改善了诊断时间和准确性

文档辅助也正在帮助医生提高制图效率，通过在其他领域（尤其是在医患关系中）引入这些工具，医院和实践可以进一步简化管理任务并减轻非护理负担，对于医师及其工作人员而言，这可以节省时间，降低成本，减轻管理负担，并使医疗服务提供者能够满足他们的需求和需求：在患者面前，而不是在计算机面前，对于患者而言，这意味着与医生进行更深入，有意义的互动，并终提供更好，更及时的护理。