Mayo Clinic和Google最近宣布合作使用先进的云计算，数据分析，机器学习和人工智能(AI)来加速医学研究和治疗，这引起了医疗行业的热烈讨论。毫无疑问，数字化转型是第四次工业革命在物理，数字和生物领域融合的关键组成部分，它将为患者护理带来巨大的好处。

尽管可能不太值得关注，但健康IT领域基于机器的创新有望在医疗保健业务方面发生类似的巨大变化，而门诊手术中心(ASC)行业已定位为首批受益者之一。

ASC是医疗保健系统中增长最快的部分之一。根据咨询委员会的报告，到2020年，预计60%的门诊手术将在ASC环境下进行(2005年为40%)。在过去的几年中，ASC手术的数量猛增，2017年增长了23%。展望未来，ASC市场预计将增长到大约400亿美元。

一系列独特的因素使ASC跃升到下一波医疗系统IT变革的最前沿。

首先，行业的健康信息技术(HIT)并未被迫以与其他提供商和付款人相同的速度发展。在过去的大约10年中，ASC在政府的有意义使用(MU)计划下不受互操作性要求和标准化的限制。因此，大多数ASC软件系统都是独立运行的，而没有用于数据输入和输出的“通用语言”。总体而言，它们在提供者，医院，ASC和患者之间的大型健康信息交换(HIE)中也缺乏互操作性。

此外，由于在过去十年中ASC的患者数量和批准的程序数量已大大增加，因此保险理赔也有所增加，这需要专门的努力来加快处理速度，并最大程度地减少延误和拒绝。随着Medicare和Medicaid Services中心(CMS)更新付款规则以包括更多的门诊手术程序，HIT必须能够吸收其他代码，改善理赔流程并确保收入周期的一致性。

在ASC高管考虑围绕其HIT资源和投资的决策时，他们应该考虑从现在开始还是从长远来看，人工智能将如何影响和受益于其业务运营。

数字机器人(已编程为在计算机上执行特定任务的一小段软件)正在帮助将医疗记录移至基于云的存储中，以使临床指尖可访问。尽管当前的病历主要保存在电子病历(EHR)中，但这些病历通常存储在服务器上且不完整，通常是因为它们与其他数据源，较早的较新的EHR或基于纸质海图的记录不兼容。纸质海图必须进行扫描并另存为数字文件，这样不容易进行数据检索。由于缺少一种将病史转化为易于访问且可操作的信息的方法，因此一些现代电子病历只是纸质海图的电子版本。

为了促进ASC中从旧系统到临床可行目标系统的干净转移(以及在纸质记录的情况下手动提取数据之后)，数字机器人可以代替通常委派给员工的耗时的管理任务。机器人使用机器学习进行编程，以搜索和选择相关的历史数据，例如过敏，药物和先前的医疗程序，以进行捕获和转换，从而确保数据的完整性并符合健康记录标准。