由于临床医疗在认知及技术上变得更为复杂，且临床医师在治疗患者所处的环境改变的步调也逐渐加快、规范也变得更多，因此在本系列前两篇文章内容里除了大致提到一些临床医生面临的挑战；另外我们也探讨要解决前述的各种挑战和定点照护服务参考工具(POC)该如何持续演进。
通过这次最后篇章一起了解在复杂的临床生态环境的未来展望，临床工具应如何同时持续演进得以更理想的符合医病需求；我们也会聚焦在两个持续革新的重要领域，主要是关于使用的便利性和临床决策支援。
就如同Shaughnessy与Slawson发表在英国医学期刊(BMJ)的文章中提到临床医生使用重点照护参考工具(POC)的便利性与使用率有关，但有趣的是此期刊在1997年发表以来，医疗的复杂程度已大幅提升，要如何纳入临床医师的工作流程、如何在临床实务中浏览及如何将工具跟其它区块产生互动都必须加以解决，这在某些个案确实有获得解决；还有象是一些工具只要整合进电子病历纪录(electronic health record, EHR)就会自动开启参考工具，像是单一登入(SSO)也跟着出现；然而并非所有机构都支持单一登入(SSO)，且也有可能未完全认同其价值，但若能取得患者的健康存折(patient health information, PHI)就能更方便又同时符合美国健康保险可携性责任法案规定(HIPAA、Health Insurance Portability and Accountability Act)其实也是两全其美的办法。
将技术开发建构在快捷式医疗照护互通操作资源(FHIR、Fast Healthcare Interoperability Resources)的健康信息交换第七层协定(HL7、Health Level Seven)和可替代医疗应用程序与可重复使用技术(SMART、Substitutable Medical Applications and Reusable Technologies)就是能呈现这个目标的软件载具，此模式在取得电子病历纪录(EHR)数据资料时，不仅能提供安全通用途径，还能在各种电子病历纪录(EHR)的医疗体系网站、数据资料来源之间用较开放的标准化流程来进行传输交换；虽然并非所有电子病历纪录(EHR)都支援此项技术，甚至有些机构盼能不花钱就可取得导入服务，但美国联邦医疗保险暨补助服务中心(Centers for Medicare and Medicaid Services, CMS)近期审理的裁决则最终将会强制执行；背后原因则是这些工具能符合美国健康保险可携性责任法案规定(HIPAA)执行来让电子病历纪录(EHR)与定点照护服务参考工具(POC)之间产生互动，而人工智能(AI)技术的引进也势必会提升互动机会并有助于临床医师能更顺畅有效率的使用这些工具。
目前这些工具取得的案例能看出延伸扩展重点照护参考工具(POC)的使用效率，其中一例是在患者的图表能同时查出临床医生的诊疗行为过程；举例像是假设临床医生正在治疗一位有多种共病症的患者，且正需取得电子病历纪录(EHR)有关糖尿病处置的数据资料时，只要藉由健康信息交换第七层协定(HL7)及快捷式医疗照护互通操作资源(FHIR)技术就能在重点照护参考工具(POC)带出有关糖尿病的各项病历资料，也就是说资料在有需要读取时早已准备就绪；我们不妨也可想成只要想查找资料时，用鼠标就能通过机器学习方式来查询临床医生的诊疗习惯且资料是确实存在可随时随地取得。
科技不仅能让我们更轻易存取和使用各种最新临床循证医学相关信息，还能改善病患的医疗照护并提升医病沟通和进行时的满意度。
科技不仅能让我们更轻易存取和使用各种最新临床循证医学相关信息，还能改善病患的医疗照护并提升医病沟通和进行时的满意度。
科技不仅能让我们更轻易存取使用各种最新的临床循证医学相关信息，还能改善病患的医疗照护并提升医病沟通和进行时的满意度；而低效率进行资源平台切换的情况已成过去。
这些技术服务对于提升临床医生的实务效率有另一个案例就是将重点照护参考工具(POC)用在临床决策支持上。考量一位患者的临床处置决策时，通常都会根据医学循证指南，而主要能针对某些病况及某种特定诊断或诊疗策略的优点来斟酌评估患者风险；此时通常会用临床计算工具将患者过去的客观临床资料纳入一起进行决策，一般来说我们须以人工方式很辛苦的将各种来自患者的病历图表资料输入计算工具，更繁琐的是在很多情况下会需要用到一种以上的计算工具来支持一项循证决策；另外就是这些找来的计算工具之间的连结也必纳入考量，所以在临床诊疗现场光是用一种计算工具就很耗费时间，若又要同时操作两种或三种以上的工具就完全不会考虑了，这也导致临床医生的工作环境、时间紧迫而每当要进行决策可能有时就会草率的执行。
只要将可替代医疗应用程序与可重复使用技术 (SMART)建构在快捷式医疗照护互通操作资源(FHIR)技术服务上，从患者的电子病历纪录(EHR)所需资料就能自动预先载入这些计算工具里，这样不仅能大幅节省临床医生的操作跟等待时间，同时也能降低人为操作错误的机会；对此DynaMed Decisions就是使用这种技术来协助临床医生并有效使用离床医学循证的各种决策信息，此资源更具备了一些功能，像是要跟患者解说时能提供各种视觉化功能图表资料来支持医病共同进行决策；这种方式不仅能以患者为中心提升医疗照护，同时还可符合逐渐增多的各种法令规范，甚至DynaMed Decisions还能建置共有决策会需要的各种文件；未来只要进行某项决策时，此资源就会直接将临床医生带往电子病历纪录(EHR)的医嘱功能来撰写处方且可提供有关所选的诊疗方式、分析等后续出院须知。
最后是对于未来在提升重点照护参考工具(POC)使用率仍非常看好，主要是此工具以后为了更便于检索资料，势必会将我们需要的自然语言处理(Natural language processing)加以技术整合，且提供最新的医学循证资料仍是这些工具的主要功能；不过仅提供资料或许还不够，其临床医生的工作日常还会需要这些工具能更流畅的协助他们进行复杂的临床决策，目前在这种步调紧凑的临床工作环境并随着使用各种资料的需求激增，大家也开始觉得这是一种混乱的工作巅峰状态(pinnacle of chaos)，这也是我们更需要持续利用全新的资源技术服务来提供最好的高质量医疗照护。