由於臨床醫療在認知及技術上變得更為複雜，且臨床醫師在治療患者所處的環境改變的步調也逐漸加快、規範也變得更多，因此在本系列前兩篇文章內容裡除了大致提到一些臨床醫師面臨的挑戰；另外我們也探討要解決前述的各種挑戰和定點照護服務參考工具(POC)該如何持續演進。
透過這次最後篇章一起了解在複雜的臨床生態環境的未來展望，臨床工具應如何同時持續演進得以更理想的符合醫病需求；我們也會聚焦在兩個持續革新的重要領域，主要是關於使用的便利性和臨床決策支援。
就如同Shaughnessy與Slawson發表在英國醫學期刊(BMJ)的文章中提到臨床醫師使用重點照護參考工具(POC)的便利性與使用率有關，但有趣的是此期刊在1997年發表以來，醫療的複雜程度已大幅提升，要如何納入臨床醫師的工作流程、如何在臨床實務中瀏覽及如何將工具跟其它區塊產生互動都必須加以解決，這在某些個案確實有獲得解決；還有像是一些工具只要整合進電子病歷紀錄(electronic health record, EHR)就會自動開啟參考工具，像是單一登入(SSO)也跟著出現；然而並非所有機構都支援單一登入(SSO)，且也有可能未完全認同其價值，但若能取得患者的健康存摺(patient health information, PHI)就能更方便又同時符合美國健康保險可攜性責任法案規定(HIPAA、Health Insurance Portability and Accountability Act)其實也是兩全其美的辦法。
將技術開發建構在快捷式醫療照護互通操作資源(FHIR、Fast Healthcare Interoperability Resources)的健康資訊交換第七層協定(HL7、Health Level Seven)和可替代醫療應用程式與可重複使用技術(SMART、Substitutable Medical Applications and Reusable Technologies)就是能呈現這個目標的軟體載具，此模式在取得電子病歷紀錄(EHR)數據資料時，不僅能提供安全通用途徑，還能在各種電子病歷紀錄(EHR)的醫療體系網站、數據資料來源之間用較開放的標準化流程來進行傳輸交換；雖然並非所有電子病歷紀錄(EHR)都支援此項技術，甚至有些機構盼能不花錢就可取得導入服務，但美國聯邦醫療保險暨補助服務中心(Centers for Medicare and Medicaid Services, CMS)近期審理的裁決則最終將會強制執行；背後原因則是這些工具能符合美國健康保險可攜性責任法案規定(HIPAA)執行來讓電子病歷紀錄(EHR)與定點照護服務參考工具(POC)之間產生互動，而人工智慧(AI)技術的引進也勢必會提升互動機會並有助於臨床醫師能更順暢有效率的使用這些工具。
目前這些工具取得的案例能看出延伸擴展重點照護參考工具(POC)的使用效率，其中一例是在患者的圖表能同時查出臨床醫師的診療行為過程；舉例像是假設臨床醫師正在治療一位有多種共病症的患者，且正需取得電子病歷紀錄(EHR)有關糖尿病處置的數據資料時，只要藉由健康資訊交換第七層協定(HL7)及快捷式醫療照護互通操作資源(FHIR)技術就能在重點照護參考工具(POC)帶出有關糖尿病的各項病歷資料，也就是說資料在有需要讀取時早已準備就緒；我們不妨也可想成只要想查找資料時，用滑鼠就能透過機器學習方式來查詢臨床醫師的診療習慣且資料是確實存在可隨時隨地取得。
科技不僅能讓我們更輕易存取和使用各種最新臨床實證醫學相關資訊，還能改善病患的醫療照護並提升醫病溝通和進行時的滿意度。
科技不僅能讓我們更輕易存取和使用各種最新臨床實證醫學相關資訊，還能改善病患的醫療照護並提升醫病溝通和進行時的滿意度。
科技不僅能讓我們更輕易存取使用各種最新的臨床實證醫學相關資訊，還能改善病患的醫療照護並提升醫病溝通和進行時的滿意度；而低效率進行資源平臺切換的情況已成過去。
這些技術服務對於提升臨床醫師的實務效率有另一個案例就是將重點照護參考工具(POC)用在臨床決策支援上。考量一位患者的臨床處置決策時，通常都會根據醫學實證指南，而主要能針對某些病況及某種特定診斷或診療策略的優點來斟酌評估患者風險；此時通常會用臨床計算工具將患者過去的客觀臨床資料納入一起進行決策，一般來說我們須以人工方式很辛苦的將各種來自患者的病歷圖表資料輸入計算工具，更繁瑣的是在很多情況下會需要用到一種以上的計算工具來支援一項實證決策；另外就是這些找來的計算工具之間的連結也必納入考量，所以在臨床診療現場光是用一種計算工具就很耗費時間，若又要同時操作兩種或三種以上的工具就完全不會考慮了，這也導致臨床醫師的工作環境、時間緊迫而每當要進行決策可能有時就會草率的執行。
只要將可替代醫療應用程式與可重複使用技術 (SMART)建構在快捷式醫療照護互通操作資源(FHIR)技術服務上，從患者的電子病歷紀錄(EHR)所需資料就能自動預先載入這些計算工具裡，這樣不僅能大幅節省臨床醫師的操作跟等待時間，同時也能降低人為操作錯誤的機會；對此DynaMed Decisions 就是使用這種技術來協助臨床醫師並有效使用離床醫學實證的各種決策資訊，此資源更具備了一些功能，像是要跟患者解說時能提供各種視覺化功能圖表資料來支援醫病共同進行決策；這種方式不僅能以患者為中心提升醫療照護，同時還可符合逐漸增多的各種法令規範，甚至DynaMed Decisions還能建置共有決策會需要的各種文件；未來只要進行某項決策時，此資源就會直接將臨床醫師帶往電子病歷紀錄(EHR)的醫囑功能來撰寫處方且可提供有關所選的診療方式、分析等後續出院須知。
最後是對於未來在提升重點照護參考工具(POC)使用率仍非常看好，主要是此工具以後為了更便於檢索資料，勢必會將我們需要的自然語言處理(Natural language processing)加以技術整合，且提供最新的醫學實證資料仍是這些工具的主要功能；不過僅提供資料或許還不夠，其臨床醫師的工作日常還會需要這些工具能更流暢的協助他們進行複雜的臨床決策，目前在這種步調緊湊的臨床工作環境並隨著使用各種資料的需求激增，大家也開始覺得這是一種混亂的工作巔峰狀態(pinnacle of chaos)，這也是我們更需要持續利用全新的資源技術服務來提供最好的高品質醫療照護。