三、兼容性问题

由于市面上已有多种现成的RPA开发工具，不同机构、部门在部署机器人时可能会依据实际业务流程、经济效益、系统类型采用不同的开发工具。以Argos Labs和Automation Anywhere两款工具为例：前者是基于Python技术架构开发的，可以兼容不同Python库文件，而Python语言在数据分析、神经网络、图像处理等人工智能领域具有先天性的优势，故这款工具更适用于需要后期引入人工智能改进的流程；后者则是基于Java和.Net框架开发的，对Oracle、DB2、SQL Server等商业数据库支持较好，因而更适用于强调商业逻辑的业务流程。由此可见，一旦进行业务流程整合或涉及多业务流程交叉时，基于不同开发工具的软件机器人能否较好地兼容需要着重考究。

当前RPA的商业应用仍处于探索阶段，在业内尚未形成明确统一的开发标准的情况下，一旦选择了某个RPA平台，随着与其关联的业务场景逐渐增多，医疗机构可能在相对长的时间内无法进行RPA平台的迁移。(https://www.daowen.com)

随着信息技术的发展，目前医疗机构已拥有面向管理层、医护工作者、病案统计人员、财务人员等不同岗位的信息系统，如医院信息管理系统（HIS）、影像归档和通信系统（PACS）、放射科信息系统（RIS）、医院资源规划系统（HRP）、电子病历系统（EMR/EPR）等。然而，目前医疗机构在信息互联互通层面仍存在一定缺陷：即使同一类型的系统，在不同医疗机构之间也都可能具有不同功能、界面、数据库、API。

当下，RPA的部署多数是场景式、相对短的流程节点优化，要发挥机器人从财务管理、药房的药品管理到影像部门的预约排班等多方位、多场景、跨业务流程的优化潜能，还需克服不同系统、接口、数据结构的差异。