斯坦福大学的 ChatEHR 允许临床医生使用自然语言查询患者医疗记录，而不会损害患者数据

快速阅读: 《VentureBeat 公司》消息，斯坦福开发的ChatEHR利用AI提升医疗效率，减少医生行政负担，加快病历处理。普费弗称AI将改变医患互动方式。

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如果能像使用ChatGPT那样与健康记录对话，会是什么样的体验？最初是由一名医学生提出的这个问题，激发了斯坦福医疗保健（Stan福医疗保健）开发ChatEHR。现在已投入生产，该工具加快了急诊入院的病历审查，简化了患者转诊摘要，并整合了复杂病史的信息。

在早期试点结果中，临床用户已经感受到信息检索速度显著加快；斯坦福大学的副总裁兼首席信息和数字官迈克尔·A·普费弗今天在VB Transform的一次非正式交流中表示，在关键交接过程中，急诊医生的病历审查时间减少了40%。

这有助于减少医生的职业倦怠，同时提升患者护理水平，并延续了医疗机构多年来收集和自动化关键数据的努力。

“医疗保健领域正处于令人兴奋的时代，因为过去20年我们一直在将医疗数据数字化并将其放入电子健康记录中，但并没有真正进行转型，”普费弗在与VB主编马特·马歇尔的交谈中说道。“借助新的大型语言模型技术，我们实际上开始启动这种数字化转型。”

如何通过ChatEHR减少“睡衣时间”，回到真正的面对面互动

医生有高达60%的时间用于行政任务，而不是直接的患者护理。他们经常需要投入大量“睡衣时间”，牺牲个人和家庭时间来完成工作时间外的行政任务。

普费弗的一个主要目标是简化流程，减少这些额外时间，使临床医生和行政人员能够专注于更重要的工作。

例如，很多信息是通过在线患者门户进入的。现在人工智能可以阅读患者的留言并撰写回复，供人类审核并批准发送。

“这有点像一个起点，”他解释道。“虽然它并不一定节省时间，但这确实减少了认知负担。”此外，他表示，这些信息往往更贴近患者需求，因为用户可以指示模型使用特定的语言。

谈到智能代理时，普费弗表示这是医疗保健领域的一个“相当新”的概念，但提供了有希望的机会。

例如，癌症诊断的患者通常有一支专家团队来审查他们的病历并确定下一步治疗方案。然而，准备工作繁重；临床医生和工作人员必须查阅患者的整个病历，不仅仅是他们的电子健康记录，还包括影像病理学、有时还有基因组数据以及患者可能适合参加的临床试验的信息。所有这些都必须整合在一起，以便团队制定时间线和建议，普费弗解释道。

“我们能为患者做的最重要的事情就是确保他们得到适当的护理，而这需要多学科协作，”普费弗说。

目标是在ChatEHR中开发智能代理，生成摘要和时间线，并提出供临床医生审核的建议。普费弗强调，这并不是取代，而是通过多模态形式提供非常出色的摘要建议。

这使得医疗团队现在可以真正开展患者护理工作，这对于医生和护士短缺的情况至关重要。

“这些技术将改变医生和护士处理行政事务的时间，”他说。当与环境AI助理结合使用时，医疗人员将有更多时间关注患者。

“面对面的互动是无价的，”普费弗说。“我们将看到AI更多地侧重于医生与患者之间的互动。”

“令人惊叹的”技术与多学科团队相结合

在ChatEHR之前，普费弗的团队向斯坦福医学全体人员推出了SecureGPT；这个安全门户具有15种不同的模型，任何人都可以试用。普费弗表示：“这项技术真正强大之处在于可以让更多人参与实验。”

斯坦福在AI发展方面采取了多元化的策略，既建立了自己的模型，也根据需要混合使用安全的、私有的现成工具（如微软Azure）和开源模型。普费弗解释说，他的团队并不完全偏向于某一类，而是选择最有可能适用于特定用例的方法。

“现在有很多令人惊叹的技术，如果你能合理地整合它们，你就能获得我们所构建的解决方案，”他说。

斯坦福的另一大优势是其多学科团队；与首席AI官或AI小组不同，普费弗组建了首席数据科学家、两位信息学家、首席医学信息官和首席护理信息官，以及他们的CTO和CISO。

“我们将信息学、数据科学和传统IT结合起来，并融入整体架构中；你得到的是这样一个神奇的团队，帮助完成这些非常复杂的项目，”他说。

最终，普费弗强调，斯坦福认为AI是一种每个人都应该掌握使用方法的工具。不同的团队需要了解如何使用AI，这样当他们与业务负责人会面并提出解决方案时，“AI只是他们思维方式的一部分。”