研究与开发主管 Sumit Rana 讨论了这家 EHR 巨头的系统如何使用人工智能生成进度说明、创建对患者问题的答复草稿以及协助进行医疗编码。以及人工智能有时比人类更有同理心。
t Rana 是电子健康记录公司 Epic 的研发执行副总裁，目前在健康 IT 领域的人工智能工作中心之一工作。他的日子充满了各种事情，其中之一就是创造人工智能可以帮助今天和未来的医生和护士的方式。
Epic 正在使用人工智能和环境聆听技术来改善患者与提供者的互动。它使医生能够根据检查室中患者与提供者的对话生成进度记录。它允许医生立即创建针对患者问题的草稿答复。它向医疗服务提供者展示自上次见到患者以来该患者的最新情况。它正在致力于人工智能协助员工进行医疗编码。
医疗保健 IT 新闻采访了 Rana，深入探讨了人工智能的所有这些用途以及更多内容。
问：Epic 正在使用人工智能和环境聆听技术，旨在改善患者提供者的互动。提供商组织的一些健康 IT 领导者对此表示担忧。这些技术如今可靠吗？
答：我称自己为持怀疑态度的乐观主义者。提出问题总是好的。我认为背景在这里很重要。通常，人工智能工具，特别是生成式人工智能，可以用来帮助人们提高效率。在这些情况下，例如，起草对患者消息的潜在回应，人工智能始终让医生了解情况非常重要。这些工具非常有帮助。
我有一些经验法则。首先，人工智能工具是完全自动化该过程，还是有人在循环中做出最终决定？对前者要警惕。它需要达到更高的标准。其次，从用户体验的角度来看，软件是否始终清楚地突出显示是否、何时涉及人工智能以及如何涉及？
然后我认为第三部分是应用程序是否提供足够的审核和监控数据来跟踪工作流程中的人工智能使用以及相关结果和决策？
问：专门针对 Epic 来说，您的 EHR 现在使用人工智能根据检查室中患者/提供者的对话生成进度记录。请详细说明其工作原理以及您所看到的结果。
答：因此，医生在就诊开始时询问患者是否可以记录就诊情况以帮助记录，大多数患者对此表示同意。然后，他们所做的就是在手机应用程序上打开它。
如果需要，他们可以随时指示人工智能停止聆听或重新开始，具体取决于患者是否有什么不舒服的地方。人工智能正在聆听周围的对话。然后，一旦对话完成，几分钟后，会发生什么情况是笔记被更新为讨论内容的草稿，然后医生可以审查该笔记，进行类似于他们在听写工作流程中可能做的更改，然后他们完成他们的文档。
现在有 30 多个站点正在使用此功能，我只想分享其中一些站点的一些结果。因此，一个站点报告平均每周节省了五个半小时。另一项研究则考察了医生在门诊时间之外花费的时间，他们发现门诊时间之外花费的时间减少了 76%，我认为这是相当可观的。
然后第三个网站表示，超过 60% 的用户报告文档质量有所提高。我认为，从笔记写得有多好来看，这是另一个值得关注的好方面。
问：您的提供商用户可以使用 AI 生成针对患者问题的草稿答复。这是如何运作的以及您看到了什么样的结果？
答：其工作原理是，当提供者打开患者发送的消息时，会有一份草稿在等待他们，而他们只有两个选择。他们可以从草稿开始，然后根据需要进行更改，或者从空白文本框开始，这就是过去的样子。您点击“回复”，然后输入一条消息。
回复永远不会自动发送，因此请从草稿或空白文本开始。就结果而言，我们有一些网站试图对此进行更深入的定性研究，但我将分享一些早期反馈。
我们首先从提供商那里听到的是，像人工智能这样的提供商可以预先获取患者图表中的数据并为他们进行合成。他们报告说，他们自己花在寻找数据上的时间更少了。他们还报告说，它有时有助于克服写作障碍，并且它可以为患者创造更多描述性的、可能更具同理心的反应。
最后，我们必须教人工智能用医生的声音书写。例如，您可能有一位医生说：“亲爱的比尔。” 另一个人可能会说：“嗨，比尔。” 第三个人可能只说“比尔”，第四个人可能根本不说你的名字。如果写作风格不能反映患者习惯的提供者的风格，就会感觉非常不自然。因此，我们还必须教人工智能做到这一点。
问：有趣的是，你说人工智能有时可以更具同理心。
答：有一个早期的例子，有一位患者在另一个大陆（我认为是欧洲）度假，并发送了一条消息。人工智能不仅起草了一份回复，而且回复中包含的内容之一是，我解释一下，“我很抱歉你经历了这一切，我希望你的假期过得愉快。 ”
医生说：“孩子，我不知道在我忙碌的时候我是否会写出这样的东西。” 但它实际上确实增强了人际关系，而且写起来是一件好事。
所以，我认为并不是人们没有同理心，而是当你忙碌的一天并且你看到一个又一个的病人时，有时很难写出这些类型的信息。如果人工智能可以提供帮助，那是一件好事，它可以增强这种关系。
问：EHR 中的人工智能如何向提供者显示自上次就诊以来患者的最新情况？
答：甚至在生成式人工智能出现之前，系统中就有很多选择可以做到这一点。但我会谈谈我们在生成人工智能方面所做的事情。
因此，我们的用户开始探索我们添加的新功能，我们在图表中总结了之前的注释。这里的关键是摘要必须针对医生和护理环境的具体情况。
例如，如果您是急诊科的分诊人员，您的总结方式和选择内容将与五年后进行体检时有所不同。总结从定义上来说意味着你将抛弃事实。那么，要保留哪些事实呢？根据具体情况，丢弃哪些事实很重要。
我们学到的另一项重要经验是，对于提供者来说，能够悬停并查看引文非常重要，这样他们不仅可以看到摘要是什么，还可以看到医疗记录中的哪些事实用于生成此摘要。
从我们的角度来看，这对于限制我之前提到的幻觉风险并提高对技术的信心至关重要。
问：Epic 如何使用 AI 辅助医疗编码？迄今为止取得了什么成果？
答：人工智能将根据临床文档列出潜在的程序和诊断代码，然后它允许编码员轻松地将其添加到充电会话中，而不必为每次就诊和每个建议的代码从头开始。
它还在图表中突出显示支持文档，而无需再次寻找和收集它。就结果而言，它尚未可用于生产用途。我们正准备发布它。
我们的初步内部测试表明，生成式人工智能在获取免费文本临床文档并将其转换为离散代码以进行计费方面非常有效。这将使编码工作流程更加高效。
更一般地说，这是我们为减少组织管理开销而正在做的事情之一，我们希望将来能够自动化越来越多的此类管理任务。
