人工智能帮助临床医生在斯坦福医学院响应患者信息

斯坦福大学医学院的研究人员发现，大型语言模型可以帮助起草对患者门户消息的响应，从而减少医疗保健提供者的工作量并减轻倦怠。

人工智能生成的草稿在与患者共享之前由临床医生审查和编辑，有助于回答临床问题，例如如何处理感冒症状或药物副作用。在一项针对人工智能生成反应的研究中，临床医生报告说，日常文书负担减轻，倦怠感减少。

2022 年底，当为响应草案提供动力的大型语言模型 GPT 推出时，它点燃了人们对人工智能潜力的兴奋和期待。

“它让医学界的每个人都在想，’嘿，这个工具在创造语言方面如此出色，它对我们有什么用？’”医学博士Patricia Garcia说，他是斯坦福大学医疗保健的临床医学副教授兼副首席医疗信息官。“没过多久，人们就开始考虑撰写消息、摘要、临床笔记——我们都看到了任何涉及语言内容生成的潜力。”

斯坦福医疗保健首席信息官、医学博士 Michael Pfeffer 说，这是将生成式人工智能集成到医疗保健工作流程中如何与“人类在循环”中提供帮助的早期演示。“我们一直在努力寻找方法，通过自动化让电子健康记录与临床医生合作。临床医生已经注意到认知负担的减轻——人工智能只会从这里开始改进。

3月20日发表在JAMA Network Open上的一篇详细介绍该研究的论文。Garcia和Stephen 马，医学博士，博士，临床信息学研究员，领导了这项研究，得到了斯坦福医学系和斯坦福技术和数字解决方案团队的支持。

斯坦福大学首席医学信息官、该研究的资深作者Christopher Sharp医学博士说：“虽然多项已发表的研究表明生成式人工智能在医疗保健领域的潜在前景，但这是首批经过严格评估的临床用途之一，这对于评估现实世界的安全性和有用性至关重要。

在RAISE Health计划的指导下，斯坦福大学医学院一直在将各种人工智能工具整合到医疗保健中，同时确保患者的安全和隐私。

从代码到床边的药物

Garcia 和团队评估了大型语言模型生成的响应，该模型已集成到电子健康记录中，并符合《健康保险流通与责任法案》。

收到消息后，模型会在几秒钟内生成对患者消息的草稿响应。与电子健康记录的集成使草稿回复出现在临床医生的收件箱中，他们可以无缝地查看它们，进行任何必要的编辑并将最终回复发送回患者。这些回复是在 2023 年 7 月和 8 月的五周内代表 162 名初级保健和胃肠病学临床医生生成的。

这是一次偶然的调整，在我们需要一个不同的创新解决方案的时候，一项惊人的新技术取得了成果。

斯坦福大学医学院（Stanford Medicine）是最早发表其使用大型语言模型为患者信息生成响应草稿的经验的公司之一，该模型使包括护士，高级实践临床医生和药剂师在内的更广泛的护理团队能够使用这种工具。

“我们知道，在篮子里传递信息和回应患者是一项团队运动，”加西亚说。“我认为这项研究特别有影响力的是，它捕捉了以一种实用且反映真实护理环境的方式部署该工具的感觉。她指出，不仅仅是医生对患者做出反应——护士、高级临床医生和药剂师都在共同努力回答患者的信息。

减轻负担

试点期结束后，加西亚和团队向临床医生发布了一份调查问卷，要求他们报告自己的经历。他们报告说，人工智能生成的草稿减轻了响应患者信息的认知负担，并改善了他们的工作疲惫感，尽管客观发现草稿并没有节省临床医生的时间。Garcia说，这仍然是一个胜利，因为随着它的发展，这个工具可能会有更广泛的适用性和影响。

加西亚说：“我们知道，即使在大流行之前，临床医生和护理团队也承受着很大的压力，而医疗保健部门一直无法找到解决倦怠的好方法。“这是一次偶然的调整，在我们需要不同的创新解决方案的时候，一项惊人的新技术得以实现。我们已经看到了减轻负担的积极影响，我认为随着我们不断迭代，它会变得更加有效。

Garcia补充说，Stanford Health Care计划在未来几个月内将该工具的使用范围扩大到其他临床医生。

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