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隨著 ＡＩ 進(jìn)入臨床領(lǐng)域，醫(yī)生看到了一種可以增強(qiáng)診斷能力和改善護(hù)理的工具
雖然醫(yī)院和醫(yī)生辦公室，大多使用基于人工智能的工具進(jìn)行文檔記錄和文書(shū)工作，但該領(lǐng)域的專家預(yù)計(jì)，將涌現(xiàn)出一波申請(qǐng)浪潮，以深入分析電子健康記錄、改進(jìn)檢測(cè)和治療指導(dǎo)以及更高效地監(jiān)測(cè)護(hù)理。
總的來(lái)說(shuō)，它可能相當(dāng)于人工智能臨床應(yīng)用的新未來(lái)。
在洛杉磯的 Ｃｅｄａｒｓ－Ｓｉｎａｉ，該醫(yī)療中心的首席醫(yī)學(xué)信息官兼心臟病專家 Ｙａｒｏｎ Ｅｌａｄ表示，該中心長(zhǎng)期以來(lái)一直使用臨床決策支持工具來(lái)為患者檢測(cè)決策提供信息。他說(shuō)，這些工具可能很快就會(huì)被基于 ＡＩ 的算法所取代，這些算法可以整合更多參數(shù)并提供更好的指導(dǎo)。
他說(shuō)，雖然基于規(guī)則的工具可能會(huì)在考慮患者的高膽固醇、心臟病家族史和糖尿病診斷的情況下推薦治療方法，但基于 ＡＩ 的模型可以對(duì)患者的圖表進(jìn)行更深入的分析，并確定癥狀和風(fēng)險(xiǎn)因素的集合。例如，如果該分析指出幾年前的 ＣＡＴ 掃描結(jié)果發(fā)現(xiàn)了鈣化的血管，那么這些發(fā)現(xiàn)可能會(huì)觸發(fā)患者應(yīng)該與他或她的初級(jí)保健提供者進(jìn)行額外的測(cè)試或后續(xù)護(hù)理。
臨床醫(yī)生對(duì)基于 ＡＩ 的工具的興趣正在上升。美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)今年早些時(shí)候表示，２０２４ 年接受調(diào)查的醫(yī)生中有 ６６％ 表示在實(shí)踐中至少使用一種人工智能開(kāi)發(fā)的工具，高于 ２０２３ 年的 ３８％。大多數(shù)情況下，他們使用這些工具來(lái)記錄任務(wù)，例如記錄患者就診或撰寫(xiě)出院小結(jié)。
不過(guò)，臨床醫(yī)生對(duì)這些技術(shù)在臨床和管理功能方面的潛力持樂(lè)觀態(tài)度。在對(duì) １，１８３ 名醫(yī)生的調(diào)查中，７５％ 的受訪者在 ２０２４ 年表示，人工智能開(kāi)發(fā)的工具可以幫助提高效率，７２％ 的受訪者表示這些技術(shù)可以增強(qiáng)診斷能力，６２％ 的受訪者表示它們可以幫助改善臨床結(jié)果。
盡管對(duì) ＡＩ 工具的潛力寄予厚望，但受訪成員也對(duì)此類技術(shù)表示擔(dān)憂，只有 ３５％ 的醫(yī)生表示他們對(duì) ＡＩ 的使用感到興奮而不是擔(dān)心，而 ４０％ 的醫(yī)生表示他們同樣感到興奮和擔(dān)憂，２５％ 的醫(yī)生表示他們更擔(dān)心。
根據(jù)調(diào)查，醫(yī)生表示，ＡＩ 技術(shù)需要整合反饋循環(huán)，解決數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題，集成到工作流程中，并為其提供足夠的培訓(xùn)和教育。近一半的醫(yī)生表示，加強(qiáng)監(jiān)管也會(huì)增加他們對(duì) ＡＩ 工具的信任。
電子健康記錄提供商 Ｅｐｉｃ 的高管表示，美國(guó)幾乎每個(gè)醫(yī)療保健組織都在以某種方式使用 ＡＩ，大約三分之二的組織正在使用生成式 ＡＩ 創(chuàng)建文本塊來(lái)總結(jié)臨床信息。
Ｅｐｉｃ 數(shù)據(jù)和研究副總裁 Ｐｈｉｌ Ｌｉｎｄｅｍａｎｎ 表示，ＡＩ 開(kāi)發(fā)的算法與公司的 ＥＨＲ 系統(tǒng)一起使用，以總結(jié)患者的臨床病史和測(cè)試結(jié)果，確定哪些患者需要額外的預(yù)約提醒，起草對(duì)患者消息的回復(fù)，查找診斷代碼，并在付款人拒絕醫(yī)療必要服務(wù)索賠時(shí)起草上訴。Ｅｐｉｃ 目前的項(xiàng)目包括一個(gè)評(píng)估使用 ＡＩ 幫助醫(yī)生在就診前查看患者病史的項(xiàng)目。他說(shuō)，例如，通過(guò)總結(jié)患者心臟病專家的最新數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)室結(jié)果，這些工具可以節(jié)省醫(yī)生的時(shí)間并減少他們的腦力勞動(dòng)。
與此同時(shí)，計(jì)算機(jī)技術(shù)公司甲骨文在 １０ 月表示，它計(jì)劃在 ２０２５ 年推出一種經(jīng)過(guò)改進(jìn)的電子健康記錄，其中包含基于生成式 ＡＩ 的患者狀況和藥物摘要，并為醫(yī)生提供患者治療、副作用和以前就診記錄的額外摘要。甲骨文公司產(chǎn)品開(kāi)發(fā)高級(jí)副總裁 Ｓｕｈａｓ Ｕｌｉｙａｒ 在一封電子郵件中表示，即將推出的 Ｏｒａｃｌｅ Ｈｅａｌｔｈ ＥＨＲ 系統(tǒng)將用于分析無(wú)數(shù)的患者數(shù)據(jù)源，包括利用對(duì)話式 ＡＩ 、提供治療建議和自動(dòng)化管理任務(wù)的工具。
對(duì)話式 ＡＩ 通常用于通過(guò)模擬對(duì)話來(lái)模擬人類交互，并已用于聊天機(jī)器人或虛擬代理等軟件。
Ｕｌｉｙａｒ 說(shuō)，新的 ＥＨＲ 將提供特定于患者的圖表摘要，分析患者數(shù)據(jù)以提供更精確的治療建議，審查測(cè)試建議，并讓醫(yī)生使用基于自然語(yǔ)言的搜索找到患者最近的三個(gè) ＨｂＡ１ｃ 水平。該公司已經(jīng)從用于匯總圖表和自動(dòng)記筆記的 Ｏｒａｃｌｅ Ｈｅａｌｔｈ Ｃｌｉｎｉｃａｌ ＡＩ Ａｇｅｎｔ 中看到了令人鼓舞的成果，醫(yī)生報(bào)告說(shuō)他們?cè)谖臋n上花費(fèi)的時(shí)間減少了近 ３０％。
＂同時(shí)，在醫(yī)院，ＡＩ 工具可以幫助對(duì)患者進(jìn)行分類，提供護(hù)理路徑優(yōu)化，并使用預(yù)測(cè)分析提高臨床決策和運(yùn)營(yíng)效率，＂Ｕｌｉｙａｒ 說(shuō)。他補(bǔ)充說(shuō)，實(shí)驗(yàn)室可以簡(jiǎn)化診斷數(shù)據(jù)的集成，并自動(dòng)為醫(yī)生提供相關(guān)的臨床記錄。
超越基于規(guī)則的模型
在體外診斷檢測(cè)領(lǐng)域，人工智能的應(yīng)用在數(shù)字病理學(xué)中可能最為常見(jiàn)。基于人工智能的算法在數(shù)字病理學(xué)中迅速發(fā)展，并成為了針對(duì)諸如肺部疾病和敗血癥等各種病癥檢測(cè)的基礎(chǔ)。除了分析單個(gè)檢測(cè)結(jié)果以輔助疾病診斷外，醫(yī)療保健公司還看到了利用人工智能開(kāi)發(fā)的工具對(duì)患者健康記錄中的模式進(jìn)行更廣泛分析的潛力。
斯蒂芬?菲恩（Ｓｔｅｐｈａｎ Ｆｉｈｎ）是華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院預(yù)測(cè)分析委員會(huì)的聯(lián)合負(fù)責(zé)人，該委員會(huì)的工作包括，研究在醫(yī)療保健和醫(yī)學(xué)研究中部署人工智能的新方法。他估計(jì)，醫(yī)療保健提供者現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了，數(shù)以萬(wàn)計(jì)旨在預(yù)測(cè)患者治療結(jié)果的算法，盡管到目前為止實(shí)際應(yīng)用于臨床的算法數(shù)量要少得多。
他表示，華盛頓大學(xué)醫(yī)學(xué)院，已經(jīng)花費(fèi)了大量時(shí)間在 Ｅｐｉｃ 的電子健康記錄（ＥＨＲ）系統(tǒng)中測(cè)試基于人工智能的警報(bào)系統(tǒng)，并將其集成到工作流程中。例如，該系統(tǒng)的敗血癥模型用于提醒醫(yī)生和護(hù)士考慮實(shí)施敗血癥治療方案，并且需要進(jìn)行精心調(diào)試，以便在干預(yù)措施能夠幫助患者時(shí)發(fā)出警報(bào)，同時(shí)又不會(huì)因誤報(bào)而讓臨床醫(yī)生應(yīng)接不暇。
埃拉德（Ｅｌａｄ）稱，西達(dá)賽奈醫(yī)學(xué)中心（Ｃｅｄａｒｓ－Ｓｉｎａｉ）的大多數(shù)臨床醫(yī)生，從去年開(kāi)始使用基于人工智能的工具來(lái)起草對(duì)患者消息的回復(fù)，并且設(shè)置了嚴(yán)格的限制措施，以防止該工具提出任何疾病檢測(cè)、診斷或治療建議。菲恩說(shuō)，自大流行病以來(lái)，患者給醫(yī)生發(fā)送的短信數(shù)量大幅增加，醫(yī)生一直在使用這種由人工智能開(kāi)發(fā)的工具來(lái)減輕工作負(fù)擔(dān)。
臨床醫(yī)生還一直在使用 ＂環(huán)境監(jiān)聽(tīng)＂ 模型，在患者就診期間記錄對(duì)話內(nèi)容，并在電子健康記錄中生成病歷記錄。
＂這確實(shí)讓我能夠更加專注于真正地照顧患者，認(rèn)真傾聽(tīng)他們的訴求，并有機(jī)會(huì)真正思考他們的治療方案。＂ 埃拉德說(shuō)。
他預(yù)計(jì)，這些自動(dòng)記錄工具的未來(lái)版本，能夠聽(tīng)到醫(yī)生告知近期有胸痛癥狀的患者需要進(jìn)行壓力測(cè)試和膽固醇檢測(cè)，并自動(dòng)生成檢測(cè)訂單草稿供醫(yī)生簽署。
Ｅｐｉｃ 公司的林德曼（Ｌｉｎｄｅｍａｎｎ）表示，俄亥俄州的一家醫(yī)院一直在使用 Ｅｐｉｃ 基于人工智能的工具來(lái)審查放射學(xué)檢查結(jié)果中的文本記錄，以識(shí)別可能需要后續(xù)跟進(jìn)的偶然發(fā)現(xiàn)，一些報(bào)告已經(jīng)成功實(shí)現(xiàn)了癌癥的早期發(fā)現(xiàn)。其他客戶也一直在使用該公司健康記錄系統(tǒng)中的基于人工智能的工具，通過(guò)識(shí)別最有可能需要隨訪或需要提醒按時(shí)服藥的患者來(lái)降低再入院率。
他說(shuō)，雖然基于規(guī)則的敗血癥治療方案早已存在，但最近開(kāi)發(fā)的基于人工智能的工具通過(guò)更早地識(shí)別敗血癥和健康狀況惡化，從而挽救了生命，使得患者能夠更快地進(jìn)入重癥監(jiān)護(hù)病房（ＩＣＵ）并穩(wěn)定病情。
擴(kuò)展對(duì)電子健康記錄的分析
梅奧診所（Ｍａｙｏ Ｃｌｉｎｉｃ）的胃腸病學(xué)家兼研究員紹納克?馬宗德（Ｓｈｏｕｎａｋ Ｍａｊｕｍｄｅｒ）表示，臨床醫(yī)生的病歷記錄中包含大量非結(jié)構(gòu)化信息。去年，他與梅奧診所的其他 １０ 名研究人員共同在《胰腺病學(xué)》（Ｐａｎｃｒｅａｔｏｌｏｇｙ）雜志上發(fā)表了一篇文章，介紹了如何使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)從臨床記錄中識(shí)別胰腺癌的風(fēng)險(xiǎn)因素。
馬宗德說(shuō)，這樣的工具可以通過(guò)查找有關(guān)家族病史和先前基因檢測(cè)的記錄，幫助初級(jí)保健醫(yī)生確定哪些患者應(yīng)該接受基于風(fēng)險(xiǎn)的癌癥篩查。它還可以用于幫助識(shí)別那些可能從基因檢測(cè)中受益的患者。
＂像這樣的工具能夠?qū)⑦@些信息提取出來(lái)，讓醫(yī)生能夠據(jù)此采取行動(dòng)。＂ 他說(shuō)。
他指出，盡管篩查和早期發(fā)現(xiàn)能夠改善治療結(jié)果，但胰腺癌通常要到晚期才會(huì)被診斷出來(lái)。雖然磁共振成像（ＭＲＩ）和內(nèi)鏡超聲通常用于篩查，但他提到，多家公司一直在開(kāi)發(fā)基于血液的早期胰腺癌生物標(biāo)志物檢測(cè)方法。
例如，美因茨生物醫(yī)學(xué)公司（Ｍａｉｎｚ Ｂｉｏｍｅｄ）和液體生物科學(xué)公司（Ｌｉｑｕｉｄ Ｂｉｏｓｃｉｅｎｃｅｓ）上個(gè)月宣布，他們已達(dá)成合作，開(kāi)發(fā)一種基于血液的胰腺癌早期檢測(cè)方法。免疫維婭公司（Ｉｍｍｕｎｏｖｉａ）最近也表示，計(jì)劃今年推出一種基于抗體的酶聯(lián)免疫吸附測(cè)定法（ＥＬＩＳＡ），用于識(shí)別早期胰腺導(dǎo)管腺癌。
馬宗德還表示，基于人工智能的工具擅長(zhǎng)查找和呈現(xiàn)與在急診室檢查患有嚴(yán)重腹痛患者的醫(yī)生相關(guān)的信息。然而，這些工具的使用效果將取決于醫(yī)生是否將其視為一種幫助，還是另一種負(fù)擔(dān)。
與此同時(shí)，Ｅｐｉｃ 公司的林德曼表示，該公司正將資源集中在開(kāi)發(fā)基于人工智能的 ＂智能代理＂ 或應(yīng)用程序上，這些應(yīng)用程序可以為臨床醫(yī)生協(xié)調(diào)一系列文書(shū)和臨床任務(wù)。醫(yī)生可以使用智能代理來(lái)識(shí)別需要進(jìn)行結(jié)直腸癌篩查的患者，并推薦結(jié)腸鏡檢查或使用 Ｅｘａｃｔ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ 公司的 Ｃｏｌｏｇｕａｒｄ 檢測(cè)方法。他說(shuō)，如果 Ｃｏｌｏｇｕａｒｄ 檢測(cè)結(jié)果顯示患癌風(fēng)險(xiǎn)升高，智能代理可以利用這些結(jié)果自動(dòng)提醒患者，并提供后續(xù)結(jié)腸鏡檢查的時(shí)間建議。
＂想象一下，一位醫(yī)生擁有一組這樣的虛擬智能代理，它們能夠執(zhí)行一些針對(duì)癌癥治療的標(biāo)準(zhǔn)護(hù)理流程，比如結(jié)腸癌或乳腺癌篩查。＂ 他說(shuō)。
這些智能代理還可以用于安排常規(guī)血液檢查或向患者發(fā)送隨訪信息。
埃拉德表示，西達(dá)賽奈醫(yī)學(xué)中心也一直在與一家供應(yīng)商合作開(kāi)發(fā)軟件，該軟件可以為患者生成關(guān)于其實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)結(jié)果的說(shuō)明。其他項(xiàng)目包括輔助解讀放射學(xué)和心電圖檢查結(jié)果。
Ｅｐｉｃ 公司的互操作性和基因組學(xué)副總裁彼得?德沃特（Ｐｅｔｅｒ ＤｅＶａｕｌｔ）表示，他希望基于人工智能的工具還能夠通過(guò)更好地分析保險(xiǎn)覆蓋要求和臨床指南，以及提醒患者有可用的檢測(cè)項(xiàng)目，來(lái)幫助提高基因組檢測(cè)的可及性。基于人工智能的工具還可以用于支持全基因組和全表型關(guān)聯(lián)研究，這可能會(huì)產(chǎn)生結(jié)合基因型、表型和電子健康記錄數(shù)據(jù)的新預(yù)測(cè)模型。
謹(jǐn)慎對(duì)待
不過(guò)，醫(yī)療保健領(lǐng)域的一些聲音呼吁采取謹(jǐn)慎的態(tài)度，以確保人工智能技術(shù)能夠充分發(fā)揮其潛力。
斯坦福大學(xué)的克里斯蒂安?羅斯（Ｃｈｒｉｓｔｉａｎ Ｒｏｓｅ）和喬納森?陳（Ｊｏｎａｔｈａｎ Ｃｈｅｎ）去年在《ＮＰＪ 數(shù)字醫(yī)學(xué)》（ＮＰＪ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｍｅｄｉｃｉｎｅ）雜志上撰文指出，電子健康記錄曾被視為減少醫(yī)療錯(cuò)誤和提高效率的一種方式，但后來(lái)卻增加了臨床醫(yī)生的管理負(fù)擔(dān)和職業(yè)倦怠感。他們呼吁謹(jǐn)慎行事，避免在人工智能開(kāi)發(fā)的工具上重蹈覆轍。
設(shè)計(jì)不佳的界面會(huì)擾亂工作流程，讓臨床醫(yī)生感到沮喪，而信息過(guò)載、警報(bào)疲勞以及電子健康記錄系統(tǒng)的復(fù)雜性則會(huì)導(dǎo)致漏診和醫(yī)療效率低下。大量的數(shù)據(jù)錄入要求也會(huì)占用患者護(hù)理時(shí)間，導(dǎo)致醫(yī)生疲憊不堪。
＂雖然這些技術(shù)在特定情況下可能有助于防止錯(cuò)誤，但它們的廣泛使用卻在無(wú)意中損害了患者安全，而這恰恰是它們本應(yīng)改善的方面。＂ 他們寫(xiě)道。
雖然一些人認(rèn)為將人工智能驅(qū)動(dòng)的工具集成到電子健康記錄中是實(shí)現(xiàn)電子健康記錄預(yù)期效益的途徑，但作者表示，需要以用戶為中心進(jìn)行設(shè)計(jì)、制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、根據(jù)用戶反饋不斷完善，并進(jìn)行用戶培訓(xùn)。
埃拉德說(shuō)，醫(yī)生對(duì)基于人工智能的建議接受程度如何，取決于這些建議是否在就診的合適時(shí)機(jī)提供了相關(guān)信息。過(guò)早或過(guò)晚發(fā)出的警報(bào)，或者在進(jìn)行無(wú)關(guān)任務(wù)時(shí)發(fā)出的警報(bào)，都會(huì)導(dǎo)致警報(bào)疲勞。
他說(shuō)，醫(yī)療保健提供者需要確保人工智能開(kāi)發(fā)的模型是在合適的人群上進(jìn)行訓(xùn)練的，并且在設(shè)計(jì)上要盡量減少 ＂幻覺(jué)＂ 的可能性。西達(dá)賽奈醫(yī)學(xué)中心已經(jīng)為醫(yī)生、護(hù)士、實(shí)驗(yàn)室工作人員和運(yùn)營(yíng)人員成立了人工智能委員會(huì)，他還指出，臨床醫(yī)生仍然對(duì)患者護(hù)理的任何決策擁有最終決定權(quán)。
＂雖然我們對(duì)此感到非常興奮，但我們也必須保持警惕，要像對(duì)待任何新技術(shù)一樣，對(duì)人工智能進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試。＂ 埃拉德說(shuō)。
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