導(dǎo)語(yǔ)：作為2024年服貿(mào)會(huì)重要組成部分之一，國(guó)家衛(wèi)生健康委員會(huì)百姓健康頻道（CHTV））定于9月13日在京舉辦“2024首都國(guó)際醫(yī)學(xué)大會(huì)的平行論壇——數(shù)智醫(yī)療與醫(yī)學(xué)人工智能創(chuàng)新論壇”，CHTV&醫(yī)學(xué)論壇網(wǎng)將為您帶來(lái)AI賦能醫(yī)療的系列報(bào)道，今天我們就來(lái)聊一聊電子病歷中的發(fā)展與革新。

在繁忙的診室里，我常?；叵肫鹉切┓喓裰夭v本的日子。如今，隨著AI技術(shù)的融入，電子病歷不僅數(shù)字化了，更智慧化、規(guī)范化，極大地提升了我們臨床工作的效率和質(zhì)量。正如我們?cè)谶@篇文章里讀到的——AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用正開啟一個(gè)全新的數(shù)智醫(yī)療時(shí)代。

01

AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用亮點(diǎn)：電子病歷的智能化轉(zhuǎn)型

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，其在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用正逐漸從輔助工具轉(zhuǎn)變?yōu)楦镄铝α俊Ｗ罱?，Npj Digital Medicine的主編Joseph C. Kveda與兩名同事共同發(fā)表了題為“Generative AI and Large Language Models in Health Care: Pathways to Implementation”的述評(píng)文章。Kveda博士和同事們深入探討了AI在電子病歷領(lǐng)域的應(yīng)用前景，并回顧了AI在模擬人類對(duì)話方面的進(jìn)展，其中，作者們還特別關(guān)注了其在電子電子病歷（EMR）數(shù)據(jù)上的應(yīng)用潛力與挑戰(zhàn)。

作者們指出，在電子病歷的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中，數(shù)據(jù)量的激增與管理效率的提升構(gòu)成了雙重需求。生成性AI（Generative AI）和大型語(yǔ)言模型（LLMs）的引入，為這一轉(zhuǎn)型提供了新的解決方案。這些技術(shù)通過(guò)學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)，模擬人類對(duì)話，已在醫(yī)療咨詢、病例撰寫甚至醫(yī)學(xué)考試中展現(xiàn)出潛力。然而，盡管AI在電子病歷中的應(yīng)用前景廣闊，但目前的研究和應(yīng)用仍處于起步階段，面臨數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、模型泛化能力不足等挑戰(zhàn)。

此外，作者們還提出了一個(gè)系統(tǒng)性的評(píng)估框架，旨在指導(dǎo)未來(lái)AI模型的開發(fā)與實(shí)施。該框架包括預(yù)測(cè)性能、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型部署等多個(gè)維度，為醫(yī)療系統(tǒng)選擇和評(píng)估AI模型提供了科學(xué)依據(jù)。文章通過(guò)這一框架，展示了AI技術(shù)在電子病歷領(lǐng)域的應(yīng)用潛力，并針對(duì)當(dāng)前研究和實(shí)踐中的挑戰(zhàn)提出了解決策略。

02

從數(shù)據(jù)模擬到臨床決策：AI預(yù)測(cè)性能的精準(zhǔn)度量

預(yù)測(cè)性能：AI模型準(zhǔn)確性的關(guān)鍵指標(biāo)

在電子病歷的智能化轉(zhuǎn)型中，預(yù)測(cè)性能是衡量AI模型有效性的核心指標(biāo)。Raza等人通過(guò)深入分析84種基礎(chǔ)模型，揭示了AI在提高醫(yī)療預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性方面的潛力。這些模型經(jīng)過(guò)大量臨床結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，能夠提供更為精確的預(yù)測(cè)結(jié)果。然而，模型的泛化能力受限，多數(shù)模型僅在單一或小型數(shù)據(jù)庫(kù)上訓(xùn)練，限制了其在多樣化醫(yī)療環(huán)境中的適用性。

數(shù)據(jù)標(biāo)注與模型部署：簡(jiǎn)化AI模型應(yīng)用的關(guān)鍵路徑

數(shù)據(jù)標(biāo)注是AI模型訓(xùn)練的基礎(chǔ)，但同時(shí)也是資源消耗的重要環(huán)節(jié)。文章中提出，通過(guò)減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求，可以顯著降低模型部署的成本和時(shí)間。這不僅簡(jiǎn)化了模型的實(shí)施過(guò)程，也為醫(yī)療系統(tǒng)快速采納AI技術(shù)提供了可能（表1）。簡(jiǎn)化模型部署還涉及到減少臨床使用前的技術(shù)培訓(xùn)和支持需求，進(jìn)一步降低了AI技術(shù)的門檻。

表1 生成性AI模型評(píng)估清單

微軟與Epic EHR的合作：AI在醫(yī)療自動(dòng)化中的創(chuàng)新應(yīng)用

微軟與Epic EHR的合作標(biāo)志著AI技術(shù)在醫(yī)療自動(dòng)化中的創(chuàng)新應(yīng)用。通過(guò)集成OpenAI服務(wù)，該合作致力于開發(fā)能夠自動(dòng)草擬回復(fù)的系統(tǒng)，以應(yīng)對(duì)患者常見的咨詢和問(wèn)題。這一系統(tǒng)利用生成性AI的能力，不僅提高了醫(yī)生回復(fù)患者咨詢的效率，而且通過(guò)減少等待時(shí)間，顯著改善了患者的就醫(yī)體驗(yàn)。這種自動(dòng)化回復(fù)的功能，通過(guò)精準(zhǔn)的語(yǔ)言模型，能夠理解患者的問(wèn)題并提供及時(shí)、準(zhǔn)確的反饋，從而減輕醫(yī)療工作者的負(fù)擔(dān)，使他們能夠?qū)Ｗ⒂诟鼜?fù)雜的醫(yī)療任務(wù)。

Oracle Cerner的Oracle Clinical Digital Assistant：多模態(tài)交互的前沿實(shí)踐

Oracle Cerner推出的Oracle Clinical Digital Assistant工具代表了AI技術(shù)在多模態(tài)交互領(lǐng)域的前沿實(shí)踐。該工具結(jié)合了語(yǔ)音和屏幕交互技術(shù)，在預(yù)約過(guò)程中自動(dòng)化筆記記錄，并能夠提出行動(dòng)建議，如藥物處方、實(shí)驗(yàn)室檢查和后續(xù)預(yù)約安排。這種創(chuàng)新的交互方式不僅提高了電子病歷的準(zhǔn)確性和完整性，還通過(guò)提供實(shí)時(shí)的臨床決策支持，增強(qiáng)了醫(yī)療服務(wù)的連貫性和個(gè)性化。Oracle Clinical Digital Assistant工具通過(guò)其先進(jìn)的自然語(yǔ)言處理能力，能夠理解并回應(yīng)醫(yī)生和患者的指令和問(wèn)題，從而在臨床實(shí)踐中扮演了一個(gè)新的角色，為醫(yī)患溝通提供了一個(gè)更為高效和直觀的平臺(tái)。

持續(xù)監(jiān)管：確保AI技術(shù)安全有效的政策保障

隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展，監(jiān)管框架的更新變得尤為重要。文章強(qiáng)調(diào)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要提供明確的指導(dǎo)原則，幫助醫(yī)療系統(tǒng)評(píng)估和選擇最合適的AI模型。這不僅涉及到技術(shù)安全性的評(píng)估，還包括數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、模型透明度和公正性等多個(gè)方面。持續(xù)的監(jiān)管和政策指導(dǎo)是確保AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域安全有效應(yīng)用的關(guān)鍵。

03

作者們指出，盡管AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，但要實(shí)現(xiàn)其在臨床實(shí)踐中的廣泛應(yīng)用，還需要解決包括模型泛化、數(shù)據(jù)隱私和監(jiān)管框架在內(nèi)的一系列挑戰(zhàn)。他們強(qiáng)調(diào)，為了使AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域不僅僅是一時(shí)的熱潮，而能成為持久的實(shí)踐，需要明確的領(lǐng)導(dǎo)力、激勵(lì)機(jī)制和持續(xù)的監(jiān)管。通過(guò)領(lǐng)導(dǎo)力推動(dòng)模型的持續(xù)開發(fā)、驗(yàn)證和實(shí)施，通過(guò)激勵(lì)機(jī)制促進(jìn)技術(shù)的采納，以及通過(guò)監(jiān)管確保技術(shù)的安全和有效性，AI在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用才能走上一條可行的實(shí)施路徑。

參考文獻(xiàn)

RAZA M M, VENKATESH K P, KVEDAR J C. Generative AI and large language models in health care: pathways to implementation[J]. NPJ Digit Med, 2024, 7(1): 62. DOI: 10.1038/s41746-023-00988-4.

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