电子健康记录包含海量患者数据，多到临床医生在诊疗过程中常常难以提炼出真正关键的信息。
桑福德健康首席医疗官杰里米·考韦尔斯（Jeremy Cauwels）在上月芝加哥路透社Total Health会议上的采访中表示，人工智能最具前景的方面之一是其能够帮助理解这些数据并提供快速洞察，使医生能够更早且更自信地采取行动。
他指出，该医疗系统正在将人工智能嵌入电子健康记录系统，以自动化基于循证的护理建议。例如，桑福德已部署了一个慢性肾病模块，该模块可追踪患者从疾病一个阶段进展到另一个阶段的情况，并根据国家肾脏基金会（National Kidney Foundation）指南自动向初级保健医生提示正确的实验室检查。
考韦尔斯指出，该工具甚至帮助他76岁的父亲保持了正确的监测时间表。“过去一年中，由于年龄原因，他从慢性肾病2期进展到3期，”考韦尔斯解释道，“即使家人从事医疗工作，我也不会想到要询问并进行转换。这提醒我们如何在不实际消耗脑力的情况下提高质量。”
该模型使接受推荐慢性肾病检测的糖尿病患者数量翻倍，早期诊断率提高三倍。考韦尔斯指出，这有助于更早干预，并可帮助减少昂贵的透析治疗——这对远离透析中心的农村患者尤为重要。
他还描述了一种新的AI驱动结肠癌筛查工具，桑福德计划明年1月将其嵌入电子健康记录系统。由于当前胃肠病学指南仅将患者分类为“正常”或“高风险”，桑福德构建了一个使用85个不同变量的模型，为每位患者生成个性化风险评分。
这使临床医生能够定制他们的对话和建议，这在美国中北部（Upper Midwest）地区尤为重要，因为该地区的结肠癌发病率位居全国最高之列。“如果进行适当的筛查并及时发现，它是完全可以治愈的——但它正发生在越来越年轻的人群中，如果未能及时发现，它将是一种致命或缩短寿命的癌症，”他说道。
考韦尔斯表示，通过将复杂数据转化为清晰及时的指导，人工智能可以帮助医生更早发现疾病并为个体患者定制治疗——从而在不增加认知负担的情况下提高护理质量。
照片：沃尔哈·拉哈尔斯卡娅（Volha Rahalskaya），盖蒂图片社（Getty Images）
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