哈肯萨克梅里迪安健康公司（Hackensack Meridian Health）位于新泽西州哈肯萨克市的约翰·特奥勒癌症中心（John Theurer Cancer Center）一名护士正开展她自称的"全球巡演"，旨在推广一款新型AI临床工具。该工具专为帮助一线医护人员快速提取关键患者信息而设计。
这款名为EKAM的工具运用谷歌机器学习技术，协助护士在数秒内整合长达两年的医生诊疗记录。约翰·特奥勒癌症中心的门诊肿瘤科护士玛吉亚·方塞卡（Margia Fonseca, RN, MSN, OCN）已承担起在哈肯萨克梅里迪安各院区演示该技术的职责。
"当前多数医疗技术是为系统构建，而非为临床人员服务，"方塞卡女士向《贝克医院评论》（Becker's Hospital Review）表示，"EKAM专为患者众多而时间有限的护士打造。"
哈肯萨克梅里迪安正将该技术部署至肿瘤科及其他科室，以减轻文档负担并提升患者安全。EKAM允许医护人员在电子健康记录系统中点击按钮，即可从多年诊疗记录中提取关键患者细节。
"有些日子诊疗记录过长，我无法通读全文，导致遗漏大量关键患者信息，"方塞卡女士坦言。
这些摘要采用临床人员设计的模板生成，其中包括方塞卡女士为肿瘤输液护士创建的七问框架。
"我需要一个能即时呈现关键信息的模板，"她解释道。
方塞卡女士在2024年内部AI峰会了解EKAM后，随即与哈肯萨克梅里迪安数据科学团队展开合作。其目标是确保该工具真实反映临床工作流程，而非仅限于理论场景。
"我们本质上是在融合两个领域，"她表示，"数据科学与医学必须协同运作，才能使产品真正发挥作用。"
方塞卡女士摒弃了电子邮件公告或培训文档的传统方式，采取亲临各院区现场演示的实践策略。
"仅通过邮件发送PPT无法教会人们使用工具，"她强调，"必须实时演示操作。"
她着重指出，该工具旨在减少护士检索文档的时间、提升安全性，而非取代临床判断。
"它不会接管护士的职责，"她说，"只是帮助我们高效完成重复性任务，快速获取所需信息。"
方塞卡女士补充道，EKAM还可支持社工、营养师及其他临床人员的工作流程。
"这并非专为护士设计的工具，"她总结道，"将EKAM视为您医疗大脑的谷歌。"
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