InterSystems的HealthShare AI助手使用户能通过自然语言指令查询、汇总和导航纵向健康记录
InterSystems的AI助手让临床医生能够使用自然语言查询和汇总患者记录，减少审核时间并提升工作流程效率。临床医生重视透明度，84%的用户希望查看AI生成答案背后的源数据，以建立更好的信任和理解。该系统能从数据线索中检测医疗状况，支持更主动和知情的临床决策，例如识别未确诊的糖尿病。
在近期采访中，服务于纽约州南部包括纽约市和长岛地区的健康信息交换机构（HIE）Healthix首席执行官托德·罗戈夫讨论了该机构试点InterSystems公司生成式AI功能的情况。该工具旨在帮助临床医生更快、更直观地访问和理解患者信息。
InterSystems的HealthShare AI助手采用对话式界面，使用户能通过自然语言指令查询、汇总和导航纵向健康记录。Healthix汇集了来自9000多家医疗机构（包括81家医院）的2100多万患者数据。
与Healthix联合开展的可用性研究表明，新工具改善了临床医生的工作流程，减少了记录审核时间，并提供了有用且可操作的见解。罗戈夫表示："我们邀请了多家大型集成交付网络（IDNs）及其他医疗机构的资深用户参与数月测试，向InterSystems提供反馈以改进功能。目前该工具已正式发布，我们正在全面部署中。"
罗戈夫指出，Healthix亟待解决的首要问题是每位医生查看患者信息的需求各不相同。"他们可能只需要某项实验室检查、过敏史或诊断结果。我们曾尝试在临床门户的登录页面整合医生和护士所需的核心信息，但AI助手实现了更精准的服务：无论是语音还是文字输入，医生可以说'请汇总该患者最近两次因糖尿病发作的急诊就诊记录'，系统将在5-10秒内提取信息并生成摘要。"
AI助手还支持针对特定专科工作流程定制的模板。罗戈夫表示，初期用户受益于预设提示词示例，但这些如同自行车辅助轮，临床医生现已能自主操作。
临床医生反馈突显了该工具的其他优势：一是生成整合摘要使患者病史一目了然；二是能从数据上下文线索中检测疾病。例如当医生审阅患者近期就诊记录、检验结果和用药史时，AI助手检测到患者被处方二甲双胍且多次就诊显示糖化血红蛋白（HbA1c）水平升高，虽病历未明确诊断，助手推断患者可能患有2型糖尿病，从而支持更主动的临床决策。
可用性研究的一个重要发现是84%的用户要求查看AI生成答案的源数据，凸显透明度需求。Healthix报告称，用户还重视深入追问助手的能力，表明系统需支持后续提问和深度探索。
罗戈夫透露，目前Healthix的最大用户群体来自纽约市卫生与精神卫生局，该部门每月有400人活跃使用Healthix门户。"他们没有电子健康记录系统（EHR），门户就是他们的EHR。工作人员正开展疫情调查，实时追踪主诉情况和社区动态。Healthix的优势在于所有数据实时更新，AI助手能加速信息获取，帮助他们高效处理更多患者。"
当被问及许多临床医生不愿额外访问HIE门户而希望直接在EHR工作流中获取数据时，罗戈夫表示Healthix已与纽约州另一家HIE机构Hixny合作开发应用，通过FHIR标准在EHR工作流中提供含病史、用药和检验结果的患者记录快照。"但我们尚未将AI助手集成到该应用。目前临床医生仍需进入我们的门户使用该功能，这是两个独立解决方案。随着技术成熟，我们希望整合这两大系统。"
David Raths是《Healthcare Innovation》特约高级编辑，专注于临床信息学、学习型健康系统和基于价值的医疗转型，自2006年起持续采访医疗系统首席信息官和首席医疗信息官。
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