马萨诸塞州萨默维尔的马萨诸塞州总医院布里格姆医疗系统近日分拆出一家人工智能初创公司，该机构称其代表了临床试验患者识别领域的"突破"。
该学术医疗系统于12月12日宣布推出AIwithCare，该平台在电子健康记录中部署人工智能技术，用于匹配适合临床试验的患者。据估计，临床试验成本的三分之一与筛选过程相关。马萨诸塞州总医院布里格姆医疗系统首席创新官克里斯·科伯恩向《贝克医院评论》表示："能够利用大型语言模型以自动化方式完成这一任务确实是突破性技术。没有人希望临床试验耗时如此之长或成本如此之高，但事实是找到符合资格标准的人非常费时费力。"
尽管该医疗系统每年分拆约30家公司，但这是首家采用检索增强生成AI技术的公司。这种技术从可信数据源查找相关信息，然后利用这些信息生成准确、符合上下文的答案，与仅依赖训练的典型大型语言模型不同。在此案例中，RAG AI会扫描电子健康记录数据和临床试验方案以找到匹配的患者。
马萨诸塞州总医院布里格姆医疗系统临床转型加速器的研究人员开发了RECTIFIER工具，在2月份发表于《美国医学会杂志》的研究中，该工具几乎使心力衰竭试验的参与者数量翻倍。（RECTIFIER代表"用于纳入排除审查的检索增强生成临床试验基础设施"。）
此后，RECTIFIER已扩展至马萨诸塞州总医院布里格姆医疗系统的多个科室，包括心脏病学、胃肠病学、神经病学、肿瘤学、病理学和精神病学。例如，儿科胃肠病学家使用该工具进行患者转诊分诊，准确率达94.7%，并能从临床记录中识别出关键实验室结果和症状，准确率达98%。
该技术目前正在以AIwithCare的名义进行商业化，由首席执行官兼联合创始人、临床转型加速器副主任兼马萨诸塞州总医院布里格姆医疗系统心脏病专家亚历山大·"A.J."·布莱德医学博士，以及总裁兼首席AI官、该医疗系统的数字研究首席架构师桑迪·阿罗森领导。
科伯恩先生表示："这正是你想到创新时会想到的场景——经验丰富的临床医生与能够实际构建平台的技术专家携手合作。"
这也说明了大型语言模型技术正迅速超越AI听写员这一目前在医疗保健领域最受欢迎的应用场景。
科伯恩先生还表示："生成式AI正在生根发芽，真正的解决方案正在被创造出来，并开始进入市场——而且它们将快速增长。我们预计会有更多临床领导者针对其领域长期未满足的需求，以非常专注的方式合作开发解决方案。"
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