三大医疗系统如何利用人工智能笔记帮助患者更好理解治疗方案How 3 systems use AI notes to help patients better understand their care - Becker's Hospital Review | Healthcare News & Analysis

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.beckershospitalreview.com美国 - 英语2025-08-27 23:49:16 - 阅读时长3分钟 - 1066字
克利夫兰诊所、纽约大学朗格医疗系统和威尔康奈尔医学院正通过人工智能生成患者医疗笔记。克利夫兰诊所使用AI实时生成个性化就诊后指导,纽约大学团队研发大语言模型简化出院说明,威尔康奈尔则测试急诊交接笔记自动化。这些实践在降低医生文书负担的同时,显著提升了患者对治疗方案的理解度,但所有AI生成内容均需经医生审核确保准确性,未来或将实现根据患者阅读能力定制内容。
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三大医疗系统如何利用人工智能笔记帮助患者更好理解治疗方案

克利夫兰诊所的患者现在能获得一种特殊的就诊后指导——这份由人工智能生成的文件并非出自医生之手。

该系统会在诊疗过程中实时聆听对话,生成医生记录并创建便于患者记忆的摘要。克利夫兰诊所医疗信息官埃里克·布斯(Eric Boose)医生表示:"我们希望通过减少医生在看诊时录入系统的操作,让医疗回归本质。患者则能获得个性化的治疗指导和完整的就诊纪要。"

这些AI生成的纪要必须经过医生审核才能发放。布斯医生强调这种双重验证既保证了内容准确性,也帮助患者随时查阅关键信息:"有些患者当天可能接收了大量重要信息,现在他们能随时回顾这些文字记录,这令他们非常满意。"

临床医生对这项技术的接受度很高。布斯医生指出,医生群体普遍反映夜间文书工作减少,诊疗时注意力更集中。这种既能缓解职业倦怠又能提升患者理解度的特性,促使克利夫兰诊所决定扩大AI笔记的应用范围。

纽约大学朗格医疗系统则在测试大语言模型简化出院说明的效果。转化医学与信息学主任乔纳·费尔德曼(Jonah Feldman)医生指出:"医生之间的专业记录直接给患者看存在理解障碍,大语言模型能有效简化沟通。"

该系统已开展随机对照试验,由AI生成草案并接入电子健康记录(EHR)系统供医生审核。首席医疗信息官保罗·泰斯塔(Paul Testa)医生强调:"目前所有生成内容都需经医生把关,但未来直接面向患者的AI沟通将成为可能。"医疗团队还制定了评估标准,要求AI输出内容具备可读性、准确性、患者中心性等特征,并正在探索根据患者教育水平进行个性化调整。

威尔康奈尔医学院采用的路径有所不同,他们从急诊交接记录入手。最新研究显示,基于世界卫生组织安全框架生成的AI笔记在详细程度上优于人工记录,虽然存在少量误差但不涉及患者安全风险。

"我们视AI生成内容为初稿而非最终成品。"纽约长老会医院急诊医学主任拉胡尔·夏尔马(Rahul Sharma)医生强调,"医生的审核编辑是必要环节,这种合作模式既能发挥技术优势,又能保障医疗质量。"尽管目前患者尚未直接接收AI生成文件,但研究团队认为这将是未来发展的重要方向。

三大机构的实践指向相同趋势:人工智能可以承担初稿生成工作,但人类医生始终是医疗沟通的责任主体。"真正的价值在于让记录更智能而非更快捷,"夏尔马医生总结道,"未来的医疗记录应成为提升医疗质量的战略资产。"

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