斯坦福大学研究人员正在启动一项试点项目，利用大语言模型的力量帮助临床医生以新方式处理患者信息。
简单来说，临床医生可以通过向名为ChatEHR的聊天机器人提问，实现病历自动化生成，同时提升诊断能力。用户反馈显示该软件具有安全性高、操作直接且无缝对接等优势。斯坦福医疗首席数据科学官Nigam Shah指出，人工智能要发挥作用需融入临床工作流并确保高准确率，他表示："ChatEHR是安全的，它直接调取相关医疗数据，并内嵌电子病历系统，使临床应用更加便捷准确。"
技术意义解读
当前医疗工作者普遍面临文书工作压力。某家庭医学住院医师在Reddit上的留言显示，每天需处理20名患者但被病历记录压得喘不过气："即使已尝试在诊室用电脑实时记录主诉、提前完成诊疗计划，仍有大量时间消耗在文书工作上。"
应用场景解析
根据Nelson顾问的分析，ChatEHR技术将带来五大医疗革新：
增强临床决策支持与诊断
- 主动风险预测
- 增强诊断能力
- 循证治疗建议
优化行政与临床流程
- 自动化文档与病历生成
- 资源分配优化
- 就诊前数据收集
提升患者参与度与个性化护理
- 24/7患者互动支持
- 个性化健康指导与监测
- 文化适应性护理
全球医疗应用
- 扩展医疗资源匮乏地区服务
- 多语言支持
高级数据应用与研究
- 人群健康管理
- 加速科研发现
- 患者数字孪生
斯坦福医学企业架构师Anurang Revri指出，该技术将研究成果转化临床工作流，通过多模态模型整合数据，在医疗领域形成强大推动力。他认为："当这些数据碎片整合建模后，将成为临床护理的强大工具。"
这项技术突破被认为将提升医疗有效性，实现早期干预。随着可穿戴设备等技术的普及，数字孪生等创新应用将进一步释放潜力，预计将在整个医疗行业掀起应用浪潮。
【全文结束】
