几乎每周我们都会在网上或新闻中看到关于生成式人工智能（AI）如ChatGPT的故事。与之前的AI创新一样，生成式AI引发了人们对各行各业未来工作和就业保障的担忧。但是，如果生成式AI不是取代人们的工作，而是承担一些人们最不喜欢的工作部分呢？
在Altera Digital Health，我们正在研究生成式AI如何应用于电子健康记录（EHR）中的临床文档。鉴于我有医学背景并在医疗IT开发领域工作多年，我对这一潜力感到特别兴奋。以下是您需要了解的关于生成式AI及其如何改进医疗服务提供者工作流程的信息。
“我已经用完了所有的点击”
医学数字化无疑给医疗服务提供者的日常工作带来了意想不到的后果。一项研究表明，医生每次临床会诊平均花费超过16分钟在EHR上。此外，医生下班后平均还需要近两个小时来完成文档工作。因此，医疗服务提供者对生产力障碍、用户体验不佳以及医患关系中断感到沮丧也就不足为奇了。
文档工作不应该如此耗时——而新技术意味着它不必如此。一些医疗机构已经开始使用语音转文字解决方案，使医生可以通过口述而非打字来记录笔记。
在Altera，我们一直在努力开发超越简单记录会诊的工具。我们的环境监听工具可以识别检查室中的不同声音，捕捉患者和医生的对话，并将其总结在笔记中，帮助促进更自然的交流。
一旦笔记撰写完成，生成式AI就开始发挥作用。通过利用自然语言处理（NLP）和推理能力，我们的环境监听AI解决方案可以从非结构化的笔记中提取数据，并为医生创建结构化文档。
这不仅减少了信息传输所需的时间，还减少了手动输入数据时可能出现的错误。这些由AI驱动的过程旨在理解口述笔记中的上下文、语义和细微差别，确保高水平的准确性和一致性。
生成式AI在医疗领域的关键考虑因素
节省医生时间、减轻行政负担和改善医患互动是显而易见的好处，但在考虑生成式AI时也需要注意一些挑战。以下是我们将这些功能引入解决方案时在Altera所关注的一些问题：
- 数据安全和合规性。 确保患者数据的安全并遵守如HIPAA等法规至关重要。
- 学习曲线。 即使新解决方案带来了重大改进，用户在适应新工作流程时仍需经历一个过渡期。拥有一个准备好指导您的组织的技术合作伙伴可以帮助简化这个过程。
- 成本管理。 在运营利润微薄和组织内优先事项竞争的情况下，投资新技术并非总是容易的决定。因此，Altera力求在提供先进解决方案的同时保持财务可行性。
未来的EHR将结合技术创新和人性化触感。Altera正朝着这一新的范式迈进，以帮助解决客户及其医疗服务提供者面临的最大挑战。
(全文结束)
