9 月 21 日——如果解决新墨西哥州医疗保健提供者短缺的办法就像让一个机器人帮忙处理文书工作那么简单，会怎么样？
这可能不是万能药，也不完全是机器人，但克里斯汀·帕克博士一直在试用一款由人工智能驱动的医疗记录软件，为从业者节省了大量的时间和精力。
帕克是克里斯图斯医院门诊服务和临床信息学的医师主管，她说医院在过去的九个月里一直在使用名为 Abridge 的服务。
“我们的临床医生在工作时间之外用于记录的时间减少了 60%，”她说，“……很多使用它的提供者都说这让他们重新找回了看诊病人的乐趣。”
Abridge 通过记录病人的就诊情况并生成临床记录来工作，然后由医疗保健提供者检查准确性，如有需要进行编辑并签名。
帕克本人也是一名家庭医学医生，她说在她的专业领域，经验法则是每一个临床小时需要两个小时的记录时间。现在则减少到了 Abridge 生成就诊报告和临床医生阅读报告所需的时间。
帕克说，早期数据表明使用该工具节省的时间大大有助于减少提供者的职业倦怠。
“对我来说，这大大减轻了我必须记住每一个细节、回顾我所谈论的每一件事的认知负担，”帕克说。
新墨西哥州罗斯韦尔的儿科医生、新墨西哥州医疗委员会主席卡伦·卡森博士表示，在医学领域使用人工智能的情况在新墨西哥州乃至全国都在增加，这在很大程度上可能是一件好事。
“我们知道人工智能有着巨大的前景，”卡森在 8 月底对一组州议员说，“我们知道它将提高护理标准，谨慎采用人工智能工具的临床医生将为他们的病人提供更好的护理。”
但卡森说，需要谨慎和小心，包括未来可能的监管，以保护病人和提供者免受潜在的陷阱。
“医疗从业者需要学习安全有效地使用人工智能，”她说，“我们还需要确保由人工智能驱动的医疗保健消费者得到指导。”
目前，卡森说，全州医学中最常用的人工智能工具是那些减少行政工作和非临床任务的工具。除了克里斯图斯的虚拟记录员外，还包括向病人发送有关疫苗和药物提醒或安排筛查的短信，以及帮助编码和计费任务的工具。
长老会医疗服务公司的首席医疗和临床转型官杰森·米切尔博士说，如果某些人工智能工具能够减少行政工作并使提供者和病人更紧密地联系在一起，该网络的领导者会考虑使用。
“我们希望我们的临床医生热爱他们的工作，”米切尔说，“我们的临床医生喜欢看病人，但不喜欢文书工作。”
大约 30 名长老会的提供者正在试用 Nuance 的 Dragon Ambient eXperience 工具，类似于克里斯图斯·圣文森特正在使用的程序。米切尔说，到目前为止的反馈绝大多数是积极的。
“经常使用它的 30 个人都说，‘请永远不要把这个拿走’，”他说。
米切尔不是测试该工具的 30 名提供者之一。但是，他说，“我自己也很兴奋能获得一个许可证。”
有些程序充当研究助手。
虽然新墨西哥大学医院的发言人拒绝了关于人工智能使用的采访，但卡森说她知道该机构有一个可以帮助从业者进行研究的项目。
“他们正在与技术供应商合作开发类似 Chat GPT 的工具，以帮助医疗保健专业人员获取医学知识，”卡森说。
米切尔说，长老会正准备启动一个规模较小的试点，用于一个仍在开发中的名为 RhythmX AI 的研究和数据综合程序。该程序旨在浏览病人的整个病史，找到与当前问题相关的一切，并为这些问题提供链接和资源。
“突然间，我不必去寻找最好的证据了，”米切尔说，“然后我有更多时间与病人交流，而不是到处寻找和收集。”
克里斯图斯·圣文森特准备推出的一个程序使用人工智能通过审查放射学研究来帮助早期发现肺癌——帕克说，这有时甚至对因不相关原因住院的病人也能发挥作用。
“有时你在……急诊室看一个病人……他们在寻找阑尾炎之类的东西，而 CT 上恰好显示出一个小的肺结节，”帕克说。
米切尔说，他每天都会收到关于人工智能驱动的工具和程序的推销和建议，但医院最终只会试用其中的少数几个，而且只有经过仔细审查后才会试用。
“在这一点上，没有人希望人工智能用于行医，”他说，“我们无意让人工智能为病人下令进行检查或自主做事。”
作为一名从业者和病人，卡森说，她希望在新工具可用时加以利用，但她敦促立法者跟上发展步伐，并了解它们带来的任何风险。
虽然监管药品和医疗器械的美国食品和药物管理局已经审查并授权了近 1000 个人工智能和机器学习设备，但卡森说，她质疑这种监管途径是否足够。
“医疗器械监管的传统模式并非为适应性人工智能和机器学习技术设计的，”她说。
此外，卡森说，由生成式人工智能驱动的与医疗保健相关的聊天机器人通常根本不受监管，部分原因是许多“没有明确声称诊断或治疗疾病”。
卡森说，有一个心理健康应用程序特别会从数千个预先构建的脚本中选择来回应问题和提示。
“当……一位评论者输入她想爬上悬崖跳下去时，它回复她，‘你照顾好自己的心理和身体健康真是太好了’，”她说。
卡森说，还缺乏关于工具如何构建和训练的信息，这可能会带来偏见的风险。
她补充说，其他一些州已经通过立法试图规范医学中人工智能的使用。例如，犹他州要求“受监管职业”的人员在与生成式人工智能互动时向消费者“显著披露”。
科罗拉多州采取了类似的方法，并对“高风险领域”的人工智能进行了限制，而佐治亚州现在禁止仅基于人工智能或其他自动化工具做出保险覆盖决策。
卡森说，新墨西哥州的任何监管都应该考虑到教育，以及关于“在使用人工智能方面责任和义务在哪里”的问责制和清晰度。
“我们最高的监管风险是临床决策，必须遵循护理标准，”卡森说，“我们需要了解公司是如何定义基准的……我们必须保护我们的病人。”
