减少“睡衣时间”：人工智能补充 NEPA 临床医生的工作

在医学领域，“睡衣时间”是指医生在下班后更新病历的时间。

人工智能正在帮助减少无报酬的加班工作——这可能会导致倦怠– 在约会期间做笔记并创建图表。

环境人工智能在预约期间安静地运行，而医生可以自由地与患者互动，并且通常以抄写技术的形式帮助医生做笔记和创建患者图表。

“我们在患者和提供者之间提供环境聆听技术，”Geisinger 人工智能副总裁 Michael Draugelis 说。

“服务提供者可以将更多的时间集中在患者身上，而减少看电脑和打字的时间，以及获取信息的时间，否则医生将不得不花费他们所谓的睡衣时间来更新信息，” Draugelis 说。

莱特中心目前正处于实施环境人工智能技术的试验阶段苏琪遍布其各个地点。到目前为止，参与试验的医生的反馈都是积极的。

莱特中心高级副总裁兼首席医疗和信息官 Jignesh Sheth 博士认为，这可以节省大量时间。

“文档负担中最大的部分来自图表，”他说。– 原本需要 15 到 20 分钟的制图时间现在减少到了 5 分钟左右。您可以节省 75% 的文档成本。然后乘以您看诊的患者数量，每天 10 名患者，您就可以节省 15 分钟的患者时间，即 150 分钟。这样一来，绘制图表的时间就节省了近两个半小时。”

支持，不替代

FOBO，或害怕变得过时，是对人工智能使用的普遍犹豫。医疗保健提供者强调，在其设施中使用人工智能并不是要取代医生的工作，而是要加强它。

“人工智能系统是解决方案的一个组成部分，”Draugelis 说。– 它正在被整合到卫生系统中，由提供者做出具有一定功效的干预措施的决策。他们并不总是 100% 能够解决问题。我们只是相信这是最好的事情。”

Suki 首席执行官 Punit Soni 表示，他公司的技术具有很高的准确率。

“我们使用一种称为建议接受率的指标来了解临床医生在没有更改的情况下接受的建议的百分比 - 我们的建议接受率在 93%-94% 之间，”Soni 在一份声明中写道前往西弗吉尼亚州。– 我们的接受标准很高，因此用户以任何方式更改的注释（包括格式）都将被视为不接受。 –

尽管 Suki 的技术迄今为止已被证明可靠且准确率很高，但莱特中心要求用户在提交之前检查人工智能的工作。

“你必须每次都进行事实核查，”谢思说。– 这是莱特中心的要求之一，即临床医生必须 100% 签署[批准]所创建的笔记的每个部分，而不仅仅是整个笔记。 –

Lehigh Valley Health Network 放射诊断医学成像和神经放射诊断放射学主席 Devang Gor 博士表示，如果医生使用人工智能进行诊断，那么他们就错误地使用了人工智能。

利哈伊谷健康网络提交

“我们知道，我们并不完全依赖技术来进行诊断或发现，”戈尔说。“我们正在使用这项技术来帮助我们或将我们的注意力转移到可能出错的地方，以便我们能够更快地照顾患者。”

提高患者满意度和治疗效果

Sheth 表示，自从莱特中心开始使用人工智能以来，患者很高兴能有更多与医生面对面的时间。

“我们并不忙于埋头研究电脑，”谢思说。——相反，我们面对的是病人。我们正在与患者交谈，实际上会面速度更快。”

为了确保人工智能正确接收医患对话，莱特中心的医生会强调他们的讲话，这也让患者更清楚地了解方向。

“当我们与患者交谈时，我们会不止一次地重复这些内容，这在两个方面都有帮助，因为现在你让患者听两次指示，”谢思说。

鲍勃·桑丘克

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莱特中心

患者还可以受益于早期检测软件，使他们能够快速得到治疗。

在 LVHN，人工智能帮助医生及早发现中风。虽然医生接受培训以了解中风的迹象，但该技术可以帮助他们更快地发现这些迹象。

“我们开始使用一家名为 razor AI 的公司自动检测大脑中的大血管闭塞，这成为我们中风护理的中心点，”戈尔说。“我们将其用于早期检测和自动检测，同时也用于促进沟通，这实际上有助于为中风患者提供更快的护理。”

盖辛格使用主动护理管理来标记更容易患某些疾病的患者，以便患者可以尽早完成测试，以检查他们可能易患的潜在疾病。

“我们可以寻找使用这些更先进的机器学习、传统机器学习方法来大海捞针，即可能患乳腺癌风险较高的患者，” Draugelis 说。“我们希望真正接触到他们，以确保他们前来接受治疗。”

协助放射学和其他用途 

Gor 认为人工智能可以用于放射学– 使用医学成像来诊断和治疗患者 – 很有意义。

他帮助 LVHN 放射科实施人工智能协助他们的发现。其中一个例子是用于检测无症状感染者的技术肺栓塞，这可能会危及生命。

“我们有一种算法可以检测无症状患者的肺栓塞，”戈尔说。– 当我们收到此警报时，我们会通知提供者，这实际上有助于我们在门诊治疗肺栓塞，而不是让患者入院。这有点像让患者在出现症状之前就开始治疗他们的疾病。”

他看到他所在部门的医生使用它来加强他们的工作，同时也能够优先考虑谁首先得到护理。

“我的大部分部门实际上都在使用它来仔细检查他们的工作并优先考虑患者护理，首先照顾病情较重的患者，”戈尔说。

盖辛格的设施使用风险检测来快速为病情迅速恶化的患者提供护理。

“想象一下，您是卫生系统中的一名患者，并且正在进行监测，”Draugelis 说。– 我们可以打开可以融合数百个不同变量的算法，并可以找到病情恶化、可能需要我们所谓的快速反应小组就诊的患者，并可能将他们转移到 ICU。我们发现这些算法可以帮助缩小时间差距，并为患者提供所需的护理，从而使他们有机会获得更好的结果。”

但除了环境和早期检测人工智能之外，医院还在整个运营过程中以各种其他方式使用人工智能。

莱特中心使用人工智能进行会议和电子邮件摘要。

Geisinger 使用人工智能根据潜在需求改进员工调度。

“我们可以使用预测算法来了解急诊科的负担，这样我们就可以确保正确配置人员，”Draugelis 说。

批评和警告

人工智能的另一个常见问题是不准确。谢思举了一个例子，说明他如何观察苏琪在遗漏单词时试图创建上下文的不准确之处。

“当麦克风没有面向患者并且没有捕获对话的某个部分时，它会填补空白并弥补，”他说。– 它不会留下半生不熟的句子。无论有意义与否，它都会完成句子。对于不在房间里的人来说，这句话完全有道理，但在房间里的人会说，“这不是我说的。”

这就是为什么他建议使用该技术的医生准确地说出他们的话，并在需要时重复。

“问题是要习惯在与患者交谈时更加精确、更加具体、更加清晰，”谢思说。

作为 Geisinger 的人工智能官员，Draugelis 认为缺乏监管和统一性是该行业面临的挑战。

盖辛格提交

“我们如何创建一个我们可以认可的安全、公平、有效和透明的系统或流程？”他质疑道。“所以我认为我们行业目前面临的挑战是每个卫生系统都在为自己定义这一点。”

可能很难找到符合HIPPA的AI技术（《健康保险流通与责任法案》）并确保患者信息的保护。

“在莱特中心，我们最重视和尊重患者的隐私，我们已采取许多措施来保护这一点，”谢思说。“我建议任何尝试使用人工智能产品的人都应该进行同样的练习，即使这很耗时。”

尽管新领域存在潜在问题，LVHN 希望在最新的人工智能趋势上保持领先地位。

“我们正处于人工智能故事的序言阶段，”戈尔说。——这本书写得非常非常快。我们 [LVHN] 希望撰写这本书。 –