北卡罗来纳州医疗保健提供者利用人工智能的 10 种方式

作者：艾米丽·韦斯帕和米歇尔·克劳奇

与 共同出版 夏洛特·莱杰

面对一个医护人员短缺日益严重和提供者倦怠，一些北卡罗来纳州医疗保健领导人表示人工智能系统前景广阔。 

各州的医疗保健系统是人工智能工具的早期采用者（无论是公开的还是隐形的），这些工具正在塑造患者和提供者的体验。在北卡罗来纳州，人工智能正在帮助医疗服务提供者预测健康风险、与患者沟通以及管理管理任务。 

以下是北卡罗来纳州医疗保健提供者使用人工智能的 10 种方式。

1.AI帮助医生诊断肺癌

一些 Atrium Health 医生正在使用人工智能来帮助发现早期肺癌。 

当肺科医生在扫描中发现肺结节时，他们会考虑患者的病史等因素来评估肺癌风险。医生可能会建议高风险患者进行肺活检，但如果患者风险较低，他们会避免不必要的手术。 

在 Atrium Health Wake Forest Baptist，医生正在使用人工智能工具来帮助确定结节癌变的可能性。该工具称为虚拟结节诊所，对扫描中选择的结节进行从 1 到 10 的评分，其中 10 表示癌症风险最高。 

维克森林浸信会 (Wake Forest Baptist) 的肺科医生特拉维斯·多特森 (Travis Dotson) 表示，当肺结节似乎具有中等癌症风险时，虚拟诊所帮助他和他的患者决定下一步措施。 

“这是另一种水平的支持，可以增加临床医生的感受以及他们对结节的感受概要，”多特森说。“正确的做法是保持保守，你可以想象，如果患者非常担心并且不确定这个结节是什么，这对他们来说可能会非常困难。”

多特森最近表示，该工具给结节打了高分，而其他计算结果显示该结节的癌症风险相当低。分数帮助他的病人决定进行活检，结节最终确实是恶性的。 

该工具并不能取代临床医生的判断，但多森表示，他发现患者非常愿意使用人工智能来增强临床决策。维克森林浸信会 (Wake Forest Baptist) 在一份声明中表示，它是该国第一个于 2023 年 3 月开始使用该技术的学术医疗中心。新闻稿。

2.人工智能对手术患者进行检查

在夏洛特的 OrthoCarolina，一位名为 Medical Brain 的基于人工智能的数字助理会跟踪患者，了解他们在髋关节或膝关节置换术后的恢复情况。

髋关节和膝关节外科医生、OrthoCarolina 的首席质量和开发官 Brian Krenzel 表示，这款智能手机应用程序“与患者互动，询问他们的康复情况，并向他们提供可以期待的信息”。

他说，患者还可以提出问题并立即得到答复。

Krenzel 说，自从 OrthoCarolina 开始试验该技术以来的四个月里，它已经与大约 200 名患者进行了互动，平均每个患者有 30 到 60 条消息。 

他说，医疗团队手动审查每一次互动，到目前为止，系统没有犯任何错误。该工具依赖于 OrthoCarolina 预先编写并加载到其系统中的响应。如果它不知道答案，它会指导患者拨打诊所分诊热线。

Krenzel 表示，Medical Brain 已将手术后进入诊所的传统消息和电话量减少了约 70%。OrthoCarolina 正在向所有髋关节和膝关节患者推广该技术，并使其适用于脊柱手术患者。 

3.人工智能发现患者 X 光和扫描中的危险

在全州范围内，人工智能已经改变了医疗筛查的游戏规则，它可以提供快速且可能更准确的结果，帮助医生专注于最紧急的病例。

例如，Novant Health 发言人 Caroline Arey 表示，在 Novant Health 急诊室，人工智能会扫描患者图像来发现严重情况，例如颈部骨折、脑出血或血栓，确保这些患者首先得到治疗。

阿雷在一封电子邮件中写道，这项技术是“放射科医生的第二双眼睛”。她说，这可以帮助他们首先识别最严重的病例，并缓解在争分夺秒工作以确保快速诊断和治疗时经常遇到的倦怠感。 

Arey 说，另一个名为 Viz.ai 的人工智能平台专门分析疑似中风患者的 CT 扫描，寻找大脑动脉中特别危险的阻塞类型。 

几秒钟内，该工具就会将结果发送到中风专家的智能手机上。这一点很重要，因为中风若不及时治疗，每分钟就会有数百万个脑细胞死亡，从而增加永久性脑损伤的风险。

4.人工智能可能正在起草你从医生那里收到的信息

与全国许多卫生系统一样，Atrium Health 和 WakeMed 已转向人工智能来帮助管理其临床团队通过患者门户收到的大量信息。

自大流行以来，给医生的信息数量已经飙升，增加了临床医生本已紧张的工作量和压力。

据 WakeMed 称，通过使用 AI 起草回复、过滤掉不必要的消息并将一些消息转发给其他工作人员，WakeMed 已将每个提供者每天的患者门户消息减少了 12 至 15 条一篇文章在贝克尔医院评论。

一位发言人在电子邮件中表示，在 Atrium，人工智能会起草“对患者消息的初步回复，然后团队在发送前进行编辑”。 

一项研究发现人工智能生成的消息优于人类编写的内容在可理解性和语气方面，被认为具有同理心的可能性是其两倍多。然而，同一项研究发现，人工智能的反应时间也长了 38%，并且更有可能使用复杂的语言。

批评者担心过度依赖人工智能与患者沟通可能会导致忽略患者担忧的细微差别，或者可能破坏医患关系。

5.人工智能帮助临床医生决定谁将从药物或治疗中受益

在维克森林大学医学院，开发人员创建了一种基于人工智能的筛查工具来识别可能患有认知障碍的患者。它被称为电子认知健康指数，可以帮助标记哪些患者可以从一项为有患阿尔茨海默病风险的人提供专门护理和药物的计划中受益。 

6.人工智能确保您不会错过后续行动

北卡罗来纳州的卫生系统正在使用人工智能来识别逾期进行随访或常规手术的患者。杜克大学健康中心首席健康信息官 Eric Poon 表示，该系统使用人工智能来发现逾期进行乳房 X 光检查的患者。

在维克森林浸信会，虚拟结节诊所会对错过规定的后续肺部扫描的患者进行标记。多德森说，这些扫描是“肺结节管理最重要的方面之一。” 

7.AI 发现有脓毒症症状的患者

潘说，杜克健康中心还通过研究和日常运营收集了足够的患者护理数据，并使用人工智能来评估数据并为未来的临床情况提供信息。

潘说，例如，杜克大学健康中心急诊室将数据输入到一种算法中，该算法经过训练可以检测出罹患败血症这种危及生命的疾病的高风险患者。该系统于 2018 年首次在急诊科推出了名为脓毒症观察 (Sepsis Watch) 的工具。 

2021年，健康软件巨头Epic打造的著名AI脓毒症预测工具面临审查研究人员之后发现误报率很高但潘表示，杜克大学健康中心在实施人工智能工具之前会对其进行彻底审查，以确保它们安全、有效和公平。据一项研究称，杜克大学的脓毒症观察已将该系统的脓毒症死亡率降低了 31%新闻稿。

脓毒症观察接受了超过 42,000 名患者接触数据的培训，根据杜克的说法。它利用患者的生命体征和病史等信息来发现败血症的高风险并向快速反应团队发出警报。 

– 快速反应团队将再次查看该图表，并与患者的初级保健团队讨论，看看初级保健团队是否应该将脓毒症视为一种病症，以及他们是否正在采取所有适当的措施排除败血症或潜在感染的因素，”潘说。

据一家医院称，医疗服务提供者已使用脓毒症观察来识别 3,000 多名疑似感染患者。杜克大学健康创新研究所报告。

北卡罗来纳大学健康中心还开发了自己的脓毒症检测模型，该模型比其电子健康记录系统中内置的模型更准确。系统领导分享的演讲在 2024 年医疗保健合规协会会议上。

8.人工智能标记自杀率和其他健康风险较高的患者

发言人表示，Novant Health 的机器学习系统实时分析患者的病历数据，以识别有自杀风险的患者。

行为健康敏锐度风险模型创建了一个简单的、用颜色编码的风险评估，提供者在调取患者的电子病历时可以看到该评估，从而使他们能够在患者有自杀念头的高风险时轻松快速采取行动。​​​​ 

该模型由 Novant 心理健康、急诊医学和精神病学专家建立。

潘说，杜克健康中心使用一种算法来发现需要住院的较高风险的肿瘤患者。他说：“它对患者来说非常隐形，但它确实有助于我们作为临床团队变得更加聪明，以便我们能够专注于最需要关注的患者。” 

9.人工智能帮助规划手术室时间表

杜克医疗集团正在利用人工智能来提高手术室的安排效率。该人工智能模型由杜克大学健康研究人员开发，并于 2023 年在系统医院实施，可以预测手术在手术室中需要多长时间。研究人员发现准确率提高了 13%比人类调度员。 

手术室的费用估计为每分钟 22 至 133 美元，因此无缝手术安排可以减少加班费、杜克大学的研究发现。一个 

10.AI 聊天机器人指导 UNC Health 工作人员参考工具一个 

北卡罗来纳大学健康中心正在使用生成式人工智能来帮助提供者减少在管理任务上花费的时间。内部聊天机器人回答与 UNC Health 相关的问题，并可以引导用户访问系统培训库中的资源，北卡罗来纳大学卫生学院在新闻稿中表示。一个 

“这只是使用这项技术的创新方式的一个例子，这样团队成员就可以花更多的时间在病人身上，而减少在电脑前的时间，”北卡罗来纳大学儿童医院的儿科重症监护医生 David McSwain 说。据新闻稿称，该医院和北卡罗来纳大学健康中心的首席医疗信息官。

北卡罗来纳大学卫生学院是几个卫生系统之一2023 年与 Epic 合作试点与微软合作开发的新的生成式人工智能工具。

本文是《夏洛特分类帐》和《北卡罗来纳州健康新闻》合作制作的一部分 原始医疗保健报告专注于夏洛特地区。一个 

您可以通过免税捐款来支持这项努力。一个 根据知识共享许可，免费在线或印刷版重新发布我们的文章。