通过人工智能让30万人免于住院

在全国范围内实施人工智能，特别是在医疗等关键行业，绝非易事。

在HIMSS24亚太区会议在题为“实现由AI驱动的分诊系统，打造国家虚拟和数字入口”的会议中，Healthdirect 的首席医疗官Nirvana Luckraj博士描述了他们如何选择、测试并部署了一个由AI支持的临床决策支持系统来增强其全国热线服务。

Healthdirect 提供一系列免费的 24/7 咨询热线服务，包括护士分诊和全科医生远程医疗服务。它设有专门针对孕妇、老年人以及最近新增的精神健康问题患者的热线电话。此外，Healthdirect 还在其网站上提供药物信息和精选的健康内容，并且具备在线预约和转介功能，这些功能直接与国家护理路径（如 My Health Record）集成。

问题

获取CDSS是Healthdirect最近将其技术栈迁移到自己的运营平台时采取的措施之一。

它要求该工具从一开始就考虑多个症状。“我们需要一个能够容忍和分析多个症状的CDSS。我们也希望它可以反映实际咨询，考虑到风险因素，如易感因素、既往病史和旅行史。”

“我们也希望有一种下一代的技术，能够提供更全面和准确的分诊，”卢克拉杰博士补充道。

之前，该服务使用了一种基于决策树算法的CDSS，这种系统需要“大量的维护”，并且“只能容忍单个症状输入。”

提案

该组织随后进入市场寻找基于人工智能的临床决策支持系统（CDSS）的供应商。它最初筛选了五家全球供应商，其产品接受了临床测试。

为了测试人工智能系统在澳大利亚公共卫生体系中的适用性，Healthdirect与麦考瑞大学澳大利亚卫生创新研究所的AI专家合作。他们采用了一项最近研究中使用的情况简述来检查CDSS准确性的测试方法。

我们通过CDSS运行了这些简短案例，发现性能与最近发表的研究一致。我们也使用旧版CDSS运行相同的案例进行比较，发现新旧CDSS的结果相似，但新版的准确性更高，Luckraj博士指出。

最终，Healthdirect 选择了波兰公司 Infermedica 的人工智能临床决策支持系统（AI CDSS），该系统运行在一种概率贝叶斯推理引擎上，考虑到症状、风险因素和疾病，并结合了更新的医学知识库以及连接其CRM系统的API。

迎接挑战

在2023年3月在其热线启动新的CDSS后，实施团队立即遇到了员工的抵制。“我们在促使医疗专业人员使用新技术来执行旧任务时，低估了所需的变化管理。”卢克拉杰博士承认。

从输入一个症状到CDSS开始，护士现在需要输入患者的多个症状。“起初，护士们对这个工具感到沮丧，因为似乎问了一些与患者表现无关的问题。他们还必须确定患者的既往史以确定个体风险因素，而且问题也比之前的更复杂。”

在处理护士最初的挫败感时，团队采纳了他们的反馈，并协助他们适应新的工具。根据卢克拉杰医生的说法，其中一个关键的改进领域是与供应商合作建立一个反馈循环机制，在这个机制中，护士不必同意每个CDSS（临床决策支持系统）的输出。

这是一个支持系统，而不是诊断系统。因此，护士可以根据理由来提高或降低分级结果，以反映他们对处置的意见变化。我们还研究了那些护士不同意CDSS输出的流程，以便不断改进该工具。

结果

在改进CDSS一年后，实施团队观察到护士们修改分诊结果的次数减少了，并且更加认同CDSS的结果。他们对新用户界面也表示更满意。卢克拉杰医生指出，该工具的准确性不断得到提高，同时护士们仍在继续提供反馈意见。从消费者角度来看，没有报告任何可归因于CDSS的重大临床事件；现在他们对该服务的满意度达到了三年来的最高水平。

去年12月，相同的人工智能驱动的CDSS被引入Healthdirect面向消费者的在线症状检查器中，使其成为“通往多种替代护理选项的数字前门，包括直接访问紧急护理服务和虚拟急诊部门。”

"未来，我们将为消费者提供根据他们输入的症状量身定制的信息，以提供更好的用户体验。"德拉克 Raj 分享了。

自将人工智能融入其热线服务以来，Healthdirect声称已将一半的紧急呼叫转移到了不太严重的医疗服务中。从2023年7月到2024年6月，它接通了4.4万个电话至虚拟急诊部门。同时，还为近5,500人在线预约了由全科医生主导的紧急护理服务。此外，将近35万人得到了关于在家安全管理症状的建议。总体而言，Healthdirect护士帮助预约了超过37万次全科医疗服务。