（芝加哥時報快訊）芝加哥的兩家醫療系統芝加哥大學醫學中心和拉什大學醫療系統將測試人工智慧工具，以減輕醫療記錄的負擔，並提升病患關注度。這些AI工具能將醫患對話準確轉換為電子健康記錄，有望解決現行系統的問題，提高醫療服務質量和效率，同時需解決隱私和成本問題。

拉什大學醫療系統的首席醫療資訊官碧娜·德賽醫生表示，她回憶起小時候看病時，醫生會直視患者，關心患者的狀況。然而，過去十年大多數醫生和高級護理人員在與患者交談時都在使用筆記本電腦記錄，這幾乎在醫生和患者之間築起了一道牆。德賽指出，人工智慧可以將病人的就診記錄準確轉換為電子健康記錄（EHR），幫助醫療人員回到過去那種全神貫注於病人的時代。

拉什大學醫療系統已經與Nuance Communications公司合作，使用其Dax Copilot環境AI產品，並計劃增加來自Suki公司的語音AI記錄軟件的試點計劃。芝加哥大學的一小群醫生則將展開一項使用Abridge公司記錄技術的研究。

芝加哥大學醫學中心的首席醫療資訊官沙欽·沙阿醫生強調，醫生主導的AI工具開發至關重要，以解決EHR引發的問題。他指出，EHR時代初期缺乏醫療提供者的意見，導致許多問題。因此，這次他們需要從一開始就參與其中。

沙阿還提到，記錄負擔是醫護人員倦怠的主要原因之一。AI工具可以將時間還給醫生，讓他們將注意力重新集中到病人身上。德賽和沙阿都提到，EHR記錄工作的繁重讓醫生和護士感到疲憊，經常需要在下班後完成這些工作，稱為“睡衣時間”。

環境AI通過設備或智能手機記錄醫生和病人之間的對話，然後使用生成式AI生成就診記錄。然而，根據《現代醫療》報導，目前環境AI還不完善。例如，凱撒醫療集團的研究人員無法驗證AI對對話的編輯，AI可能會省略一些被認為與病人護理無關的部分。並且，環境AI並非適用於所有專科和語言。

在拉什和芝加哥大學，AI系統將用於為電子記錄領導者Epic的EHR系統撰寫文檔。雖然醫生必須審查和編輯記錄的病人訪問記錄，但這項技術有可能革新EHR的功能。沙阿表示，這讓醫生能夠看到在對話中可能被遺漏的細節，有助於決策支持，並能更好地捕捉自然的醫生和病人討論。

德賽表示，一旦系統通過驗證並選定AI供應商，計劃將其提供給所有經常看病的醫護人員，特別是學習中的醫生。她希望這項技術能在新醫學生完成住院醫師培訓時成為標準。最終，德賽希望生成式AI技術能在整個醫療系統中廣泛應用，包括護理站、住院病房，甚至手術室。

然而，德賽強調，在這之前，醫院信息學專家需要解決兩個問題：隱私問題和成本問題。她指出，這並不便宜，儘管很多人認為手機上的免費應用程序與醫療系統使用的技術相同，但實際上並非如此。挑戰在於如何使其在大規模應用中保持可負擔性。

德賽還提到，醫療系統的AI必須非常保護隱私和安全，以讓病人和醫生對其感到放心。病人和一些醫護人員可能會對對話被記錄持懷疑態度，因此提供者需要非常小心，並進行充分的教育。

沙阿表示，醫療界必須在這方面領先，全面審核這些系統。過程必須透明，病人同意書需要清晰明瞭，病人需要了解記錄只會保留到筆記完成為止，然後會被刪除。病人的隱私問題通常涉及聯邦隱私法HIPAA和醫療提供者與第三方供應商之間的商業夥伴協議。

然而，最近幾個月來，隨著變更醫療、勞瑞兒童醫院和Ascension等醫療公司和提供者遭受的網絡攻擊，網絡安全已成為新的優先事項。隱私法規仍然是關鍵優先事項，但2023年對醫療提供者的網絡攻擊凸顯了另一個優先事項：在面對網絡攻擊時確保醫療系統的訪問和可用性。根據Zip Security和Ambience Healthcare的白皮書，利用第三方技術，特別是生成式AI技術，可以提高醫療服務的質量和效率，同時也增加了網絡安全的考量。

Zip Security是一家風險投資支持的網絡初創公司，而Ambience Healthcare是一家提供醫療AI操作系統的公司。白皮書指出，儘管這些應用和技術整體上對醫療服務的影響和益處是積極的，但它們在網絡安全對話中也提出了額外的考量。