HCA Healthcare與Google Cloud合作，將生成性人工智能帶入醫院

人工智能技術有助於改善工作流程，減少管理負擔，讓醫生和護士花更多時間與患者在一起

HCA Healthcare，Inc. (NYSE：HCA）和Google Cloud今天宣佈了一項新的合作，旨在使用生成式人工智能技術來改善耗時任務的工作流程，例如臨牀文檔，以便醫生和護士可以更多地關注患者護理。

本新聞稿以多媒體為特色。在此處查看完整版本：https://www.businesswire.com/news/home/20230829429128/en/

與Google Cloud的擴大合作是2021年宣佈的戰略合作伙伴關係的一部分，其中包括保護患者隱私和數據安全的保障措施。HCA Healthcare與Google Cloud的合作伙伴關係，以及從2022年開始的多年MEDITECH Expanse的實施，是HCA Healthcare推進數字化轉型工作的關鍵要素。

「我們的使命是重新設計護理提供方式，讓臨牀醫生專注於患者護理，並使用最能為醫生和護士提供最佳支持的技術，」HCA Healthcare醫療保健部護理轉型和創新高級副總裁Michael J. Schlosser表示。「生成性人工智能和其他新技術正在幫助我們改變團隊互動的方式，創建更好的工作流程，並在正確的時間擁有正確的團隊，為患者提供所需的信息。"

作為今年年初開始的一項試點計劃的一部分，四家HCA醫療保健醫院的大約75名急診室醫生開始使用谷歌的人工智能技術，在患者就診期間快速、更輕松地記錄對話中的關鍵醫療信息。它是HCA Healthcare，Google Cloud和Augmedix之間合作的一部分，Augmedix是一家專門從事環境醫療文檔的醫療技術公司。根據JAMA Internal Medicine 2022年的一項研究，58%的醫生表示，花費在文件上的時間限制了他們與患者相處的時間。

醫生在免提設備上使用Augmedix應用程序，通過臨牀醫生與患者的對話創建準確、及時的醫療筆記。然后，Augmedix的專有平臺利用自然語言處理、Google Cloud的生成性人工智能技術和多方醫療語音轉文本處理，將數據立即轉換為醫療筆記，醫生將對其進行審查和最終確定，然后將其實時傳輸到醫院的電子健康記錄（EHR）。

HCA Healthcare的護理轉型和創新團隊（CT & I）以及Google Cloud和Augmedix團隊的專家繼續與醫生密切合作以完善該解決方案，HCA Healthcare計劃在今年晚些時候將其使用範圍擴大到更多醫院。雖然公司正在收集測量數據，但試點項目中的醫生報告總體滿意度很高。

Google Cloud首席執行官Thomas Kurian表示：「HCA Healthcare是護理服務領域的領導者，我們擴大的合作伙伴關係有可能使整個醫療保健行業受益。」「將生成性人工智能引入支持醫生和護士的解決方案中可以顯着改善他們的日常體驗，並幫助他們專注於最重要的事情--照顧患者。"

HCA Healthcare瞄準通過生成人工智能進行改進的另一個機會是護士之間的患者交接。通常，這個重要的過程是手動且耗時的，並且通常提供不同級別的細節。HCA Healthcare的CT & I團隊使用Google Cloud的大型語言模型（LLM）之一構建了一個系統，該系統有助於自動生成交接報告，旨在促進連續性、一致性、患者安全和臨牀質量，同時為護士節省大量時間並維持人力監督。

預算經過精心設計，以指導LLM制定優先事項的細節，例如藥物變化、實驗室結果、生命體徵波動、患者擔憂和對治療的總體反應。HCA Healthcare的團隊還塑造了模型的輸出，使其直觀且易於護士閲讀、理解和採取行動。在最初的Beta測試期間，HCA Healthcare收集了護士的反饋以進一步完善該工具。目前，護士交接工具正在UCF Lake Nona醫院繼續進行測試。看到原型后，護士們對該工具生成的報告草案的速度、準確性和相關性感到滿意，並對將該工具付諸實踐表示高度興趣。

從長遠來看，HCA Healthcare正在探索使用谷歌經過醫學調整的Med-PaLM 2 LLM來支持護理人員。

施洛瑟博士説：「擁有針對醫學問題和內容量身定製的LLM可能對某些關鍵用例有利。」「當我們提出基於科學和醫學知識的複雜醫學問題，同時尋找複雜和非結構化醫學文本的見解時，我們預計Med-PaLM 2將特別有用。"

Google Cloud的數據治理方法和隱私政策旨在為其客户保留對其數據的控制權。在醫療保健環境中，通過實施Google Cloud支持HIPAA合規性的可靠基礎設施和安全數據存儲以及每個客户的安全性、隱私控制和流程來保護患者數據的訪問和使用。Google Cloud對生成性人工智能的負責任方法還意味着客户可以使用工具來直接調整大型語言模型，並審查模型響應中是否存在偏見或未經驗證的內容，從而教導模型避免不適當的輸出。

欲瞭解更多信息，請訪問Google Cloud博客「醫療保健領域生成人工智能的負責任之路」。