斯坦福医院引入新颖的 ChatEHR 工具，助力医生通过日常对话方式访问患者记录，加速医疗服务流程
发布时间：2025-06-25 10:27:28 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：7 次
在斯坦福健康护理系统，一款名为 ChatEHR 的工具已经投入使用，医生们可以像与 ChatGPT 对话一样，使用自然语言查询患者的医疗记录。这一创新的工具旨在加速急诊室病历审核、简化患者转诊总结，并综合复杂的病历信息。
斯坦福健康护理系统的高级副总裁兼首席信息与数字官迈克尔・阿・费弗在 VB Transform 的座谈中表示，早期试点结果显示，临床用户的信息检索速度显著提高，尤其是急诊医生在关键交接时的病历审核时间减少了40%。这不仅减轻了医生的工作负担，也提升了患者护理质量。
在当今医疗行业，医生花费高达60% 的时间用于行政任务，直接导致了 “睡衣时间” 的出现，即医生不得不在家中继续处理工作事务。费弗表示，他的目标是优化工作流程，减少额外的工作时间，以便医护人员能专注于更重要的工作。
例如，AI 现在能够阅读患者通过在线门户提交的信息，并草拟回复，让人类医生进行审查和发送。尽管这并未显著节省时间，但却有效降低了医生的认知疲劳。此外，患者更友好的信息交流方式也成为了 AI 的重要优势。
费弗提到，ChatEHR 还计划引入智能代理，生成总结和时间线，并为临床审查提供建议。这一创新将帮助医疗团队更好地协调治疗方案，特别是在癌症等需要多学科合作的领域。最终，AI 技术的引入将使医生和护士能够将更多的时间投入到患者护理中。
在此之前，费弗的团队还向斯坦福医学院推出了 SecureGPT，这是一个安全的门户，提供15种不同的模型供用户试验。斯坦福采用了多元化的 AI 开发策略，结合自建模型和安全的外部资源，以满足具体需求。
费弗还强调，斯坦福医院的成功离不开多学科团队的合作，包括首席数据科学家、信息学家、医学信息官和护理信息官等。他们的共同努力，使得这些复杂项目的实施成为可能。
斯坦福医院希望通过这项技术，让每个人都能掌握 AI 的使用，以便更好地解决实际问题。
划重点:
🩺 医生在关键交接时的病历审核时间减少了40%，显著提高了工作效率。
💻 AI 能自动草拟患者信息的回复，减少了医生的认知负担。
🤝 多学科团队合作促进了 AI 技术的成功应用，为患者提供更好的护理。
斯坦福医院推出的ChatEHR是一款基于大型语言模型（LLM）的人工智能软件，它允许医生通过自然语言查询病历，从而提高医疗效率。以下是ChatEHR的具体介绍：
开发背景
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开发团队：由斯坦福医学院的数据科学家团队开发。
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开发时间：该项目始于2023年，当时研究人员意识到LLM在使电子病历更易用和提高临床医生工作效率方面的潜力。
功能特点
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自然语言交互：医生可以通过自然语言向ChatEHR提问，如“这个患者有没有过敏史？”“他们的最新胆固醇检测结果如何？”等，ChatEHR会从患者的电子病历中提取相关信息并回答。
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病历总结：能够自动总结患者的病历，为医生提供简洁明了的患者健康状况概述。
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自动化任务：除了查询和总结功能，ChatEHR还可以评估患者数据并推荐行动。例如，它可以根据患者的病历评估患者是否符合转院条件。
优势
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提高效率：通过减少医生在病历中搜索信息的时间，使医生能够更专注于与患者的沟通和病情诊断。
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减轻行政负担：自动化一些行政决策任务，如评估患者是否符合特定护理条件，从而节省时间和精力。
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集成于工作流程：ChatEHR直接集成到现有的电子病历系统中，减少了使用过程中的摩擦，使医生能够更自然地使用该工具。
安全性与准确性
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数据安全：ChatEHR从电子病历中安全地提取信息，确保数据的安全性和隐私性。
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准确性评估：开发团队正在使用MedHELM这一开源框架来评估ChatEHR在实际医疗环境中的性能，并确保其准确性和可靠性。
试点与推广
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试点阶段：目前，ChatEHR仅对斯坦福医院的约30名医生、护士、助理医生和护士从业者开放，他们负责监控其准确性并帮助完善其功能。
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未来计划：如果试点效果良好，ChatEHR将按照斯坦福的负责任AI指南逐步推广到更多临床医生中。
ChatEHR的推出为医疗行业提供了一个创新的解决方案，有望显著提高临床医生的工作效率和医疗服务质量。
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