AI 开进诊室!斯坦福医疗转型内幕:这才是大模型落地的典范

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在任何组织启动AI项目之前，考虑到AI可能带来的颠覆性影响，必须优先建立治理机制，并确保落实充分的培训和变革管理策略。“我认为关键在于把这些事情都安排到位，否则就会引发恐惧和焦虑，”Stanford Healthcare软件设计与开发副总裁Aditya Bhasin说，“否则，你怎么克服这些障碍，把组织带到它需要到达的地方呢？”

正是在这一框架的坚实支撑下，这家坐拥约300家机构(包括两所综合医院)的湾区医疗机构Stanford Healthcare，推出了一项AI解决方案，该方案最初的构想是通过自动起草患者账单咨询的回复等方式，为不堪重负的临床医生减负。

该项目最初从10名账单专员开始，利用25个智能模板处理了1000条消息，节省了17个小时。如今该AI已在全企业范围内推广，利用率达60%，还能起草检测结果并加速软件开发。

“我们最初是作为账单专员的试点项目启动的，当患者询问他们的付款计划进展时，就针对这一特定用例，我们取得了显著的成功，”他说，“然后我们通过患者咨询委员会跟踪了解回复的质量和时效性，患者对更快获得回复感到兴奋，账单专员也很高兴能有技术帮助他们整理回复并准确作答。随后我们将其推广到整个组织，现在所有账单专员都能使用这项技术。”

Bhasin和他的团队不仅在运营、教育和研究层面推动业务变革，也在改变他们开展软件开发的方式。

“当我们推出这些工具时，我们希望医生能花更多时间陪伴患者，而不是埋头写文档。现在他们只需与患者交谈，文档就会自动生成。仅仅写一段例程代码，就能自动生成大量测试用例，这带来了巨大的影响。”

Bhasin说，归根结底，这项技术通过帮助人们更快地完成工作、同时拓展可能性的边界，为工作重新带来了一份乐趣。

关于AI的推动力：Stanford Medicine是一个独特的地方，我们的三大使命是教育、研究和临床护理，而AI正在改变这些使命的方方面面。我们的AI之旅始于ChatGPT发布后的几个季度，当时组织决定在三大使命上全面发力，利用这项技术变革核心业务，我们最早开展的举措之一就是帮助临床医生应对职业倦怠。新冠疫情后，我们的门户网站互动量和使用数字渠道的患者数量呈指数级增长，因此最先出现的问题之一就是医生被患者发来的消息淹没了。

当利用大语言模型的技术出现后，我们最先推出的应用之一就是帮助医生。我们开始生成回复草稿，而在一个受到严格监管的行业里，这需要大量的深入思考和审慎考量，但每当有患者给我们的临床医生发消息时，我们都会生成一份回复草稿，这有助于降低医生的认知负荷，效果非常好。随后我们发现了其他机会，比如患者接受治疗后，谈到患者体验时另一个痛点就是账单。

我们都经历过账单的复杂性，这对患者来说尤其具有挑战性，特别是当有代理人代为处理时。账单专员需要深入了解你的特定保险情况，所有这些都是大量的工作，所以我们研究了如何将这项新能力应用到这一细分领域，并从现场巡访开始。我们观察到的一件事是，鉴于账单相关的各种细节差异，我们为专员创建了25个不同的模板，这大大增加了工作量，所以我们将整个流程自动化了。

关于更好地获取信息：在Stanford Healthcare这样的机构，每年有数百万份检测结果。当你拥有庞大的患者群体、数千名医生将开具影像检查作为标准工作流程的一部分时，患者现在可以立即在门户网站上查看实验室结果——这也是我们的法律要求，但如果你试着读一份放射科报告或血液检查面板，你会发现其复杂程度相当高，所以你得等医生来真正解读并给你解释。当每年有数百万份这样的报告涌入，而且这些检验越来越复杂时，医生的工作量就会大幅增加，所以如果你是全科医生或专科医生，你开具了一堆检验来决定下一步方案，你就得逐份阅读并回复患者。

我们利用这项技术生成结果草稿，并研究如何帮助创建回复来协助患者。目前，一旦检验结果出来，我们也会为医生生成一份结果草稿。许多复杂系统将信息推送到我们的电子健康记录(EHR)中，然后我们利用这个自研框架为医生创建回复，这在医生采纳方面非常成功。始终有人工审核环节，我们从不强制医生使用，所以关键在于建立信任、把控复杂度并赢得信心，医生与患者之间的关系是神圣不可侵犯的，我们始终在努力帮助他们更好地服务患者。

关于能力提升：我们在拥抱AI方面非常有前瞻性，几年前我们做的一件事是打造了一个名为SecureGPT的安全版AI，供组织内几乎所有人使用，它非常成功，人们用它处理从行政工作到临床项目的各种事务，这提供了宝贵的学习经验，组织也对普遍提供这一工具感到安心和有支持。在此基础上，我们还开展了医师科学家的培训。AI的一个重要方向是融入下一代课程体系，以及如何为我们的医学生开展教育和创建互动课程，所以我们提炼了相关经验和学习成果，为技术团队的近1000名成员创建了强制性培训。随后我们将其推广到全组织，现在涉及的是从各机构和运营人员到护士和医生的数万人。

关于把控全局：对大多数技术人员来说，技术本身是最令人兴奋的部分，但在医疗这样受到严格监管的环境中，信任至关重要，同时我们还要确保在保持医生与患者之间恰当的有效性的同时，不让组织暴露于风险之中。因此随着AI的到来，我们在高管层设立了治理机构，所有临床相关事项都要经过审核。我们还有一套流程来验证每一个解决方案，我们称之为FURM流程，即公平(Fair)、有用(Useful)、可靠(Reliable)的AI模型，因为在AI领域，我们要确保我们的干预措施是公平的，并且要保证解决方案在各方面都是公正的，但由于技术变革的速度极快，目前对大多数人来说最大的挑战是如何带领你的组织跟上步伐。

如何在标准工作流程中推行变革，如何让业务领导者在拥有强大工具的同时重新构想工作方式，这确实可能颠覆现有工作流程，所以尽管我们努力将这些能力融入现有工作流程，我们也在探索如何让人们了解这些能力的存在，这些都是早期的全企业推广，但效果是积极的，因此形成了一种正向反馈效应——我们正在承接更多的转型项目。

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