2026年4月22日，星期三，佛蒙特大学医学中心的丹尼尔·彼得斯医生展示伯灵顿医院如何使用AI帮助诊断患者。格伦·拉塞尔/VTDigger 摄
丹·彼得斯医生通常在急诊科轮班时，脑子里一边记着任务清单，一边在病人之间来回奔波。
"我需要为病人开药。我需要安排影像检查。我需要就某位病人咨询专科医生，"佛蒙特大学医学中心的急诊科医生描述道。"在这张任务清单上，我还得为这位病人写一份诊疗记录。"
"在某种程度上，写医疗记录比其他所有任务都更费时，"彼得斯谈到写医疗记录时说。对大多数患者来说，医疗记录是他们几乎看不到的简单却重要的诊疗环节。但对医生而言，它却显得尤为重要。
"我需要写一份记录，总结这位病人为什么来就诊、我们做了什么以及我们对病情的看法或排除了哪些可能，"彼得斯说。
随着AI语音记录技术的出现，各专业医生的医疗记录撰写方式正在迅速改变。这项技术对减轻文书工作负担和由此导致的医护人员高职业倦怠率至关重要。不过，有些人仍担心如何负担这项昂贵的技术，以及过度依赖它进行医疗决策的风险。
使用AI语音记录时，彼得斯首先征得病人同意，然后用iPhone开始录音。他一边询问病情、进行体格检查，一边叙述他所看到、感受到和思考的一切。在此过程中，他的手机一直在录音。
停止录音后，AI语音记录系统已将对话转化为完整的诊疗记录——包含病人病史、就诊摘要、检查结果和医疗决策，每个部分都单独列出。
对彼得斯来说，这项技术彻底改变了工作方式。
存在性疲惫
初级保健医生也表达了同样的感受。
2024年，佛蒙特大学健康网络开始使用AI语音记录工具Abridge，作为减少临床医生职业倦怠的一项举措。一项实施研究表明，在参与的50名初级保健医生中，使用该技术前有69%报告存在职业倦怠。四个月后，这一比例降至24%。一年后，该数字稳定在36%。
这一趋势与全国情况一致：医疗技术公司Doximity的一份报告发现，超过36%使用AI的临床医生表示，AI减少了他们在正常工作时间之外的工作时间。
同一份报告还发现，在美国接受调查的3,151名医生中，54%以某种方式在执业中使用AI技术。Doximity发现，最常见的用途是进行文献检索（占使用AI的医生的35%）。第二受欢迎的用途是AI语音记录技术。
佛蒙特大学健康网络的家庭医学医生、拉纳医学院初级保健住院医师项目的副院长安妮·莫里斯博士描述了该技术如何深刻减轻医生永无止境的行政任务清单带来的心理负担。
"你知道自己已经连续九小时接诊病人，做了很多重要的事情。但想到之后还要花三个小时记录这些内容，就让人精疲力尽。这几乎就像'好吧，我已经投入了这么多工作，但似乎永远不够'，"她说。
如今，使用Abridge技术已成为习惯。它减少了正常诊所工作时间之外、延伸至晚上的工作量——她称之为"睡衣时间"。
"它有助于缓解这种存在性疲惫，"她说。
但她也发现，这项技术提高了她与患者的就诊质量，而这种方式似乎也有助于防止职业倦怠。
她说，它正在改变医生与患者沟通的方式。没有笔记本电脑在医患之间筑起屏障，也没有同样的压力迫使医生匆匆结束就诊去接诊下一位病人。
"当你能够坐下来全神贯注地关注你的病人，而不必担心'我是否正确记录了这些'……就诊本身更有意义，"莫里斯说。"这正是帮助带来满足感的原因。"
在急诊科，彼得斯也有同样的感受：他说，这项技术促使他更清晰地表达自己的想法，并比以前更详细地向患者解释他的决策。存在这样一个潜在的激励：他越大声交流，后续的记录工作就越容易。
医疗决策
彼得斯看到了使用AI语音记录如何改善他所能提供的诊疗范围的迹象。他说，作为一名急诊科医生，他需要像全科医生一样，随时准备处理各种情况。但大型语言模型可以容纳全科医生广博的知识，同时具备专科医生的深度细节。
最近，他遇到一位有不寻常病理状况的病人。当病人描述症状时，AI语音记录系统建议了一种彼得斯从未听说过的综合征名称。当彼得斯在另一个医疗数据库中查找时，发现这正是病人所经历的病症。
他说，这种类型的诊断建议仍然有限，仍需要一定程度的验证，但他对未来这种建议可能带来的影响持乐观态度。
"这些（大型语言模型）包含的知识比人类所能吸收的要多得多，"他说。
但与此同时，提炼和理解复杂病例并制定医疗决策的工作，是他和许多像他一样的医生获得满足感的专业艺术。他不想失去这一点。
莫里斯也同样担心对AI临床决策的过度依赖，尤其是对她的住院医师而言。
她说，在住院医师培训的前六个月，医生必须手工完成所有记录，以学习在没有人工建议的情况下创建评估的技能。她希望这种实践能让他们在开始使用AI后有能力对其进行验证。
更广泛的应用
在佛蒙特大学健康网络，AI技术已超越记录功能，进入诊室的其他更窄领域的应用。贾斯汀·斯廷内特-唐纳利博士担任该医院集团的首席健康信息官，同时在中央佛蒙特和波特医疗中心从事内科工作。他描述了AI在放射科的用处。其中一个名为Gleamer的工具使用AI算法分析X光片并突出显示骨折。
另一个工具CathWorks分析心脏周围的血压和血流。他说，如果没有这个工具，医生需要物理插入一根两端带有压力监测器的导线来获取测量值。使用这种成像技术可以避免侵入性手术，在实现目标的同时节省成本。
在中央佛蒙特医疗中心的工作中，斯廷内特-唐纳利使用一个放置在病人头部的带子，该带子使用AI算法监测病人的脑活动是否符合癫痫发作的模式。他用它来判断病人是否可以安全地留在柏林的CVMC，还是需要转到伯灵顿的高危医疗中心。
斯廷内特-唐纳利说，该网络还使用AI技术进行"后台工作"——例如将诊疗与正确的计费代码匹配。
他认为这是一种减少医疗系统中患者坐在诊室与医生交谈之间存在的所有文书工作的方法。
斯廷内特-唐纳利在佛蒙特大学健康网络领导一个指导临床空间AI实施的团队。该团队非常重视技术的伦理、成本和安全性。斯廷内特-唐纳利希望患者能理解这一点，尤其是隐私的重要性。
"这是一种真实的担忧，"他说，"我们尽一切努力尊重个人自主权和决策。"
他说，根据经验，很少有患者不同意医生使用AI技术。莫里斯和彼得斯也同意这一点。语音记录不会保存录音，其记录会直接进入该网络多年来一直在使用的电子病历系统。莫里斯表示，这一过程确保记录与病历本身一样安全。
不过，这些嵌入电子健康记录系统的语音记录工具可能要贵得多——对于未与佛蒙特大学健康网络等大型机构相连的独立诊所来说，往往价格过高。
里克·杜利是威利斯顿托马斯·奇滕登健康中心的家庭执业医师助理。他强烈认为AI语音记录技术对他的独立初级保健诊所非常重要。他使用的医疗AI语音记录工具名为Heidi，使用方式几乎与莫里斯在初级保健诊所使用Abridge相同——只是杜利必须将语音记录的笔记转入医疗记录，而不是已经嵌入其中。
OneCare的初级保健支付计划已承担Heidi的费用至7月，杜利认为届时诊所将接手支付。他说，Heidi每月约100美元，非常值得，比支付转录服务或外包给人类转录员便宜得多——后者的费用分别为每月150至1,200美元。
嵌入电子健康记录系统的语音记录工具可能贵10倍。杜利说，他的诊所目前还未达到这个水平，但他意识到可能有一天，该技术可以接管足够的繁琐工作，通过腾出足够的时间让他接诊更多病人，从而实现自给自足。
但是，临床医生尚未完全生活在那个世界。医疗周围的文书工作负担仍然沉重地压在医疗服务提供者身上。
"AI语音记录是一个重要部分，或者说是一个不小的组成部分，"杜利说，"但还有太多其他行政负担，我认为我们需要以某种方式摆脱它们。"
更正：此故事的先前版本错误拼写了拉纳医学院的名称，且照片说明错误标识了丹·彼得斯医生的雇主。
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