自两年前ChatGPT面向公众开放以来，许多人已经习惯了在日常生活中使用生成式人工智能工具。从将其用作上下文搜索工具到创建电子邮件草稿和使用技术总结笔记，各行各业的工作者都在寻找将生成式AI融入工作流程的方法。
在医疗保健领域，生成式AI模型正在帮助临床文档记录、新药开发、临床试验预测和医学影像增强，根据政府问责办公室9月份的一份报告。麦肯锡7月份的一份报告指出，美国医疗保健领导者认为生成式AI具有提高医生生产力和患者体验的高潜力，并能提升管理任务的效率和效果。
因此，随着对生成式AI工具的兴趣日益浓厚，尤其是为了支持超负荷工作的医疗保健工作者，组织如何改进其战略方法？这是2024年CHIME秋季论坛希望在11月4日至8日在圣迭戈举行的会议中解决的众多问题之一。
位于佛罗里达州杰克逊维尔的Baptist Health的高级副总裁兼首席数字和信息官Aaron Miri表示，他的组织使用生成式AI来简化服务台操作、支持医生和改善患者体验。
“我们每天都有很多令人困惑的需求，”Miri在一间挤满其他医疗保健领导者的会议室中说道，“无论组织规模大小，你们都在处理大量噪音。”他强调，许多医疗保健组织立即跳到想要投资回报率（ROI），尽管许多领导者认为很难找到AI解决方案的ROI。Miri强调了剥离层次以理解解决方案原因的重要性。“如果你每一步都把‘为什么’放在宇宙的中心，你就能得到投资回报率，”他说。
在Baptist Health，这些“为什么”非常明确：对抗员工倦怠、扩大患者访问和增加对临床实践的关注。该组织的对话式AI工具的第一版——Miri将其命名为Baptist Enterprise Linguistic Learning Environment（BELLE）——在服务台内部启动，用于回答密码重置请求。这发生在电子健康记录系统即将上线的时候，Miri预计服务台请求会急剧增加。
事实证明，这个机器人能够处理此类请求，从7月到10月，该医疗系统在患者满意度和劳动力节省方面取得了令人鼓舞的指标。Miri表示，之前该医疗系统使用外部公司回应密码重置请求；有了新的AI机器人，这项每年花费100万美元的服务已不再需要。
“在你的合同中还有其他节省的地方，”Miri说，“你去找任何一位首席财务官，告诉他‘我将通过安装一个应用程序为你节省资金。’当然，昨天就该做了。”
当然，AI解决方案需要持续改进，这就是为什么质量保证至关重要。Miri举了一个患者的例子，该患者询问远程医疗服务预约，聊天机器人错误地回答说Baptist Health不提供此类服务，这反映出模型需要重新训练。“数据质量很重要。你需要有了解质量保证的团队，”他说。
该组织通过其电子健康记录供应商的库与其他医疗系统分享AI幻觉，Miri表示这有助于改进最佳实践。Miri还分享了Baptist Health继续研究的其他生成式AI解决方案，包括为医生和护士提供的AI助手和自动响应技术。
最终，仍然对生成式AI感到困惑的医疗保健高管应该将其分解为基本要素，了解用户的需求，无论是医生还是患者。“作为一个团队，通过我们的AI治理流程，我们只是回到‘为什么’，以患者和客户为中心，回归问题的本质，”Miri说。
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