Epic称临床医生AI病历记录工具反响热烈Epic says AI charting for clinicians gets strong feedback | Chief Healthcare Executive

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.chiefhealthcareexecutive.com美国 - 英文2026-08-26 20:21:01 - 阅读时长4分钟 - 1752字
电子病历公司Epic在推出新的AI病历记录工具数周后表示,临床医生对此反应热烈。该工具利用AI记录患者对话并快速生成摘要及医嘱建议,是Epic临床AI系统Art的一部分。Epic研发副总裁加勒特·亚当斯在HIMSS全球健康大会暨展览会上接受采访时表示,反馈非常积极,他期待该技术未来能进一步改善临床医生的工作体验,减轻其文书工作负担,从而缓解医疗行业人员短缺带来的挑战。亚当斯还透露,Epic正在开发“大型医疗模型”而非“大型语言模型”,以提升医疗预测分析能力。
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Epic称临床医生AI病历记录工具反响热烈

Epic在推出新的AI病历记录工具数周后表示,公司看到了临床医生对此的热情。

这家电子病历公司刚刚开始提供这款病历记录解决方案,该方案利用AI记录与患者的对话,快速提供摘要,并给出医嘱建议。

该技术是Epic为临床医生提供的AI系统Art的一部分。Epic于2月份推出了面向医生的病历记录功能,并于3月份刚刚发布了面向护士的病历记录功能。

Epic研发副总裁加勒特·亚当斯在HIMSS全球健康大会暨展览会上接受采访时表示,他对“chart with Art”迄今为止的反响感到非常鼓舞。

亚当斯说:“到目前为止,反馈非常积极。但是,我对未来以及它的发展方向感到非常兴奋。”

他表示,未来将有更多机会利用AI技术改善临床医生的用户体验。他说,AI病历记录是“一个与我们其他AI能力紧密结合的基础框架”。

更多信息: HIMSS之声:关于变革医疗保健的见解

信息呈现

越来越多的医院和医疗系统已经在使用环境文档工具,并发现它们减少了医生花在病历记录上的时间,这通常被认为是导致医生倦怠的主要根源。Epic现在在其广泛使用的电子健康记录系统中提供该技术;根据KLAS Research 2025年的数据,该公司占据了42%的急症护理医院电子病历市场。

亚当斯表示,他非常喜欢听到推广过程中的轶事,包括医生们有更多时间陪伴家人,以及一些人正在重新考虑退休计划。

亚当斯说:“考虑到影响医疗行业的人员短缺问题,这真是影响巨大。如果我们提供的工具能让工作变得更有乐趣,让人们期待与之互动,那么我们就可以在解决这些劳动力挑战方面取得进展。”

他说,医生还可以使用Epic的AI病历记录来获取以往就诊的信息,这有助于医生向患者提出更好的问题。

他说:“我们可以预先判断他们希望在就诊前查看病历中的哪些信息,并以非常简洁、易于理解的格式呈现出来,这样他们就能更充分地准备就诊,在更短的时间内找到他们可能遗漏的信息。”

他说:“因此,甚至在就诊开始之前,我们就可以通过提供所有信息来启动对话。”

随着护士开始使用AI病历记录,她们会提出问题,Art也会对对话进行总结。

亚当斯指出了这项技术的另一个优势,即患者能更好地了解他们正在接受的护理。

他说,护士“更多地与患者口头交流他们正在经历的情况,患者现在也更清楚正在检查什么、记录什么。”

‘对话式’工具试点

本月,Epic还在坦帕总医院启动了一项新功能的试点:“病历中的对话式聊天”。如果医生需要在病历中查找信息,他们可以直接口述问题,无需打字。

亚当斯说:“他们可以像向了解该患者的同事提问一样,直接向系统提问。”

他说,这个对话式工具可以处理简单的问题,例如过敏史,也可以处理更复杂的查询,例如询问之前尝试治疗患者偏头痛的方法及其效果。

他说,AI病历记录可以“真正减少记录、获得工作认可等所需的认知负荷,以便临床医生能够专注于他们真正想做的事情,也就是照顾患者。”

与临床医生共同设计

亚当斯表示,Epic在其AI文档工具中收集了医生和护士的意见。

AI病历记录团队在最近几个月“花费了数千小时与客户现场交流”,以了解临床医生的需求。

亚当斯说:“我经常告诉我的开发人员,没有医生的意见,什么都不能做。我们有一个内部医生团队,他们与我们所有的Art项目进行合作。”

“但随后,我们在每个项目中都遵循了类似的模式,一些初步合作可能涉及我们的专科指导小组,这些小组代表来自多个组织、医疗系统和客户的临床医生。他们会与我们的内部临床医生一起,在早期阶段提供设计和方向上的意见。然后我们进行早期部署,并快速进行反馈和迭代。它正在根据实际使用中的期望和现实情况进行调整。”

亚当斯表示,Epic还有其他专科领域的AI病历记录试点项目正在进行中。

展望未来一年,亚当斯认为另一个领域已经准备好进行变革:医疗保健中的预测分析方式。

他说,Epic正在开发“大型医疗模型,而非大型语言模型”,这些模型使用医疗事件的语言。他说,这些模型在预测某种疾病发展的可能性,甚至某项实验室检查或手术的可能性方面显示出潜力。

亚当斯说:“类似于我们通过GPT模型在生成式AI领域经历的革命,我认为我们将在预测领域构建的模型上看到同样的事情,通过一个通用的、智能的模型来理解医学。”

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