患者越来越多地转向人工智能寻求健康问题的答案。对医疗机构而言，挑战在于这些对话大多发生在临床环境之外，使用的是通用人工智能平台，这些平台无法获取患者的病史、用药情况、诊断结果或医疗团队信息。
对医疗系统领导者而言，这一趋势引发的担忧远不止于错误信息。公共人工智能平台可能导致护理连续性中断，将敏感健康信息暴露给第三方，并使患者在寻求医疗问题答案时缺乏可靠的途径重新进入医疗系统。
哈特福德医疗保健公司(Hartford HealthCare)在其患者群体中发现了这些风险。该组织发现自己正面对消费者行为的更大转变：患者追求会话式人工智能的速度和便利性，而医疗服务仍主要围绕传统的临床接入点组织。
哈特福德医疗保健医疗集团(Hartford HealthCare Medical Group)总裁帕德马纳班·普雷姆库马尔(Padmanabhan Premkumar)表示："最终，我们的目标是构建一个安全的桥梁，连接按需会话的期望与只有综合性医疗系统的电子健康记录基础设施才能保证的临床安全、验证和数据完整性。"
结果是PatientGPT，这是一个面向患者的AI助手，由哈特福德医疗保健公司与供应商K Health合作开发，并直接集成到其数字生态系统中。
构建临床治理的替代方案
哈特福德医疗保健公司并未将消费者AI视为需要阻止的威胁，而是决定在自己的环境中创建替代方案。
该举措建立在医疗系统现有的虚拟护理基础设施之上，将对话式AI直接置于患者门户和移动应用程序中。患者可以就健康问题提问，用通俗语言查看实验室结果，了解更多慢性病信息，并根据自己的病史接收教育信息。
普雷姆库马尔表示，该组织有意避免创建与护理连续体其余部分脱节的独立聊天机器人。
他说："该提案的重点不是引入另一个孤立的数字应用程序或仅推送通用脚本的表面聊天机器人，而是将智能框架直接嵌入哈特福德医疗保健公司的安全数字边界内。"
随着医疗系统探索面向患者的AI，这一区别变得越来越重要。在整个行业中，组织正超越基本的聊天机器人部署，专注于治理、安全、数据来源和与临床工作流程的集成。
在哈特福德医疗保健公司，PatientGPT被设计为在电子健康记录的背景下运行。该平台可以安全地引用患者的长期临床历史，并利用这些信息来个性化回应。
普雷姆库马尔表示："PatientGPT的运行机制被有意设计以消除公共AI模型中固有的上下文真空。"
将AI连接到临床护理
该组织的主要目标之一是确保对话不会以AI生成的回应结束。
许多消费者AI平台可以提供信息，但在需要医疗评估时缺乏将用户与临床医生连接的机制。哈特福德医疗保健公司通过将PatientGPT与预约功能及其24/7虚拟护理平台集成来解决这一限制。
普雷姆库马尔表示："PatientGPT采用'人在环路'(human-in-the-loop)架构设计，明确规定它不会自主诊断病情或开具治疗方案。"
相反，当问题在临床上变得复杂、需要干预或显示出较高急症担忧时，系统可以将患者引导至适当的护理资源。
发布前的安全测试
在将PatientGPT提供给患者之前，哈特福德医疗保健公司由其机构审查委员会监督进行了一项正式评估流程。
医生和临床专家使用478个结构化临床转录本测试该平台，这些转录本旨在挑战系统的安全边界并识别潜在的边缘情况。
据该组织称，这一过程使整体高风险故障率降低了70%，将平台的高风险故障率降至5.9%。
他表示："在这一成功的评估阶段之后，部署迅速扩大规模。"
自PatientGPT从验证测试进入实际生产以来，该组织报告零伤害事件。
早期采用信号
推广正在哈特福德医疗保健公司的初级护理人群中继续进行。该技术最终将面向40多万初级护理患者。约有4万名用户已被激活。
近一半的活跃用户年龄在60岁或以上。哈特福德医疗保健公司还报告早期用户中近20%重复使用该平台，表明许多患者会返回平台进行额外的健康相关对话。
对哈特福德医疗保健公司而言，更广泛的目标超越了技术部署。该组织认为，面向患者的AI可以成为进入医疗保健的新数字入口点——它结合了消费者日益期望的便利性与医疗系统应提供的治理、安全和问责制。
【全文结束】