斯坦福医疗软件设计与开发副总裁Aditya Bhasin与Computerworld的Lucas Mearian探讨了动态AI系统如何自动化处理大部分账单查询回复，以缓解临床医生职业倦怠并提升患者体验。
在组织启动任何AI项目之前，考虑到其可能带来的颠覆性影响，优先考虑治理问题并确保有足够的培训和变革管理策略至关重要。斯坦福医疗软件设计与开发副总裁Aditya Bhasin表示："我认为必须将所有这些要素都安排到位，否则会引发恐惧和焦虑。否则，你如何克服这些问题并将组织带到它需要去的地方？"
在这一结构稳固建立后，位于湾区的斯坦福医疗（运营约300个设施，包括两家全服务医院）推出了一项AI解决方案，该方案最初旨在通过自动化处理患者关于账单查询的草拟回复等方式，缓解临床医生的工作压力。
该项目最初从10名账单代表开始，通过使用25个智能模板处理1000条消息，节省了17小时工作时间。如今，该AI系统已在整个企业范围内应用，使用率达60%，不仅能草拟测试结果，还能加速软件开发。
他表示："我们最初将其作为账单代表的试点项目，当患者询问他们在支付计划中的进度时，我们针对这一特定用例，取得了显著成功。然后我们通过患者咨询论坛跟进，了解系统收到的回复类型及其及时性。患者很高兴能更快得到回复，账单代表也很兴奋，因为这项技术能帮助他们整理回复并正确作答。随后，我们在整个组织中推广了这项技术，现在所有账单代表都可以使用。"
Bhasin及其团队不仅从运营、教育和研究方面变革业务，还在改变他们的软件开发方式。
"当我们推出这些工具时，我们希望医生能花更多时间与患者相处，而不是记录文档，所以现在他们只需与患者交谈，文档工作会自动完成。仅编写一个常规程序并让它自动创建大量相关测试用例，就能产生巨大影响。"
Bhasin表示，关键在于它通过帮助更快完成任务同时扩展可能性的边界，为工作带回了一丝乐趣。
Bhasin还详细介绍了任何AI实施所需的强大安全性、信任度和下一代视角。
关于AI的推动力：斯坦福医学院是一个独特的地方。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。我们在ChatGPT发布后的几个季度开始了AI之旅，组织决定在三大使命中加倍投入，利用该技术改造核心业务。我们开展的首批举措之一就是帮助临床医生应对职业倦怠。新冠疫情后，我们的门户网站参与度和使用数字渠道的患者数量呈指数级增长，因此最先发生的情况之一是医生被来自患者的大量消息淹没。
当这项使用大型语言模型的技术出现时，我们推出的首批工具之一就是帮助医生。我们开始创建草拟回复，在受监管的行业中，这需要大量的深思熟虑和思考过程。但每当患者向我们的临床医生发送消息时，我们都会创建草拟回复，这有助于减轻医生的认知负荷。这非常成功。随后我们注意到其他机会，比如当人们接受完护理后，谈及患者体验时的另一个摩擦点就是账单问题。
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，特别是当你有代理关系时。账单代表需要深入了解你独特的保险情况，所有这些工作量都很大。因此，我们研究如何将这种新能力应用到这一特定领域，并从Gemba实地考察开始。我们观察到的一点是，考虑到与账单相关的所有细微差别，我们为账单代表创建了25种不同的模板。这增加了大量工作负荷，因此我们自动化了整个流程。
关于更好的信息获取：在斯坦福医疗这样的机构中，每年有数百万份检测结果。当你拥有庞大的患者群体和数千名医生将影像检查作为工作流程的标准部分时，患者现在会根据我们的法律要求立即在门户网站上收到实验室结果。但如果你尝试阅读放射学结果或血液检查，它们具有一定的复杂性，因此你需要等待医生真正解读并给出见解。当数百万这样的结果涌入，且这些实验室检查越来越复杂时，这会给你的医生带来大量工作负担。
我们利用这项技术创建草拟结果，并了解如何帮助创建回复来帮助患者。此时，一旦实验室结果出来，我们也会为医生创建草拟结果。许多这些复杂系统将信息输入我们的电子健康记录(EHR)，然后我们使用这个自主研发的框架为医生创建回复。在医生采纳方面，这已经取得了成功。系统中始终有人类参与，我们从不强迫医生使用这项技术。因此，我们必须建立舒适度、处理复杂性并建立信任。医生与患者之间的关系是神圣不可侵犯的。我们始终努力帮助他们更好地帮助患者。
关于强化技能：我们一直积极拥抱AI，几年前我们做的一件事是创建了一个名为SecureGPT的安全版AI，几乎组织中的每个人都可以使用。它取得了巨大成功，人们将其用于从行政工作到临床项目的各个方面。它提供了宝贵的学习机会，组织对这项工具的普遍可用性感到舒适和支持。由此，我们还致力于培训医师科学家。AI的很大一部分正融入下一代课程，以及如何教育和为医学生创建互动环节。因此，我们汲取相关方面和学习经验，为技术团队的近1000人创建了强制性培训。然后我们将其推广到组织中的每个人。现在，这涉及从设施和运营人员到护士和医生的数万人。
关于全面监管：对大多数技术人员来说，技术是令人兴奋的部分。但在医疗保健这样高度监管的环境中，信任至关重要，以及我们如何确保不使组织面临风险，同时保持医生与患者之间的适当效能。因此，随着AI的出现，我们在C级设立了治理机构，所有临床事务都需经过该机构。我们还建立了一个流程来验证我们提出的每个解决方案。我们称之为FURM流程，即公平(fair)、有用(useful)、可靠(reliable)的人工智能模型，因为使用AI时，我们希望确保我们的干预是公平的，并确保解决方案在各方面都是平等的。但由于技术变化速度如此之快，现在对大多数人来说最大的挑战是如何带动组织前进。
如何在标准工作流程中推行变革，以及当你拥有强大工具时，如何让业务领导者同时重新构想工作方式。这可能会真正扰乱工作流程。因此，尽管我们试图将这些变革融入现有工作流程，我们也在探索如何告诉人们这些功能已经可用。这些都是早期的全面企业级推广。但结果是积极的，因此正在产生反馈效应，促使我们承担更多转型项目。
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