大多数医生进入医学领域是因为他们想帮助患者。但如今的医疗系统要求医生每天花费数小时处理其他工作，如搜索电子健康记录（EHRs）、撰写文档、编码和计费、预先授权和利用管理，这些工作往往超过了他们花在患者护理上的时间。这种情况导致了医生的职业倦怠、行政低效以及整体患者护理质量下降。
Ambience Healthcare正在努力改变这一现状，通过一个AI驱动的平台来自动化医生在患者就诊前、中、后的常规任务。“我们构建了副驾系统，赋予医生AI超级能力，”Ambience首席执行官Mike Ng（MBA '16）说，他与Nikhil Buduma（'17）共同创立了该公司。“我们的平台直接嵌入到EHRs中，使医生能够专注于最重要的事情，即提供最佳的患者护理。”
Ambience的产品套件包括预记录和实时AI速记，并协助导航数千条规则以选择正确的保险计费代码。该平台还可以向患者及其家属发送不同语言的就诊后总结，确保所有人都了解并保持同步。
Ambience已经在大约40个大型机构中使用，如UCSF Health、Memorial Hermann Health System、St. Luke's Health System、John Muir Health等。医生们在几十种语言和超过100个专科和亚专科中使用Ambience，应用场景包括急诊科、住院部和肿瘤病房。
创始人表示，使用Ambience的医生每天可以节省2到3小时的文档处理时间，报告的职业倦怠水平降低，并与患者建立了更高质量的关系。
从问题到产品再到平台
Ng曾在金融行业工作，直到2012年背部骨折后，他对医疗系统的了解有了深入的认识。他最初被误诊并接受了错误的治疗计划，但在这个过程中学到了很多关于美国医疗系统的信息，包括大多数医生的时间都花在记录就诊、选择计费代码和其他行政任务上。平均而言，医生只有27%的时间用于直接患者护理。
2014年，Ng决定进入麻省理工学院斯隆管理学院。在第一周，他参加了由马丁信托中心举办的创业庆典活动，在那里遇到了Buduma。两人很快成为好友，并一起选修了15.378（建立创业企业）和15.392（扩展创业企业）等课程。“麻省理工学院是一个极好的训练场，让我们评估如何打造一家伟大的公司，并学习建立成功公司的基础，”Ng说。
Buduma也有自己的经历发现医疗系统的问题。他小时候从印度移民到美国，长期面临健康问题，目睹了父母在美国医疗系统中挣扎。在麻省理工学院攻读本科学位期间，他也沉浸在AI研究社区，并编写了一本关于现代AI和深度学习的早期教科书。
2016年，Ng和Buduma在旧金山成立了他们的第一家初创公司Remedy Health，运营自己的AI驱动医疗平台。在招聘医生、照顾患者和实施技术的过程中，他们对医疗组织面临的挑战有了更深的理解。在此期间，他们还深入了解了AI领域的进展。谷歌首席科学家Jeff Dean，作为Remedy和现在的Ambience的主要投资者，领导了一个研究小组发明了Transformer架构。Ng和Buduma表示，他们是最早将Transformer投入生产以支持Remedy医生的人之一。随后，他们的几位朋友和室友继续在OpenAI内启动了大型语言模型组。他们的朋友的研究成果最终形成了ChatGPT的基础。“很明显，我们正处于一个转折点，这类通用模型将呈指数级改进，”Buduma说。“但我们注意到，这些通用模型与能够在诊所中稳健工作的模型之间存在巨大差距。2020年，Mike和我决定应该有一个团队专门致力于针对医疗和医学微调这些模型。”
创始人们通过构建一个在手机和笔记本电脑上运行的AI速记员开始了Ambience，该速记员在一个符合HIPAA标准的系统中记录医生和患者的就诊细节，以保护患者隐私。他们很快意识到模型需要针对每个医学领域进行微调，并逐步扩展专科覆盖范围，这是一个多年的过程。
创始人们还意识到，他们的速记员需要适应后端操作，如保险编码和计费。“文档不仅仅是为医生准备的，也是为收入周期团队准备的，”Buduma说。“我们必须回去重写所有算法，使其具有编码意识。实际上每年有数万条编码规则，而且因专科和合同类型而异。”
从那时起，创始人们开发了模型，使医生能够转介患者，并向患者发送全面的就诊总结。“在大多数护理环境中，当患者和家属离开诊所时，他们记得的只是他们在纸上写下的东西，”Buduma说。“这是医生最喜欢的功能之一，因为他们试图为患者和家属创造最佳体验。当患者还在停车场时，他们已经有一个非常详细、高质量的总结，包括你们讨论的所有内容和就诊中的共享决策。”
民主化医疗
通过提高医生的生产力，创始人们相信他们正在帮助医疗系统应对预计在未来几年加剧的临床医生短缺问题。“在医疗领域，可及性仍然是一个巨大的问题，”Ng说。“农村地区的美国人预防性住院的风险比城市地区高40%，其中一半归因于缺乏专科护理。”
Ambience已经在帮助医疗系统通过简化行政任务来管理微薄的利润率，创始人们有一个更长远的愿景，希望在全国范围内增加对最佳临床信息的访问。“有一个令人兴奋的机会，可以将一些主要学术医疗中心的专业知识更加民主化地传播到全美各地，”Ng说。“目前，美国并没有足够的专科医生来支持农村人口。我们希望通过AI基础设施层扩大全国领先专家的知识，特别是随着这些模型变得更具临床智能。”
(全文结束)
