医疗记录的编写让许多医生感到时间被大量占用。根据弗莱堡大学医学中心的一项研究，生成式AI有望接管医生信件的撰写任务。研究人员发现，约93%的AI生成报告只需进行少量修改即可使用。
“我们的研究结果表明，专门针对德语训练的模型可以在医疗报告的创建中提供有价值的帮助。这可以显著简化临床实践中的日常工作流程，”研究负责人Christian Haverkamp博士在新闻发布会上表示。目前，该AI软件已在弗莱堡大学医学中心的部分常规操作中使用。
具体而言，研究人员基于LLaMA、LLaMA-2-Chat和BLOOM-CLP-German（两个变体）训练了四个较小的、非专有模型，每个模型约有70亿参数，这些模型能够在有限的计算机资源下运行。约90,000份来自弗莱堡大学医学中心眼科的真实临床文件构成了训练材料。这四个模型随后进行了医疗信件撰写的竞赛。
评估分为两个阶段。第一阶段由Claude v2模型进行评估，BLOOM-CLP-German在这阶段领先于LLaMA模型，尽管研究人员描述其训练不足。第二阶段，获胜者BLOOM-CLP-German为102个病例生成了医疗信件，这些信件由医疗专业人士评审。两位评审员均认为其中95封信件可以直接使用或只需进行少量修改。只有7份报告被至少一位评审员认为不可用，其中有3份是因为内容错误。更多研究细节可在《医学互联网研究杂志》上发表的论文中找到。
然而，研究人员指出，尚不清楚AI写作辅助是否也能简化日常临床实践。如果复杂病例的输出仍需进行详细检查，这可能会被视为负担而非解脱。
其他地方也在进行医生信件的AI应用研究：例如，汉堡-埃彭多夫大学医学中心已将AI应用“ARGO”投入实际运营，以支持医生信件的创建。自2023年以来，弗劳恩霍夫智能分析和信息系统研究所一直在开发“医生信件生成器”，预计将于2024年底推向市场。
确实存在减轻负担的需求：根据德国医院协会（DKG）委托德国医院研究所（DKI）进行的一项最新调查显示，德国医院的医生和护理人员每天平均花费近3小时处理行政事务。DKG认为行政负担影响了患者护理，并呼吁减少所需的文档量。每天每位工作人员减少1小时的文档任务，可以确保额外21,000名医生和47,000名护理人员可用于医疗和护理工作。在这方面，数字化尚未提供任何实际缓解。
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