医疗保健行业病历的增长既是挑战也是机遇。想象一下这样一个世界：患者病史中的每个细节不仅仅是文件中的注释，而且是改善医疗保健的关键。这就是人工智能病历汇总的用武之地。它提供了改变医疗保健专业人员与患者数据交互方式的机会。
人工智能在医疗保健领域的兴起表明了一场变革。Statista 预测，到 188 年，人工智能医疗保健市场将激增至惊人的 2030 亿美元。这一飞跃反映了向更智能、人工智能驱动的解决方案的转变。医疗记录摘要正在成为一种提高患者护理效率和准确性的工具。
什么是病历摘要？
总结医疗记录是医疗保健中的一个重要过程。它涉及浓缩患者的病史、治疗、实验室报告和笔记。这项任务传统上落在医生、护士和医务人员身上。他们分析、组织并填补患者记录中的空白。这一总结对医疗保健行业的各个利益相关者都有帮助。
医疗保健机构
使用这些摘要合并来自不同部门的患者数据。这种整合提高了患者信息的可见性。它可以帮助医生做出准确的诊断和治疗计划。
对于律师事务所
医学摘要为法律案件提供了坚实的基础。它们提供患者病史、治疗和费用的详细说明。这些摘要加强了患者的法律地位。
保险公司
依靠医疗总结来评估索赔。人工智能生成的摘要为公平的患者报销提供清晰、客观的数据。
总结医疗记录的挑战
总结医疗记录是一项关键但具有挑战性的任务。它需要精确和彻底才能准确捕获患者数据的所有关键元素。以下是这个过程中面临的一些主要挑战：
保持准确性和完整性
病历总结的本质在于捕捉每一个关键细节。这包括
- 同意治疗
- 法律文件，例如推荐信
- 出院总结
- 入院和临床进展记录
- 操作说明
- 检查报告（如 X 射线或组织病理学）
- 治疗指令
- 药物修改表格
- 参与护理的医疗专业人员的签名
保持准确性和完整性
病历总结的本质在于捕捉每一个关键细节。这包括
处理大量数据
医疗记录通常包含大量数据。通过筛选来提取相关信息非常耗时，而且容易出现人为错误。
文档风格的变化
不同的医疗保健提供者可能以不同的方式记录相同的信息。这种不一致会使总结变得更加复杂。
多种医疗形式
您会发现总结医疗文件很复杂。医疗记录有多种格式，每种格式都有自己的标准。
- C-CDA，即综合临床文档架构，在美国很常见。它使用 XML 来存储患者的病史时间线。
- FHIR，或快速医疗保健互操作性资源，促进数据共享。它使用 API 在医疗应用程序和部门之间进行可靠的数据交换。
- HL7，或健康等级 7，支持电子健康记录（EHR）共享。它利用消息传递格式和协议来提高护理服务效率。
- 斯诺梅德CT 是一个医学术语系统。它自动化医疗保健中的数据处理并确保一致的定义和关系。
- ICD，或国际疾病分类，是一个全球标准。它对疾病、伤害和死亡原因进行编码以供记录。
解释医学术语和术语
解释记录摘要中的医学术语需要理解复杂的专业语言。误解可能会导致影响患者护理和法律结果的错误。这项任务需要具有医学专业知识和一致使用术语的专业人员。
确保机密性和合规性
医疗记录包含敏感信息。总结它们需要遵守严格的隐私法律和法规，例如美国的 HIPAA。
整合多个来源的数据
患者经常接受多个提供者的护理。这导致不同平台和格式的记录碎片化。它使总结过程变得复杂。
医疗记录范例
非结构化医疗记录
John Doe，43 岁，男，于 2023-07-10 就诊，持续头痛和头晕两周。头痛每天都会发作，程度适中，偶尔头晕，头晕被描述为头部周围有一条紧绷的带子。报告有轻度疲劳和注意力不集中，尤其是在下午。没有视觉变化、恶心或呕吐。没有近期创伤、疾病或药物变化。PMH 包括高血压（2015 年）和季节性过敏。有偏头痛家族史。否认吸烟或饮酒。目前每天服用 20 毫克赖诺普利和 10 毫克西替利嗪 PRN。检查：血压 135/85，心率 72，神经检查非局灶性，没有痛苦迹象。评估：可能是紧张性头痛。计划：继续使用当前药物，使用非处方 NSAID 缓解，推荐压力管理技术，如果症状恶化，则在 4 周或更短时间内进行随访。建议充分补水和规律睡眠。
结构化医疗记录
患者： John Doe，43岁男性
症状：
- 每日头痛（中度、紧束感）
- 偶尔头晕
- 轻度疲劳
- 难以集中
医疗史：
- 高血压（自 2015 年起）
- 季节性过敏
- 偏头痛家族史
生活方式：
- 否认吸烟或饮酒
目前的药物：
- 赖诺普利 20mg/天
- 西替利嗪 10mg 按需
体检：
- 血压：135/85毫米汞柱
- 心率：72 bpm
- 神经系统检查：非局灶性
诊断：
- 可能出现紧张性头痛
建议：
- 继续目前用药
- 使用非甾体抗炎药缓解头痛
- 压力管理技巧
- 充足的水分和睡眠
- 如果症状恶化，应在 4 周内或更短时间内进行随访
在病历摘要中实施生成式人工智能的最佳实践
在医疗记录摘要中实施生成式人工智能为提高医疗保健效率和准确性提供了巨大潜力。但是，您必须遵循某些最佳实践才能最大限度地发挥其优势。在这里，我们探讨了在这个关键领域成功集成人工智能的关键策略。
- 数据质量和完整性：确保输入人工智能系统的数据是高质量的。准确、完整、结构良好的数据可以帮助您进行有效的AI训练和输出。
- 定制AI模型：开发适合特定医疗环境的人工智能模型。生成式人工智能应该在与其服务的特定医学领域相关的数据集上进行训练。
- 持续学习和更新：人工智能模型应该随着持续学习而发展。定期更新新的医疗数据和术语有助于保持准确性和相关性。
- 与现有系统集成：人工智能工具与现有医疗保健 IT 系统的无缝集成至关重要。这确保了临床环境中数据的顺畅流动和可用性。
- 遵守隐私法规：严格遵守患者隐私法和数据保护法规。生成式 AI 系统必须设计为保持机密性并遵守 HIPAA 等标准。
- 友好的用户界面：人工智能系统应该有一个直观的界面，以便于医疗保健专业人员使用。这增强了采用和有效利用。
- 质量控制和监督：医学专家的定期审核和质量检查至关重要。这确保了人工智能生成的摘要准确且临床有效。
- 医疗保健专业人员培训：使用人工智能系统为医护人员提供全面的培训。了解其功能和局限性是有效使用的关键。
- 与临床专家的合作：让临床医生和病历专家参与人工智能开发过程。他们的见解确保人工智能符合现实世界的临床需求。
- 道德考虑和偏见缓解：解决道德问题并积极努力减少人工智能算法中的偏见。确保人工智能生成的摘要的公平性和代表性至关重要。
所有这些最佳实践都可以帮助您改善医疗保健行业的患者护理和运营效率。
结语
由生成式 AI 提供支持的 AI 病历摘要通过有效地将患者病史浓缩为可行的见解，彻底改变了医疗保健。
面对维护数据完整性和解释医学术语等挑战，需要最佳实践。其中包括确保数据质量、定制人工智能模型以及遵守隐私法规。这种方法有望提高医疗保健行业的患者护理和运营效率。
