改善醫生就診體驗：生成人工智慧如何改變病人互動

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將生成性人工智慧整合進醫生診所，不僅僅是採用新技術，更是優化運作流程，為每位參與者節省時間。

在七月的Transform媒體活動上，Sutter Health的首席數據與分析官Kiran Mysore以及Google Cloud全球醫療保健總監Aashima Gupta在小組討論中強調生成性人工智慧對臨床訪視中的行政任務所帶來的正面影響。

Gupta提到：“這些是早期的生產力應用案例。我們正在解決的問題是所謂的‘睡衣時間’——醫生與病人互動一小時後，卻需花費兩小時收集訊息。”

醫療行業對技術進步並不陌生。Mysore指出，像Epic這類系統加速了病患健康資料的輸入及與醫療提供者的溝通，推動了數位轉型。COVID-19疫情提升了患者對健康資訊的期望，促使產業迅速適應。

生成性人工智慧在醫療領域有著眾多應用，包括改善工作流程和分析醫療影像。Kaiser Permanente等大型組織已經實施了AI方法，例如運用預測分析進行主動病患監測。Gupta和Mysore都指出，改善病患與醫生之間的互動是這項技術的一個重要應用。

對於Sutter Health而言，AI顯著提高了病患與醫生的體驗。Mysore解釋：“我們專注於病患體驗的兩個方面：首先，病患在看醫生時只能看到醫生的後腦勺，因為他們忙著打字；其次，整合可以實現病患與醫生之間即時對話的工具。”

他進一步表示，AI幫助醫生更好地了解病患的歷史，使諮詢過程中的對話更具意義。

需要注意的是，生成性人工智慧尚未用於病患診斷，Gupta澄清該技術仍在發展當中。Google Cloud旨在賦能醫療客戶，有效分析現有數據。

“從Google Cloud的角度來看，我們是一家賦能公司，為醫療生態系統提供基礎工具和技術，”Gupta說。她還舉例提到MedLM——這是一個旨在減少護士疲勞的模型，通過總結班次報告來提高效率。Google Cloud還幫助醫療提供者探索症狀與藥物之間的關聯，減少潛在處方衝突的時間。

對於隱私和採用的擔憂，Gupta和Mysore都承認醫生對AI的懷疑，特別是那些習慣傳統方法的醫生。

“Mysore表示：“在接觸醫生時，我們會識別那些最願意變革的對象，並支持他們使用足夠的技術。信任容易受到損害，尤其是當大型語言模型的初步結果不如預期時，因此我們與各方溝通以建立理解。”

Gupta強調，針對醫療等高度監管行業的關注至關重要，並向用戶保證人類監督依然是不可或缺的。兩位小組成員重申，病患和醫生的數據是安全的，僅授權人員可訪問。

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