隨著生成式 AI 技術的迅速發展，美國醫院正掀起一場醫療革新。從病歷自動化到臨床決策支持，生成式 AI 不僅提升了醫療效率，還改善了患者體驗。
本文章揭露美國醫療機構如何利用這些先進技術，在臨床文件、患者溝通、行政支持等方面的實際應用數據，以供您參考。
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美國醫院中的生成式 AI 技術應用正在快速發展，其影響範圍涵蓋了臨床文件、搜索與摘要、患者與家屬溝通、行政支持及臨床決策支持等多個領域。
生成式 AI 在醫療中的應用
依據數據來源顯示，美國醫院在應用AI的領域，主要包括以下5大領域。
臨床文檔： 37%
搜索與摘要 ：22%
患者與家屬通溝： 19%
行政支持 ：11%
臨床決策支持： 11%
Source：STAT
1. 臨床文件自動化
生成式 AI 可用於自動生成病歷記錄，減少醫療人員的文書工作負擔，使其能夠將更多時間投入到患者護理中
- Google Health 的 HealthScribe 和其他大模型（LLM）正被多家醫療系統測試，以支持臨床文件的生成和改進 。
2. 搜索與摘要
- AI 技術可以幫助醫護人員快速搜索和整理臨床信息，從而加快診斷和治療決策的過程。例如，AI 系統可自動生成出院總結和護理計劃，以確保患者和其家屬能夠正確理解和遵循醫囑 。
3. 患者與家屬溝通
- 生成式 AI 可用於改善醫患溝通，通過生成多語言的醫療指導和健康建議，幫助患者和家屬更好地理解其健康狀況和治療選項。
4. 行政支持
- 在醫療行政管理方面，生成式 AI 可自動處理保險索賠、預授權請求以及申訴和投訴的回應，從而提高行政效率並減少錯誤 。
5. 臨床決策支持
- 生成式 AI 被用於提供臨床決策支持，通過分析病歷數據和最新的醫學文獻，向醫護人員提供診斷和治療建議。例如，Mayo Clinic 使用生成式 AI 技術來預測患者的再入院風險和住院時間。
挑戰與展望
儘管生成式 AI 在醫療領域展現了巨大的潛力，但其應用也面臨諸多挑戰，包括數據隱私、技術準確性以及倫理問題等。為了確保技術的有效和安全使用，醫療機構需建立健全的治理結構和透明的操作流程。
總結來說，生成式 AI 正在重塑美國醫院的運營和醫療服務模式，其廣泛應用可能顯著提升醫療效率和患者體驗。然而，醫療機構在推廣和應用這些技術時，需謹慎處理數據隱私和安全問題，並確保技術的公平性和透明性。
【參考資料】
- [Deloitte Insights](https://www2.deloitte.com)
- [Fierce Healthcare](https://www.fiercehealthcare.com)
- [McKinsey](https://www.mckinsey.com)
- [Bain & Company](https://www.bain.com)
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