电子病历与AI整合，协助医生更有效地萃取患者健康资讯
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根据JAMA Network Open的一项研究指出，医生将62%的时间用于审查每位患者电子病历（
EHR），其中最耗时的部分是临床数据审查。为了提高效率，研究人员开发了AI系统，以
协助审查患者资讯。简单来说，将AI与电子病历整合在一起，能够帮助医生更有效地萃取
患者健康资讯。
随着EHR变得愈来愈普遍，医生们必须花费更多时间研究这些数据库来审查临床数据。此
外，随着更多数据储存在EHR中，医生可能会遭遇到过量资讯的轰炸。为了解决这一问题
，研究人员想利用AI技术与这些HER相结合，降低医生的倦怠并改善病患体验。
研究人员在史丹福大学创建了一个AI系统来组织病患记录并改进数据检索。为了确保该系
统能够快速准确，还进行了一项非盲的前瞻性研究。
研究人员在学术医疗中心招募了12名胃肠病学医生或研究员，以分析整合AI如何影响EHR
使用时间，以及数据的准确性。每位临床医生都会收到一份经过AI优化的病历和一份标准
病历（未经AI优化）。对于每条记录，临床医生必须回答22个问题，要求他们在指定的记
录中寻找临床相关资讯。临床医生审查了 2020年6月1日至8月30日的记录。
研究人员比较了AI优化病患记录和标准病患记录时间和准确性。结果发现，标准记录审查
平均需要12.8分钟，而AI优化记录审查需要临床医生10.5分钟，也就是说，AI系统将EHR
使用时间缩短了18%。
此外，当医生使用AI系统检索数据时，准确性没有显著变化。12名医生中有11名表示他们
更喜欢AI记录审查而不是标准审查。也就是说，透过学习曲线，可能让12位医生中的11位
于未来有兴趣在诊所中使用该技术，这也表示了未来其更能节省评估新病患的时间。
这项研究的主要目的是，确认AI系统能够帮助医生在更短的时间内获取相关的病患数据，
且同时保持准确性。
这一发现对于不断增加的医疗数据和增加的临床医生压力将可望获得改善。这几年许多研
究都是希望利用AI来协助各行各业能够提高效率，且让专业人员有更多时间处理其他事项
。因此，从这一项研究发现，当AI整合到医疗保健系统中时，不仅可以提高医疗保健的生
产力，而且AI还可以减轻医生的负担，的确是未来AI系统开发的一个新方向。