AdventHealth 借助 OpenAI 推进全人护理

# AdventHealth 借助 OpenAI 推进全人护理 来源：https://openai.com/index/adventhealth/ AdventHealth 正在部署 ChatGPT for Healthcare，以减少行政负担并简化其系统内的临床工作流程。通过自动化耗时的文档编制和支持任务，护理团队每周可节省数小时，使临床医生能够更直接地专注于患者。结果不仅是运营效率的提升，还包括临床能力的扩展、更快的就医途径，以及患者体验的显著改善。 ## 在少资源多任务的压力下 AdventHealth 是一个横跨九个州的医院系统，每年服务数百万患者。与许多大型医疗系统一样，它面临着利润率紧张、需求增长以及行政复杂性不断增加的局面。 这种压力大多体现在日常工作中。负责审核利用管理病例的医师顾问，通常每个病例需要花费大约 10 分钟，不是单一任务，而是一系列步骤：阅读病历、识别相关细节、核对标准、撰写结构化理由。在成百上千个病例中，时间迅速累积。 负担不仅仅局限于临床岗位。财务、人力资源、IT 及其他职能团队也花费大量时间起草文件、汇总信息、准备必要但耗时的材料。结果，许多团队处于领导者所说的“持续运营模式”，用于更高价值工作的能力有限。 与此同时，组织内部对 AI 的兴趣已经萌芽。员工们正在尝试使用聊天机器人，即使正式政策限制了它们的使用。 “我们有一些人渴望开始，但也有非常大的一群人持观望态度，”AdventHealth 的首席 AI 官 Rob Purinton 说道。“他们不确定如何在日常工作中有效使用 AI。” ## 采用本身就是成果 AdventHealth 的领导层很早就得出结论：运行孤立的试点不会带来有意义的变革。核心挑战在于推动大量员工持续、安全地使用。 “医疗领域 AI 最难的部分是让人类安全、一致且大规模地使用它，”Purinton 说。“我们很早就决定将采用视为产品本身。” 这一决定影响了推广方式。领导者没有将 AI 定位为自动化，而是将其视为减少行政负担、将时间还给临床医生和员工的方式。 “我们不谈论 AI 自动化。我们谈论的是时间返还，”Purinton 说。“如果我们能把一个 10 分钟的审核压缩得有意义——同时保持质量——那我们就为临床医生腾出了能力。” AdventHealth 还将采用视为一个可衡量的运营指标。组织追踪每个用户每工作日（排除周末和节假日以建立一致基线）的消息数量。该指标像其他 KPI 一样被监控和管理，定期审查目标及趋势。 为了扩大使用规模，系统依赖基于领域的同行小组，而非大型集中式培训项目。例如，财务团队与财务团队、人力资源与人力资源团队合作，分享与各自职能相关的提示、工作流程和最佳实践。 ## 借助 OpenAI 实现企业级部署 随着组织从实验转向企业级部署，领导层优先考虑了能够满足医疗健康隐私、治理和可靠性要求的工具。 “我们选择 OpenAI，是因为我们寻找的不是演示版本，而是企业级基础设施，”Purinton 说。“推理能力、结构化输出以及治理控制让我们相信，这不仅仅是生产力软件。这是可以在医疗系统中负责任地扩展的东西。” AdventHealth 采用了 ChatGPT Enterprise，随后又采用了 ChatGPT for Healthcare，后者为受监管环境提供了额外的安全保障，包括数据保护及合规支持。 创新速度与合作也影响了这一决定。 “我们非常欣赏能够更接近可能性的前沿，”Purinton 说。“我们发现 OpenAI 在我们思考试点、部署和下一步时极具合作精神。” ## 为临床和运营团队重新设计工作流程 最早且最可衡量的用例之一是利用管理。 借助 ChatGPT for Healthcare，医师顾问可以生成患者病历的结构化摘要，提取相关临床细节并起草初步理由。临床医生仍然负责最终判断，但整理信息所需的时间减少了。 组织使用系统级数据（包括电子健康记录中的时间戳）来衡量影响，而非自我报告估计。 “我们更喜欢嵌入到流程中的衡量标准，”Purinton 说。“我们可以精确看到改善了多少分钟，以及变化是否具有统计显著性。” 在临床工作流程之外，类似模式也出现在其他部门： - 起草文件和计划时，从第一版输出开始，而不是空白页 - 政策和沟通内容被转换为结构化的、可用的格式 - 笔记和非结构化信息被快速总结为行动步骤 这些变化缩短了周转时间，减少了来回修改，并提高了输出的一致性。 ## 通过时间和吞吐量衡量成果 AdventHealth 从两个主要维度评估 AI 影响：采用率和工作流性能。 在采用方面，追踪日常使用情况创造了责任感，并让 AI 融入日常工作的速度变得透明。 在工作流方面，试点项目通过吞吐量指标进行评价，例如每个任务的耗时、周转时间和处理量。在利用管理中，目标是在保持质量和一致性的同时减少审阅时间。 各部门的报告显示： - 减少重复性文档编制和审阅任务的时间 - 加快内部工作流程的周转 - 减少返工次数，因为初稿更加一致 - 在不增加人员的情况下提升处理能力 组织通常将这些收益描述为“时间返还”，但领导层将其与可衡量的成果直接挂钩。 “如果你把一个 10 分钟的任务缩短为 2 分钟，并且每周发生一千次，那就是实实在在的能力，”Purinton 说。“问题在于如何重新投资这些能力。” ## 将时间还给临床医生和员工 对于 AdventHealth 来说，AI 的价值与其提供全人护理的使命紧密相连。这需要时间——让临床医生能够与患者及家属相处，让员工能够专注于更高价值的工作。 一个例子展示了在个人层面的影响。一位医师以前经常在晚上完成文档工作（常被称为“睡衣时间”），在 AI 支持的工作流程改变后，他可以在正常工作时间完成工作。 “他把工作留在了工作场所，”Purinton 说。“他可以回家，与家人共度时光。” 这样的故事强化了组织对 AI 作为减轻行政负担工具而非取代角色的定位。 ## 为更广泛的影响奠定基础 到目前为止，大多数可衡量的收益来自减少现有任务所花费的时间。AdventHealth 将其视为起点。 组织现在正专注于扩展领域，例如患者接入、临床决策支持以及新的护理服务模式，同时保持对治理、衡量和信任的同等重视。 根据领导层的说法，核心经验是：规模化 AI 更大程度上取决于如何引入和采用，而非技术本身。 “采用不是‘去使用产品’。而是‘领导变革’，”Purinton 说。“当你衡量它、证明价值并以信任为导向时，你才能超越试点阶段。”