将原始临床数据转化为可操作的洞察：Healthix 如何运用人工智能

Healthix 是美国最大的公共卫生信息交换系统 (HIE) 之一，拥有全美最丰富的纵向临床数据集之一。 但是，基于价值的医疗和人工智能需要的不仅仅是规模。 为了将数以百万计的记录转化为值得信赖的床边诊疗洞见，HIE 将严格的数据质量规范与 InterSystems HealthShare AI 助手相结合，使临床医生能够在数秒（而非数分钟）内快速查找、汇总并结合具体情境解读患者数据。

Healthix 安全地汇总了纽约州范围内 9,000 多个机构（包括医院、门诊护理机构、心理健康组织、实验室等）的患者健康数据。 该HIE保存着约2100万名患者的活跃数据，其纵向数据集总计覆盖约5000万人。

但Healthix公司总裁兼首席执行官托德·罗戈夫（Todd Rogow）随即指出，仅凭原始数据本身并不能创造价值。 多年来，Healthix 在罗戈夫所称的数据 "3C"——完整性（Completeness）、合规性（Conformance）和一致性（Consistency）​ 方面持续重金投入，确数据全面、经标准化处理，并以可预期、可用的方式结构化。

当该 HIE开始探索人工智能发展机遇时，Healthix在数据质量上的长期坚守被证明发挥了关键性决定因素。 健康的数据（Healthy Data）对于获得准确的人工智能洞察并做出明智决策至关重要。 如果没有完整、符合规范且一致的数据，人工智能的输出结果在临床环境中就会变得不可靠，实用性也会大打折扣。

Healthix的首个人工智能项目旨在帮助临床医生更快速、更有效地审查患者病历并获取洞见。 纵向健康记录通常涵盖多年的就诊记录、多家医疗机构、若干临床笔记、实验室检查结果和报告，这使得准确找出最重要的数据变得十分困难。

Healthix 利用 InterSystems HealthShare AI Assistant，帮助医疗机构更快、更轻松地找到所需信息。 这款基于人工智能的助手配备了对话式界面，使临床医生能够在现有临床工作流程的框架内，通过自然语言提示对复杂的纵向健康记录进行查询、摘要和浏览。 这有助于医疗服务提供者节省时间和精力，并提高工作专注度。

“每位医生想要的都不一样，”罗戈夫解释道。 “这要视患者和具体情况而定。 糖尿病患者会引发一组特定的问题。 而一位相对健康的患者则会引出另一组不同的问题。”

借助 HealthShare AI Assistant，医生可以直接用通俗易懂的自然语言口述或键入问题，也可以从预设提示中进行选择。 例如，一位全科医生可以请求生成一份简明的患者摘要，重点突出近期诊断结果、用药情况、异常实验室检查数据，以及最近的住院或急诊就诊记录。

初步应用结果表明，AI Assistant 在量化层面改善了临床医生的工作流程，缩短了病历查阅时间，并能提炼出具有实际指导意义的可执行洞察。

HealthShare AI Assistant 可在数秒内生成简明患者摘要。​ 过去需要在多个界面间反复切换、翻阅冗长记录才能获取的信息，如今通过一份完整、连贯的报告即可即时呈现。

该助手智能汇聚贯穿患者全生命周期诊疗记录中的关键要素，涵盖近期就诊、诊断结果、用药情况、实验室检查及临床文书。 通过将这些信息整合成贴合场景的定制化摘要，工具帮助医护人员在无需手动检索历史就诊与报告的情况下，迅速掌握患者的整体临床状况。

作为受保护健康信息（ protected health information）的受托管理者，Healthix 将信任与隐私视为 AI 的核心设计原则。 为保障数据安全，所有 AI 处理均在私有云环境中进行。 当临床医生提交查询时，系统仅组装患者记录中相关的部分，应用适当的知情同意政策与访问控制，生成回复后立即丢弃临时工作数据。 患者信息绝不会被用于训练模型，不会在查询范围之外留存，也不会在 Healthix 环境之外共享。

“信任因素至关重要，”罗戈夫表示， “我们是受信任的机构， 在州与联邦法规框架下管理数据，且环境通过了 HITRUST 认证。 这些数据不会被出售或复用。 只用于支持诊疗与护理管理。“

患者安全同样被置于首位。​ AI Assistant不写入病历、不修改数据、不自主执行操作， 也不提供医疗建议。 临床医生仍全权负责信息解读、临床判断与医疗文书记录。

每一条 AI 回复均附带原始来源引用，便于核实准确性。 医护人员可查看用于生成摘要的具体实验室结果、临床记录与相关文档。

基于 AI Assistant项目的成功，Healthix 正探索一系列相关 AI 机会。 展望未来，罗戈夫认为将人工智能应用于非结构化临床内容具有巨大的潜力。 该 HIE 目前管理着约 1 亿份转录文档，其中包括放射报告和出院小结。

"这是我们接下来的前沿阵地，"罗戈夫说。 "我们要如何解锁这些文档中的临床相关信息，并将其纳入我们的结构化数据中，以便更好地支持诊疗、科研和人群健康管理？"

Healthix 还将 AI 视为价值导向型医疗（Value-Based Care）的关键赋能手段。 随着对诊疗结果的责任日益加重，医疗机构需要对患者在不同照护场景下的活动拥有全面的视野。 AI 能够帮助提取质量指标、识别护理缺口，并支持更具前瞻性的干预措施。

罗戈夫的长期愿景延伸到了患者本身。 基于人工智能的工具可以帮助个人以通俗易懂的语言理解自己的医疗信息，并应对日益复杂的就医过程。