将生成式人工智能引入医生的诊所不仅仅是插入技术的问题，更是为每个人节省时间的方式。在 VentureBeat 的 7 月转型论坛上，萨特健康公司首席数据与分析官基兰·迈索尔 (Kiran Mysore) 和谷歌云全球医疗健康总监阿西玛·古普塔 (Aashima Gupta) 在一次小组讨论中表示，生成式人工智能已经帮助减少了临床就诊中的许多行政事务。

“这些是非常早期的生产力用例；我们正在努力解决的是‘睡衣时间’问题，也就是说，医生每在病人身上花费一个小时，就要花费两个小时来搜索信息和拼凑事情，”古普塔说。

医疗领域对技术进步并不陌生。迈索尔表示，像 Epic 这样的系统（患者可以在其中输入他们的健康信息，医疗提供者可以发送消息的平台）帮助加速了数字化进程。自新冠疫情爆发以来，更多的人希望获取更多关于自身健康的信息，因此该行业必须迅速做出回应。

在医疗领域，生成式人工智能有许多用例，从改进工作流程到扫描和分析医学成像。该领域内的许多大型组织，如凯撒医疗集团（Kaiser Permanente），已经在工作中应用了人工智能，包括使用预测分析来主动监测患者。古普塔和迈索尔表示，一个重要的用例是让患者和医生更容易、更人性化地看病。

迈索尔表示，对于萨特健康来说，人工智能有助于改善患者和医生的体验。

“我们关注两种患者体验，”迈索尔说，“第一种是当你去看医生时，他们正忙着打字，你只能对着他们的后脑勺说话；另一种是实现一种功能，让你能够实时倾听患者和医生之间的对话并捕捉到这些对话。”

他补充说，人工智能有助于医生更好地了解患者的病史，并可以花更多时间与患者交谈，以了解他们的情况。

尚未用于诊断

古普塔谨慎地指出，生成式人工智能尚未用于诊断患者，称这项技术仍处于早期阶段。相反，谷歌云希望为客户提供查看他们现有数据并在其周围构建工具的能力。

“从谷歌云的角度来看，我们是一家赋能公司，意味着我们正在为医疗生态系统构建基础、工具和技术，”古普塔说。

她表示，谷歌云的一个客户已经探索过的用例是解决医疗工作者职业倦怠的问题。谷歌推出了MedLM，这是一个在其Gemini平台上运行的行业定制模型，有助于总结护士轮班情况。它消除了轮班护士编写夜间报告的需要。谷歌云还允许医院和其他医疗提供商使用其工具搜索疾病和药物之间的联系，从而减少了判断一种药物是否会抵消另一种药物的时间。

隐私和采用问题

古普塔和迈索尔都承认，有些人仍然对人工智能感到不安，而且医生往往坚持使用他们熟悉的技术。

“当我们接触医生时，我们会寻找那些最容易接受变革的人，并通过为他们提供合适的技术和支持来让他们成为变革的推动者，”迈索尔说。“人们很容易失去信任，尤其是当大型语言模型（LLM）的首次回应不是很理想时，所以我们与利益相关者进行接触，解释一切。”

古普塔表示，在每个行业，尤其是像医疗这样受到严格监管的行业，风险都很高，因此听取人们的担忧并与用户密切合作非常重要。她补充说，强调在这个过程中仍然有人的参与是有帮助的。

两位嘉宾都强调，患者和医生的数据仍然保持私密性，只有经过授权的人员才能访问。