智能临床记录：利用生成式人工智能创建以患者为中心的病历

全面详实的临床记录对于提供高效的医疗服务至关重要，然而，繁琐的记录工作却给医护人员带来了沉重的负担，导致职业倦怠、医疗差错增加以及患者安全受到威胁。本文探讨了生成式人工智能 (AI) 在简化临床记录流程方面的潜力，尤其关注于生成 SOAP（主观、客观、评估、计划）和 BIRP（行为、干预、反应、计划）两种类型的病历。

我们以一个案例研究为例，展示了如何利用自然语言处理 (NLP) 和自动语音识别 (ASR) 技术来转录医患之间的对话，并结合先进的提示技术，利用大型语言模型 (LLMs) 生成临床记录草稿。研究结果突出了这种方法的优势，包括节省时间、提高记录质量以及加强以患者为中心的医疗服务。

此外，我们还讨论了相关的伦理问题，例如如何确保患者隐私和解决模型偏差，强调在医疗环境中部署生成式人工智能时必须采取负责任的态度。研究结果表明，生成式人工智能有潜力彻底改变现有的临床记录实践，减轻医护人员的行政负担，使其能够将更多精力集中于直接的患者护理。

1. 论文的研究目标及实际问题

研究目标：探索生成式人工智能（AI）在临床文档生成中的潜力，特别关注SOAP（Subjective, Objective, Assessment, Plan）和BIRP（Behavior, Intervention, Response, Plan）笔记的自动生成。

实际问题：临床文档编制耗时，给医疗专业人员带来沉重负担，影响患者安全和医疗质量。

问题的新颖性：将生成式AI应用于临床文档编制是一个较新的研究方向。

产业意义：有助于减轻医疗人员行政负担，使其能更专注于直接患者护理，从而提高医疗效率和质量。

2. 新思路、方法及模型

新思路：利用自然语言处理（NLP）和自动语音识别（ASR）技术转录患者-临床医生互动，并结合大型语言模型（LLMs）生成结构化临床笔记。

关键方法：高级提示技术，包括零次学习和一次学习，以指导LLMs生成准确和结构化的临床笔记。

特点与优势：与之前的AI生成临床笔记方法相比，本研究更注重提升笔记的质量和准确性，以及确保患者数据的隐私和安全。

3. 实验验证及结果

实验设计：使用合成数据和YouTube上的教育视频模拟真实临床场景，评估四种LLMs（GPT-3.5 Turbo, GPT-4 Turbo, Claude V3, Mixtral8x7b Instruct）在生成SOAP和BIRP笔记方面的性能。

实验数据：通过ROUGE-1 F1分数评估模型性能，显示GPT-4 Turbo在SOAP和BIRP笔记生成方面表现最优。

结果支持假设：实验结果表明，生成式AI能有效应用于临床文档生成，减轻医疗人员负担，提高文档质量。

4. 论文贡献、影响及应用场景

论文贡献：展示了生成式AI在临床文档生成中的巨大潜力，并提出了一套有效的解决方案。

产业影响：将推动医疗信息化发展，提升医疗效率和质量，为医疗产业带来革命性变化。

应用场景：可广泛应用于各类医疗机构，特别是需要高效、准确临床文档支持的领域。

工程师关注点：应关注NLP、ASR及LLMs技术的发展和应用，以及如何将这些技术有效集成到临床文档管理系统中。

5. 未来探索方向及投资机会

探索方向：包括提高数据质量和代表性、增强模型解释性和透明度、确保模型可靠性和鲁棒性等。

投资机会：随着生成式AI在临床文档生成中的应用不断扩展，相关技术和解决方案的开发将成为新的投资热点。

6. 论文不足及存疑之处

不足：实验数据主要基于合成数据，对真实临床场景的模拟可能存在局限。

存疑：模型生成的临床笔记质量仍需通过更严格的临床验证，以确保其准确性和可靠性。

7. 非技术背景读者的启示与背景知识

启示：尽管没有技术背景，但了解生成式AI在临床文档生成中的应用及其潜在影响，有助于非技术背景读者把握医疗信息化的发展趋势和商业机会。

背景知识：建议补充了解NLP、ASR及LLMs的基本概念和应用场景，以及医疗信息化的最新发展趋势。

–EOF–
转载须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明.