概述
远程医疗本身并不需要AI，软件功能不应被视为自主诊断或对护理质量的保证。
深入探讨
远程医疗可以使用电话或视频通信而无需学习型模型。AI增加了特定功能，而不是定义了远程医疗的全部。环境文档系统捕获对话信息并起草笔记，临床医生在使用前会对其进行审核。在典型的音频文档处理流程中，ASR将口语音频转换为文本，语言模型可以将该文本组织或总结为草稿。Abridge描述了从生成的笔记到支持性对话上下文的链接，使源检查更容易，但这并不保证正确性。症状评估工具有其自身的预定用途；Ada声明其评估不是医疗诊断，也不能替代有资质的医疗建议。远程患者监测使用设备与护理团队共享生命体征读数等观察结果；添加AI分析功能需要针对特定任务的证据，而不是假设每个监测系统都使用AI。
现实世界的实施
Microsoft描述了DAX从诊室或远程医疗对话中创建供审核的临床摘要草稿。
Abridge描述了与来源链接的临床草稿，允许用户检查支持性的对话上下文。
Ada的症状评估描述了可能的原因，并明确表示不提供医疗诊断。
远程患者监测在就诊间隙将家用设备的健康观察数据发送给医疗服务提供者。
远程医疗中人工智能的未来
研究正在探索跨语音、图像和设备数据的更好文档支持和分析。评估每个工作流程的输入和预期用途，而不是假设远程医疗是完全自动化的。链接到来源的草稿和更清晰的数据来源可以使检查变得更容易，但仍需要评估错误、丢失的数据以及对患者的适用性。
付诸实践
为什么这很重要
- 背景与规则. 行业背景决定了人工智能创意能否与现实接触。
- 质量控制. 领域约束会影响可接受的错误率和监督模型。
- 构建选择. 成功的部署使技术能力与一线工作流程保持一致。
留意
- 监管要求可能会使原本强大的原型失效。
- 历史数据可能会编码损害特定社区的偏见。
- 遗留系统可能会造成集成瓶颈和隐性成本。
后续步骤
- 让领域专家参与从问题框架到评估的整个过程。
- 在启动前设计审计跟踪和文档。
- 尽早验证合规性和安全义务。
- 分阶段推出，并具有明确的停止和回滚标准。
不断探索
常见问题
什么是远程医疗中的AI？
AI可以辅助特定的虚拟护理工作流程，包括起草文档和分析传入的数据。远程医疗本身并不需要AI，软件功能不应被视为自主诊断或对护理质量的保证。
临床医生使用的环境文档系统（如 DAX 或 Abridge）会为临床医生准备什么输出？
该系统协助文档编写，草稿需要在其临床环境中进行审查。
Ada 对其症状评估解决方案的限制是什么？
Ada 官方的预期用途声明将评估限制为支持性，而非替代诊断。
在虚拟护理文档流程中，语音转录后语言模型可以贡献什么？
语言生成可以帮助组织文档结构，但生成的事实仍需核实。
HHS 描述的远程患者监测的核心数据流是什么？
RPM 是一种监测工作流；AI 分析能力是具有独立预期用途的单独功能。
当人工智能起草笔记或消息回复时，为什么人类临床医生的签字很重要？
人工智能输出可能包含错误，因此临床医生会进行审查并签字，使该技术成为人类安全判断的助手。