波士顿儿童医院借助AI诊断40余种罕见病

波士顿儿童医院并非为了实验新技术而引入人工智能。这家医院将AI作为核心基础设施嵌入整个组织，以改善儿科患者的护理质量，特别是那些患有复杂和罕见疾病的患儿。通过将AI整合到日常工作流程中，团队降低了运营成本，改善了就医机会，并帮助诊断了40多种先前悬而未决的罕见病症。

在压力下运行

波士顿儿童医院是全球最大的儿科医疗机构之一，服务超过40个专科，每年接诊近100万人次的门诊病人。

与其他医疗系统一样，它在严格的财务约束下运营，同时还要应对日益增加的行政负担。供应链、财务和运营团队需要处理大量重复性任务，从发票处理到日程协调。这些流程虽然必要但耗时，使员工无法专注于更高价值的工作。

与此同时，临床团队面临另一种限制。罕见病案例常常涉及零散的基因数据、不完整的临床病史以及庞大的医学文献。即使在领先的研究机构，医生也无法快速综合所有信息来达成每个诊断。

“问题不在于努力，”波士顿儿童医院首席创新官John Brownstein说，“而在于人类认知的极限。”

以企业级AI层为基础

波士顿儿童医院最初尝试了一些独立的AI用例，包括文档处理和翻译工具。但这些早期尝试很快暴露了零散方法的局限性。

“你不能只依赖单一解决方案，”Brownstein说。

医院转而构建了Brownstein所称的“企业级AI层”：一个安全的内部ChatGPT环境，供研究、临床和行政团队使用。组织没有将AI视为一堆工具的集合，而是创建了一个共享基础，可以快速开发和部署新功能。

该系统允许团队以与其角色直接相关的方式使用AI，无论是访问内部数据、综合医学文献还是简化工作流程。与技术同步建立了治理结构，以确保安全性、监控和持续评估。

这一转变改变了创新的速度。过去需要长周期开发才能部署的工具，现在可以在几天内投入使用，使组织能够快速应对运营需求和临床需求。

如今，超过三分之一的员工将AI作为日常工作的一部分，涵盖临床、研究和行政职能。

重新设计运营工作流

波士顿儿童医院首先聚焦于AI能够带来可衡量运营影响的领域。在供应链运营中，AI现在负责发票的接收、路由和回复。

同时，医院将AI应用于手术排程。通过分析临床记录和评估患者病情严重程度，系统优化了手术室时间的分配。这使得排程可以提前更长时间规划，提高了利用率，让更多患者能更快获得所需护理。

此外，医生使用AI进行决策支持并综合复杂的临床信息。研究人员将其应用于数据分析和队列构建。行政团队依赖它起草文档、编码和改善工作流程。

医院将这些变化直接与可衡量的成果挂钩。在50多个自动化流程中，波士顿儿童医院节省了约6万小时工时，相当于重新部署了超过700万美元的人力成本。

医院致力于使AI与日常工作相关，而不是将其作为独立项目引入。

“关键在于在人们所在的地方与他们相遇，”Brownstein说。

推进罕见病诊断与基因研究

在运营改进的同时，波士顿儿童医院投资了AI用于临床发现。医院开发了所谓的“基因学家副驾驶”，旨在整合基因数据、表型信息和全球医学文献。

该系统应对了医学中最困难的挑战之一：诊断多年来无法解释的罕见病。

作为这项工作的成果，迄今已有40多种此前被认为不可能的诊断得以实现。这项研究还促进了新基因靶点和潜在治疗路径的识别。

“我们结合遗传信息、表型信息、文献搜索和AI的推理能力，为曾经得不到任何答案的家庭提供诊断，”Brownstein说。

对于患者和家庭来说，影响是直接且切实的。曾经悬而未决的案例现在有了答案，有时还为治疗提供了新方向。

“这在以前是不可想象的，但现在给这么多家庭带来了希望，”Brownstein说。

规模化AI驱动的医疗

波士顿儿童医院AI战略的下一个阶段侧重于更深入的整合和更广泛的采用。领导层认为在扩大使用和影响方面有巨大机会。

医院正致力于将AI更充分地嵌入临床决策，将工具扩展到各个专科，并通过与OpenAI的合作不断完善模型。

随着时间的推移，AI预计将成为医疗实践的核心组成部分。

“你怎么会不希望一位训练有素的医生拥有全世界的医学知识呢？”Brownstein说。

在波士顿儿童医院，AI正成为支持医疗服务、研究和发现的基础设施的一部分——重新定义了医生和患者的一切可能。

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原文链接：OpenAI Blog
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