AdventHealth借助OpenAI实现全人护理升级

AdventHealth正在全系统部署ChatGPT for Healthcare，以减轻行政负担并简化临床工作流程。通过自动化耗时文档记录和支持任务，医护团队每周省下数小时，可以更专注于患者本身。结果不仅体现在运营效率上，更带来了临床容量扩展、就医速度提升以及患者体验的显著改善。

在压力下用更少资源做更多事

AdventHealth是一个横跨美国九个州的医疗系统，每年服务数百万患者。和许多大型医疗机构一样，它面临着利润微薄、需求增长和行政流程日益复杂的三重压力。

这些压力在日常工作中体现得淋漓尽致。负责病例审查的医师顾问，平均每单要花约10分钟——不是单一操作，而是一连串步骤：读病案、找关键信息、核对标准、撰写结构化理由。成百上千个案例下来，时间成本迅速累积。

负担不限于临床岗位。财务、人事、IT等部门的员工，也要花大量时间起草文件、总结信息和准备必要但耗时的材料。结果就是，很多团队被困在“持续运营模式”中，几乎没空做更高价值的工作。

与此同时，组织内部对AI的兴趣早已萌发。尽管政策限制，员工们还是偷偷用聊天机器人。

AdventHealth首席AI官Rob Purinton说：“有人跃跃欲试，但也有大量的人站在场边，不知道如何在自己的日常工作中有效使用AI。”

采用率就是产品目标

AdventHealth领导层早早意识到，零散试点不可能带来实质性改变。核心挑战是如何让大量员工持续、安全地使用AI。

Purinton指出：“医疗AI最难的部分，是让人安全、一致、大规模地使用它。我们很早就做出决定：把‘采用率’当作产品来对待。”

这个决定影响了整个部署策略。领导层没有把AI描绘成自动化工具，而是强调它能减轻行政负担、把时间还给员工。

“我们从不谈AI是自动化，我们只谈‘归还时间’，”Purinton说。“如果能用压缩10分钟的审查流程，同时保持质量，那我们就能把这段时间还给临床医生。”

AdventHealth还把采用率当作可衡量的运营指标。系统追踪每人每个工作日的消息量（排除周末和假日以建立稳定基线），像管理其他KPI一样设定目标、定期审阅趋势。

为了推广使用，组织依赖基于职能的同行小组，而不是大型集中培训。例如，财务团队和财务团队交流，人事和人事交流——分享提示词、工作流程和最佳实践。

基于OpenAI的企业级部署

从试点走向企业部署时，领导层优先选择了能满足医疗领域隐私、治理和可靠性要求的工具。

Purinton解释：“我们选择OpenAI，不是因为我们想要一个演示版，而是需要企业级基础设施。它的推理能力、结构化输出和治理控制让我们确信，这不是普通的效率软件，而是可以在医疗系统内负责任地规模化的工具。”

AdventHealth先后采用了ChatGPT Enterprise和ChatGPT for Healthcare，后者为受监管环境提供了额外防护，包括数据保护和合规支持。

创新速度和协作也是决策因素。

Purinton说：“我们很感激能更接近可能性的前沿。OpenAI在试点、部署和下一步规划上表现出高度的协作精神。”

临床与运营团队的工作流重构

最早且效果最显著的用例是病例利用率管理。

借助ChatGPT for Healthcare，医师顾问可以生成结构化的病案摘要、提取相关临床细节并起草初步理由。最终判断仍由临床医生负责，但搜集信息的时间大幅缩短。

组织通过电子病历系统的时间戳等内置数据衡量效果，而非依赖自报数据。Purinton说：“我们更喜欢嵌入流程中的测量方式。能准确看到多少分钟被改善，以及这种变化是否具有统计显著性。”

在临床工作流之外，类似模式已扩展到各部门：

• 起草文档和计划时，从首版输出开始，而非空白页；
• 将政策和通讯材料转换为结构化、可用的格式；
• 快速将笔记和非结构信息总结为行动项。

这些变化缩短了周期时间、减少了来回修改，并提高了输出的一致性。

用时间和吞吐量衡量结果

AdventHealth从两个维度评估AI影响：采用率和工作流性能。

采用方面，追踪每日使用情况带来了问责制，并清晰显示了AI融入日常工作的速度。

工作流方面，通过每任务时长、周转时间和处理量等吞吐指标评估试点效果。在病例利用率管理中，目标是在保持质量和一致性的前提下缩短审查时间。

各部门反馈：

• 重复性文档和审查任务的时间减少；
• 内部工作流周转速度加快；
• 由于首稿更一致，返工次数减少；
• 无需增加人手，产能提升。

组织常将这种收益称为“时间归还”，但领导层将其与可衡量的结果直接挂钩。

Purinton说：“如果一个10分钟的任务能压缩到2分钟，每周发生一千次，那就是真正的产能。问题在于如何重新投资这些产能。”

把时间还给临床医生和员工

对AdventHealth而言，AI的价值紧密关联其“全人护理”使命。这需要时间——临床医生与患者和家属相处的时间，员工专注于更高价值工作的时间。

一个案例展现了个人层面的影响：一位之前经常晚上加班完成文档（所谓“睡衣时间”）的医生，在AI辅助工作流变更后，能准时下班了。

Purinton说：“他把工作留在了办公室，可以回家陪伴家人。”

这类故事强化了组织将AI视为减轻行政负担的工具，而非替代岗位的角色。

为更广泛的影响打下基础

迄今，最可衡量的收获来自减少现有任务所需的时间。AdventHealth认为这只是起点。

组织现在正将重点扩展到患者接入、临床决策支持和新型护理模式等领域，同时保持同样的治理、测量和信任原则。

领导层认为，核心教训是规模化AI更取决于如何引入和采用，而非技术本身。

Purinton说：“采用率不是‘去用产品’，而是‘变革领导力’。当你衡量它、证明价值并以信任引领时，你才能真正超越试点阶段。”

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原文链接：OpenAI Blog
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