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她是 OpenAI CMO,也是癌癥患者|OpenAI 內(nèi)部分享

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OpenAI 辦了一場內(nèi)部分享,主題是 ChatGPT HealthOpenAI for Healthcare

三位嘉賓,都是 OpenAI 的高管:

  • ? Kate Rouch ,OpenAI CMO,此前在 Coinbase 主導了超級碗彈跳二維碼廣告,在 Meta 待了十年

  • ? Nate Gross ,OpenAI 健康副總裁,醫(yī)學博士,Doximity 和 Rock Health 聯(lián)合創(chuàng)始人

  • ? James Hairston ,OpenAI 創(chuàng)新政策總監(jiān),負責健康、設備和機器人領域,此前在 Meta 領導 VR/AR 政策團隊十年

Kate 站在臺上,講的第一件事,便是是自己過去一年的乳腺癌診療經(jīng)歷


Kate Rouch,OpenAI CMO

她說自己有很棒的醫(yī)生,但分布在太多專科。有大量復雜的臨床文獻和臨床決策,她需要有人用她能理解的水平解釋清楚

她用 ChatGPT 做了這些事:

理解臨床文獻
問 ChatGPT 某篇論文的樣本量是多少,統(tǒng)計顯著性適不適用于她的特定乳腺癌亞型。她說這是「更高級的用法」,需要理解的不只是乳腺癌,還有具體亞型的研究現(xiàn)狀

處理保險理賠
理賠被拒,讓 ChatGPT 幫她重寫申請,最終獲批。她說診斷中的很多壓力來自行政方面:理賠被拒、不理解保障內(nèi)容

跟孩子溝通
她有三歲和六歲的孩子。問 ChatGPT「如何用適合三歲孩子的方式談論癌癥」,有什么書可以參考

準備??凭驮\
幫她優(yōu)先排列要問各位專家的最重要問題。她說與??漆t(yī)生的時間很寶貴,必須確保問出最重要的問題

理解治療副作用
某個癥狀是不是正在接受的治療的副作用?人們通常怎么緩解這些癥狀?

Kate 在 UCSF 接受治療,那里和 OpenAI 在同一條街上。她所有的醫(yī)生都知道她在用 ChatGPT,會一起討論她查到的東西、醫(yī)生的看法


她說這讓她「感到更知情、更有信心,理解自己一路上做出的決定」

插入個題外話:聽了她的分享,我莫名想到了牢A的「斬殺線」理論,也莫名想到了絕命毒師中的老白

每天 4000 萬人

Nate Gross 給了一組數(shù)據(jù):

每周使用 ChatGPT 的 8 億人中,四分之一會提交健康相關問題 相當于每天約 4000 萬人
每天 4000 萬人問健康問題

還有一個數(shù)據(jù):九分之七的對話,發(fā)生在醫(yī)生下班后

Nate 說大量醫(yī)療行為發(fā)生在就診之外。預約前后的問題、遲遲才到的檢查結果、圍繞診療的各種文書和后勤工作。人們已經(jīng)在用 ChatGPT 來準備、翻譯、總結、核對這些環(huán)節(jié)中的信息

1 月初各家都在發(fā)醫(yī)療產(chǎn)品。OpenAI 1 月 7 日發(fā) ChatGPT Health,Anthropic 1 月 11 日發(fā) Claude for Healthcare,相隔四天

碎片化整合

Nate 說醫(yī)療系統(tǒng)是碎片化的、孤立的

部分原因是診療服務、商業(yè)模式、保險、監(jiān)管環(huán)境各自演化的結果。部分原因是專業(yè)化帶來的權衡,高級診療需要不同地方的不同專家

但最終,這些孤島造成了知識斷層和診療挑戰(zhàn)


你的檢驗結果在這里,病歷在那里,可穿戴設備的數(shù)據(jù)在另一個地方。互不連通,患者成了整個系統(tǒng)的集成層

ChatGPT Health 做的事情是打破這些孤島

同步病歷

通過 b.well 連接 220 萬美國醫(yī)療機構和 320 個健康計劃。用戶可以選擇同步分散在不同系統(tǒng)中的病歷,這些系統(tǒng)今天互不連通

接入可穿戴設備

Apple Health、Peloton、MyFitnessPal、Function Health。Nate 說大多數(shù)醫(yī)生沒有時間或界面來輕松查看這些數(shù)據(jù)

個性化回答

搜索引擎每次都「失憶」,不知道你是 25 歲還是 75 歲。ChatGPT 的查詢會基于用戶選擇分享的個人背景

Nate 舉了個例子:去餐廳拍一張菜單照片,問 ChatGPT「我今晚點餐應該注意什么」


它會基于你的檢驗數(shù)據(jù)和健康目標給建議

他說 ChatGPT 是向「個人超級助手」邁出的又一步,能用信息和工具支持用戶實現(xiàn)生活各方面的目標

目前 ChatGPT Health 是 waitlist 階段


臨床端

OpenAI for Healthcare 給醫(yī)院和臨床醫(yī)生用

首發(fā)合作伙伴 8 家,覆蓋不同診療場景:

  • ? 兒童醫(yī)院:波士頓兒童醫(yī)院、Stanford Medicine Children's Health

  • ? 學術醫(yī)療中心:UCSF

  • ? ??漆t(yī)院:紀念斯隆-凱特琳癌癥中心

  • ? 大型醫(yī)療服務系統(tǒng):HCA Healthcare、Cedars-Sinai

Nate 自己是醫(yī)生,他說臨床醫(yī)生可以用它做三件事:

基于證據(jù)的綜合分析

回答植根于真實醫(yī)學來源,包括同行評審研究、公共衛(wèi)生指南、臨床指南。帶引用鏈接,可以驗證標題、發(fā)表日期、期刊,點擊閱讀原文。AI 成為你仍可深入核實的合作伙伴

與機構政策對齊

美國各地診療實踐不同。通過 SharePoint 集成,回答可以反映該醫(yī)院批準的政策、診療路徑和治療方案,讓團隊遵循同一套規(guī)范

加速文檔工作

出院摘要、患者須知、臨床信件、轉診信、事先授權支持。還可以將患者材料調(diào)整為易讀、翻譯后的版本


臨床端邏輯

Nate 說醫(yī)院最大的瓶頸是時間

臨床醫(yī)生沒有足夠時間閱讀所有內(nèi)容、解釋清楚、跟上信息洪流。AI 做初步的繁重工作,綜合知識、起草、翻譯復雜信息

還有一個瓶頸是碎片化。診療越來越分散在不同專家、不同場所、不同 IT 系統(tǒng)之間,這些系統(tǒng)互不連通。AI 擅長匯集這些信號,病歷、影像報告、檢驗結果、床位問題、可穿戴設備,呈現(xiàn)一個連貫的故事

還有一個現(xiàn)實:醫(yī)院領導知道臨床醫(yī)生已經(jīng)在用 ChatGPT 了

Nate 說需求是真實的,假裝不知道只會制造行政和 IT 風險


機會在于把這種使用以安全、可審計、透明、符合機構政策的方式納入企業(yè)

250 名醫(yī)生參與訓練

安全性方面,OpenAI 和超過 250 名醫(yī)生合作改進模型處理健康問題的方式

訓練內(nèi)容包括:何時提出追問、如何表達不確定性、何時引導用戶尋求專業(yè)診療


他們做了 HealthBench 評估。評分項包括:事實準確性、是否包含關鍵考量、是否遺漏重要風險。Nate 說這給了一個非?,F(xiàn)實的信號,展示模型在真實醫(yī)療工作流中的表現(xiàn),而非選擇題式的考試評估

外部基準方面,OpenAI 的模型在 GPDVal 的所有健康職業(yè)領域優(yōu)于行業(yè)專家

ChatGPT for Healthcare 發(fā)布前經(jīng)歷了 9 輪醫(yī)生主導的紅隊測試,歷時 5 個月


安全性投入

Nate 說目標不是追求完美,是構建在高風險場景中始終表現(xiàn)得深思熟慮、保守、透明的系統(tǒng)

Q&A 環(huán)節(jié)

分享會后半段是觀眾問答,有幾個有價值的問題

關于 EMR 集成

UCLA 兒科醫(yī)學院的 Sharam Yazdani 問是否有計劃直接集成到 Epic 等 EMR 系統(tǒng)

Nate 說技術已經(jīng)有了,現(xiàn)在是部署挑戰(zhàn)。科技行業(yè)和醫(yī)療行業(yè)長期以來像油和水,解決方案往往不完全契合工作流。他們和早期合作伙伴一起決定:在什么時刻,EMR 集成最有價值?

可能是開車上班時討論患者名單。可能是整合一個從遠方轉診來的、有大量分散數(shù)據(jù)點的患者

關于情感支持

有人問 AI 在情感上可以扮演什么角色,邊界在哪里

Kate 說這個產(chǎn)品專注于身體健康。對于困難健康狀況中的情感支持,會引導用戶到產(chǎn)品之外的支持資源

但她認為診斷中的很多壓力來自行政方面:保險理賠被拒、不理解保障內(nèi)容。把產(chǎn)品定位在「幫我理解發(fā)生了什么、幫我準備就診、幫我理解保障」這些事情上,實際上是減輕患者壓力的核心

關于十年后的未來

有人問這次發(fā)布作為信號,預示十年后會怎樣

Kate 說很難理解變化的速度。ChatGPT 本身才發(fā)布三年。如果想十年后,當然要腳踏實地,但全球數(shù)以百萬計的人有可能獲得變革性的結果

Nate 說醫(yī)學一直是一套積木。ChatGPT Health 中構建的東西來自數(shù)十年的工作:兩黨政府團體為患者數(shù)據(jù)訪問權所做的努力、數(shù)據(jù)交換標準、各種支撐 AI 和幫助翻譯內(nèi)容的底層技術

他希望這將成為又一塊積木。醫(yī)療領域有太多挑戰(zhàn),沒辦法在一年內(nèi)宣布任務完成,可能十年也不行

一年后的成功

James 問了一個問題:
一年后來說,成功會是什么樣子?

Nate 說,對消費者,成功是「感覺不那么孤獨、不那么不知所措,有一個可信賴的地方來理清事情,準備與臨床醫(yī)生的對話,理解自己的診療過程」

對臨床醫(yī)生,成功是「解脫」。更少時間損失在行政工作上,更有信心自己在基于正確的證據(jù)工作,減少倦怠,有更多時間陪孩子

對企業(yè)合作伙伴,成功是「信任」。知道 AI 的使用是安全的、可審計的、與臨床判斷保持一致的

Kate 說,幫助人們理解涌來的健康信息,把信息轉化為更好的結果

她在臺上的最后一句話:

產(chǎn)品團隊做得很出色,確保使用這項技術的人的聲音被納入 我的聲音是其中之一,但還有很多很多聲音

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