|
Color Health正与OpenAI合作，利用GPT-4o的推理能力，加速癌症患者获得治疗的途径。该公司的新辅助应用程序通过识别遗漏的诊断并创建定制的治疗计划，帮助医疗提供者做出基于证据的癌症筛查和治疗决策。 十年磨一剑，服务超七百万患者自成立十年以来，Color Health一直致力于改善医疗服务的可及性，至今已服务超过700万患者。2023年，Color与美国癌症协会合作，协助雇主和健康计划控制癌症——美国第二大死因和医疗成本的主要驱动因素。 个性化癌症治疗计划，由辅助应用程序助力Color Health利用OpenAI的API，将患者医疗数据与临床知识整合。结果是，辅助应用程序为提供者创建了定制的、全面的治疗计划，供他们在患者护理中审查和使用。 CEO愿景：癌症专业知识触手可及Color Health的CEO Othman Laraki表示：“Color的愿景是在对患者医疗决策影响最大的时刻，使癌症专业知识触手可及。” 技术与隐私保护并重作为一家医疗保健公司，提高可及性和公平性的技术必须与支持患者安全和隐私的技术并行。OpenAI符合HIPAA标准的数据处理保护是关键。 辅助应用程序的工作流程辅助应用程序在每一步都由临床医生分析，必要时在呈现给患者之前进行修改。它提取、处理并规范化患者信息，如家族史和个体风险因素，以及临床指南和来自可信来源的数据。Color团队特别赞赏GPT-4o从不一致结构和措辞的页面中提取和规范化信息的能力。 关键问题解答，个性化筛查计划生成利用这些数据，它回答了关键问题，如“患者应该进行哪些筛查？”以识别遗漏的诊断并生成个性化的筛查计划。它还生成了完成任何诊断工作所需的文档，如医疗必要性文件和保险预授权。 临床医生的反馈循环临床医生评估输出结果，包括来源信息。医生可以编辑辅助应用程序的输出，这也有助于改进未来的迭代。 满意的结果，整合入患者治疗计划一旦临床医生对结果满意，他们可以将信息添加到患者的现有治疗计划中。 癌症筛查和治疗的延误影响患者结果癌症的筛查、诊断和治疗过程复杂且耗时。每一点延误都至关重要：治疗仅延迟四周的患者，死亡风险就会增加6-13%。 个性化筛查需求，辅助应用程序的挑战超过三分之一的Color患者需要根据标准指南未涵盖的个体风险因素，采取更早、不同的筛查方法。“我见证了为我的高风险患者制定个性化癌症筛查计划的复杂性，”Color的初级保健医生Dr. Keegan Duchicela说。“指南不断演变，个体风险因素并不总是立即清晰。” 诊断工作带来的额外挑战记录和执行单一患者的诊断工作可能需要数周时间，大多数患者在首次肿瘤学预约时没有完整的工作。“今天，基于患者接受初步诊断的地方，肿瘤学护理存在真正的差距，”斯坦福大学医学院的教授和临床活跃的肿瘤学家Dr. Allison Kurian说。“我的许多患者需要数周时间来完成所有必要的测试和评估，以提供适当的治疗，在此期间，宝贵的时间被浪费，临床医生也承受了额外的行政负担。” 与OpenAI合作，构建快速、安全、可靠的概念验证Color于2023年开始与OpenAI合作，目标是利用AI改善癌症患者的护理和健康公平性。考虑到癌症筛查、诊断和治疗的挑战，Color正在寻找一种解决方案，能够： - 解释不一致格式的患者数据
- 分析密集的医疗保健指南
- 保护患者数据隐私
- 支持临床医生参与的工作流程设计，确保患者安全
- 与电子健康记录（EHRs）和核心医院系统集成
快速实验，OpenAI的指导在初步探索中，Color建立了他们的方法，进行快速实验，包括测试GPT-4和GPT-4o在从癌症诊断临床指南的PDF中提取信息等复杂任务中的性能。这些PDF通常是数百页的复杂图表，概述基于诊断工作的护理路径。OpenAI和Color一起开发了一种方法，要求GPT-4 Vision描述这些图表的截图，以保持输出准确性。 OpenAI的专家指导，强大的模型OpenAI还帮助指导Color团队使用标准ChatGPT界面原型化临床工作流程，并使用自定义GPT生成样本案例，在投入大量工程资源之前获得有效的概念验证。 专注于医疗决策的解构借助OpenAI的专家指导、强大的模型和符合HIPAA标准的数据处理保护，Color能够专注于解构复杂的医疗决策，完善提示，并设计临床医生参与的工作流程，创建了辅助应用程序的初始版本。 提高癌症患者治疗时间的效率为了衡量这个工具的影响，Color正在与加州大学旧金山分校海伦·迪勒家族综合癌症中心（UCSF HDFCCC）合作。对于初步实施，Color和UCSF将进行回顾性评估，然后进行有针对性的推出。根据评估，有潜力将辅助工具集成到UCSF所有新癌症病例的临床工作流程中。 AI技术与数字化临床工作流程的结合“UCSF是在实施尖端技术以改善患者护理方面的领导者，”UCSF HDFCCC的总裁Alan Ashworth博士说。“患者经常带着不完整的诊断工作来到初级肿瘤医生那里，整理和准确识别这些工作完成所需的时间，阻碍了提供者发挥他们的最高水平。我们对能够提高预先访问记录的效率和准确性的工具感兴趣，避免在UCSF对癌症患者开始治疗时造成昂贵的延误。” 美国癌症协会CEO的观点美国癌症协会的CEO Karen Knudsen博士同意这一观点。“将AI技术与数字化临床工作流程相结合，以加快这一过程，将是所有相关方——患者及其临床医生，以及支付治疗费用的支付者——的积极进步。” Color辅助应用程序的逐步推出Color正在采取一种有节制的方法推出辅助应用程序，并已开始为其自己的临床医生进行初始阶段的推出，将该工具应用于有限数量的案例。这些案例接受多层质量保证： - 使用辅助应用程序的医疗提供者能够识别比没有辅助应用程序的提供者多4倍的遗漏实验室、影像或活检病理结果。
- 使用辅助应用程序，临床医生平均需要5分钟来分析患者记录并识别差距。没有辅助应用程序，数据是分散的，可能导致数周的延误。
2024年下半年计划在2024年下半年，Color打算使用辅助应用程序为超过20万患者提供AI生成的个性化护理计划，并在医生监督下进行。
| 
