ChatGPT для медиков подключили к картам Epic и девяти официальным базам здравоохранения

Раньше перед приёмом врачу приходилось листать записи о визитах, лабораторные анализы и заключения специалистов по отдельности, чтобы понять, что изменилось у пациента с прошлого раза. Теперь для этого достаточно одного вопроса в ChatGPT: что изменилось с последнего визита или какие анализы стоит посмотреть перед сегодняшним приёмом, — и модель соберёт ответ из авторизованной медицинской карты.

OpenAI подключила к ChatGPT for Healthcare новую интеграцию с электронными медицинскими картами Epic, а вместе с ней — плагин Healthcare Public Data с прямым доступом к девяти официальным базам данных здравоохранения, включая ClinicalTrials.gov, RxNorm, DailyMed, CMS Coverage и PubMed. Работает это в двух форматах: либо врач сам подтягивает контекст из карты пациента прямо в разговор с ChatGPT, либо — там, где это настроено, — ChatGPT встраивается непосредственно в интерфейс карты пациента, и ассистированная работа идёт, не выходя из привычного окна Epic.

Пилотным партнёром выступила клиника UCSF Health. Её президент и генеральный директор Суреш Гунасекаран описал ожидания осторожно, но конкретно: интеграция должна помочь клиническим командам быстрее понимать, что изменилось и что важнее всего в сложной истории болезни, а значит, меньше времени уходит на сведение данных воедино и больше остаётся на самого пациента. Клиника уже работает с практикующими врачами, чтобы проверить возможности на реальных случаях, а не только в демонстрации.

Плагин с публичными данными закрывает вторую половину задачи: команда может уточнить критерии набора в клиническое испытание через ClinicalTrials.gov, проверить актуальную инструкцию и предупреждения к препарату через DailyMed или собрать вместе исследования, активные испытания и условия покрытия Medicare для программы профилактики диабета — без того, чтобы открывать каждый источник по отдельности и сверять версии вручную.

За точностью медицинских ответов, по словам OpenAI, следят не только инженеры: компания работает с сотнями практикующих врачей в 60 странах, на 49 языках и в 26 медицинских специальностях, которые помогают определять и улучшать то, как модель отвечает на вопросы о здоровье. На сегодня эти врачи проверили больше 700 тысяч ответов модели на реалистичных медицинских сценариях.

Оба сценария интеграции спроектированы так, чтобы дополнять, а не заменять привычный интерфейс электронной карты: клиницист получает более быстрый способ собрать разрозненную информацию воедино, но окончательное решение и работа с самим пациентом остаются там же, где были, — у постели больного, а не в диалоговом окне.

Для отрасли, где цена ошибки измеряется не потерянным временем, а здоровьем человека, это ровно тот случай, когда скорость доступа к данным имеет смысл только вместе с постоянной проверкой того, что модель говорит дело.