新加坡 NUHS 的 AI 创新减轻了工作量

NUHS 的事件驱动 AI 模型旨在实现任务自动化，简化医疗保健流程。

新加坡国立大学医疗系统 (NUHS) 正在利用先进的 AI 技术来提高医疗效率并减少行政工作量。通过 RUSSELL-GPT 平台，该平台通过 Amazon Web Services (AWS) Bedrock 集成了大型语言模型 (LLM)，现在有超过一千名临床医生受益于自动执行的任务，例如起草转诊单和汇总患者数据，从而将行政时间缩短了 40%。

NUHS 团队正在研究事件驱动的生成式 AI 模型，该模型可以在特定事件触发时自动执行任务，例如无需任何提示即可起草出院证明。这种方法旨在进一步简化流程并减轻医护人员的行政负担。

确保患者数据安全是 NUHS 的首要任务，我们采取了强有力的措施将数据保留在新加坡境内并遵守当地的隐私法。RUSSELL-GPT 还包含降低 AI 幻觉风险的功能，并对用户进行强制性培训，让他们学会如何识别和管理此类情况。

尽管法学硕士前景光明，但 NUHS 承认这些模型并不是万能的。传统人工智能在聚类信息和提供预测见解等任务中仍然发挥着关键作用，这凸显了在医疗保健领域平衡使用人工智能的必要性。