斯坦福四位医生信息学家复盘三个临床AI试点

斯坦福医疗(Stanford Health Care)计算医学系列第五场 colloquium「From Bits to Bedside: Three Clinical AI Pilots that Scaled - or Stopped」于 10 月 15 日周四 12:00-1:00pm PT 举行，聚焦临床 AI「试点之后」的阶段：四位医生信息学家拆解他们构建并部署的三个 AI 工具——外科共管风险筛查、重复低价值化验项识别、AI 生成的出院小结——覆盖开发、试点流程、结果以及在真实世界部署中实际发生了什么，并附三项已发表研究成果的论文链接。

已确认

• 活动可在 Palo Alto Tapao Hall 现场参加(提供午餐)，或通过直播观看(Webinar ID 978 8759 6012,passcode 420642)。
• 四位讲者均为医生信息学家：Stephen Ma(临床信息学 hospitalist,电气工程背景，MD/PhD 期间构建患者来源心脏疾病模型，现负责实施与评估环境式 AI 病历助手、面向临床医生的分析工具和 ML 工作流);April Liang(内科医生，Hospital Medicine 系医学信息学主任，此前工作包括针对化验过度使用的 ML 驱动 EHR 决策支持工具，以及测量环境式 AI 病历助手对文档时间的影响);Natasha Steele(MD, MPH,工作于医疗系统运营与临床信息学交叉领域，关注临床工作流、患者体验与可持续的医疗系统变革)；第四位讲者信息帖中未详列。
• 演讲内容按试点顺序涵盖手术分诊、检验(labs)、出院摘要生成三大方向，附 Stanford ARISE 网络动态、演讲录像/公告邮件列表订阅入口。

为什么重要

• 发帖人 jonc101x 指出，问答、跑分、agent 仿真等都还不是真实世界，这类临床 AI 落地故事少有人讲——把好想法推进真实临床环境，需要熬过几十场利益相关者会议和后续跟进。该研讨对追踪 LLM 在医院临床流程中的实际落地具有参考价值。

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