燒腦的一天

今天又是超級燒腦的一天，病人很多，每個人都很多問題。AI幫了很多：

–一個新病人，食道癌，前麵在外院已經診斷，治療，又多次住院，多種並發症，好幾個醫院在不同時間的材料，脫敏後，統統仍到AI那裏，告訴他按照時間順序，把重要事件整理出來，非常好用，從最開始的主訴，第一個CT，後來的EGD，活檢，放療，tracheal invasion, stent placement, J-tube都規規矩矩地給列出來，我抽查重點，沒錯，搞定，加入我的病曆的oncology history裏麵。非常神奇的是，你可以和他對話，比如我需要病人最早的活檢在哪裏做的，無需自己去翻病曆，問AI，他就告訴你。在order NGS的時候，要用到這個信息。外院病曆裏麵已經有病人的既往病史，又省了很多時間。這種大病曆，靠人力怎麽也要30分鍾，有AI助力，可以15分鍾內搞定。

–AI的幻覺經常表現在過度的細節，所以每次看到他給出我很多細節的地方，我就很警惕。比如我問，淋巴結活檢沒有，AI給出兩個答案，一個說，沒有，因為IR說沒有safe window. 另外一個答案，不僅說沒有，還說某個淋巴結太小, 9mm, 有模有樣的。病曆我是快速掃描過的（我現在的閱讀速度可不是吹的），絕對沒有講那麽細。咱這薑還是老的辣。

–Tempus AI是個做precision medicine 的公司，急需AI agent的協助，和EMR integrate, 不然，那麽多檢驗結果憑人工摘抄記錄，出錯率太高。

–今天一個肺癌病人ALK fusion, 在用lorlatinib, 有高血脂的副作用。她的LDL target是多少？以前需要去uptodate, 讀半天有關血脂控製和ASCVD風險的關係，也雲裏霧裏的。現在到openevidence, 大白話一問，71 y/o F, HTN, BP 159/90, no DM, LDL goal。答案也是有點繞，好在有個總結，LDL<100, bingo! 解決問題！至少省了5分鍾和數千個腦細胞。

–還有一個神器：病人得的是skin plasmacytoma. 老頭老太太一聽，說是個皮膚的癌症，但是其實是一種血液係統的癌症，需要骨髓穿刺，呆若木雞，沒扇我一巴掌，我就得感恩戴德了。好在openevidence上prompt: skin plasmacytoma patient education. 馬上來了一篇通俗易懂的小文，給爺爺奶奶打印了兩份，倆人高高興興，檢查全部答應下來，開心回家了。

–AI可以完全跑偏，比如skin cancer of the face w/ metastatic cervical lymph node. 你問他，他用了頭頸癌(H&N) cancer的指南和數據。但是你一提醒他，說你看看，這是skin squamous cell ca, not H&N cancer. 他就馬上浪子回頭，給出一套超級靠譜的答案，還可以直接鏈接到NCCN指南上，自己確認一下 （GPT沒有這樣的鏈接）。我隻需要一個構架，不需要具體的治療方案細節。因為第一次會診，先把方向定下來，做第一輪的檢查，會診，第二次再定具體方案。

–這需要一個MCP嗎？ a medical MCP server is a Model Context Protocol server that gives artificial intelligence (AI) agents secure and standardized access to medical data and tools. This system allows AI assistants and large language models (LLMs) to perform specialized healthcare tasks that go beyond their initial training.

–以後會與tempus AI, triomics 合作醫療AI的研發。