Przed wizytą lekarze często stają przed jednym, pozornie prostym, lecz trudnym pytaniem: „Dlaczego ten pacjent zgłasza się do mnie?” Chart Hero — oparty na generatywnej sztucznej inteligencji system czatowy stworzony w Penn Medicine przez Centrum Transformacji i Innowacji Opieki Zdrowotnej (CHTI) we współpracy z zespołem Data and Technology Solutions (DTS) oraz klinicznymi liderami — ma na celu uprościć znalezienie odpowiedzi na to pytanie. Narzędzie działa jako pasek boczny w elektronicznej dokumentacji medycznej (EHR) i w ciągu minuty lub dwóch potrafi zebrać, uporządkować i zsyntetyzować kluczowe informacje potrzebne przed wizytą, zastępując godzinami żmudnego przeszukiwania różnych zakładek i dokumentów.
Problem: złożoność danych w dokumentacji pacjenta
Każdy pacjent ma unikalną, stale rosnącą historię medyczną: wyniki badań, obrazy, dane rodzinne, listy leków, przebieg terapii i skierowania, zapisane w EHR przez lata. To sprawia, że znalezienie istotnych fragmentów przypomina przeszukiwanie warstw informacji — czasochłonne i podatne na przeoczenia. Jak mówi Yevgeniy „Eugene” Gitelman, MD, kliniczny profesor medycyny szpitalnej i szef zespołu tworzącego oprogramowanie w CHTI, inicjatywa wynikła z praktycznego komunikatu od lekarza: „muszę podsumować wszystkie te notatki i to jest wielka udręka”. W odpowiedzi zespół postawił sobie za cel: znaleźć informacje tak prosto, jak w ChatGPT, ale bez kompromisów w zakresie prywatności pacjenta.
Co robi Chart Hero i jak to działa
Chart Hero to konwersacyjny asystent oparty na AI, zaprojektowany z myślą o pracy w środowisku zgodnym z HIPAA. Oprócz umiejętności wyszukiwania i porządkowania danych potrafi, na prośbę klinicysty, zasugerować możliwe opcje postępowania — z zastrzeżeniem, że to lekarz weryfikuje i podejmuje ostateczne decyzje. Narzędzie jest „inteligentne” nie tylko w znajdowaniu fragmentów dokumentacji, ale też w rozpoznawaniu potencjalnych niejasności. Przykładowo, na pytanie „Kto założył tę rurkę żywieniową (G-tube)?” potrafi wskazać autora zapisu, jednocześnie wyjaśniając, że w rzeczywistości chodzi o rurkę typu J (J-tube), co ma znaczenie kliniczne.
Przykłady użyteczności w praktyce
W codziennej praktyce narzędzie pomaga uporządkować złożone przypadki. Gitelman opisuje, że gdy pacjent ma dwa niezależne nowotwory, Chart Hero rozdzieli historię onkologiczną i przedstawi przebieg oraz leczenie dla każdego z nich osobno. Radiolog Tessa Cook, MD, PhD, wskazuje, że wystarczy wpisać „Po co pacjent przyszedł na MRI serca?” — i otrzymuje skrót historii kardiologicznej i dotychczasowego badania. Innym przykładem jest szybkie ustalenie, czy pacjent przeszedł zabieg typu gastric bypass, co może być istotne przy interpretacji obrazów. Cook szacuje, że w niektóre dni użycie Chart Hero oszczędza jej do dwóch godzin pracy związanej z przeszukiwaniem kart pacjentów.
Przewaga wynikająca z bogatych danych
Inne systemy próbowały podobnych rozwiązań, jednak instrument Penn Medicine wyróżnia się kompleksowością i skalą danych, na których został zbudowany. System obejmuje wiele placówek i populacji od hrabstw Lancaster i Chester, przez Filadelfię, aż po Princeton i Doylestown, co daje zróżnicowane i rozbudowane źródło informacji. Jak zwraca uwagę Srinath Adusumalli, MD, MSHP, MBMI, główny oficer informacji medycznej, posiadanie jednej platformy EHR dla większości gabinetów i szpitali oraz dogłębne doświadczenie zespołu pozwala dostarczać „głębsze, bardziej kontekstualne” wnioski.
Wartość w codziennej pracy i integracja z innymi technologiami
Dotychczas wiele zastosowań AI w medycynie skupiało się na interpretacji badań obrazowych. Duże modele językowe często „brakowały kontekstu klinicznego”, tłumaczy Cook — nie rozumiały, jak różne schorzenia ze sobą współgrają. Chart Hero ma dostarczać ten kontekst, wyciągając na wierzch istotne informacje, które medyk mógłby przeoczyć. Narzędzie wpisuje się w szerszą strategię uproszczenia opieki i zwiększenia czasu poświęcanego pacjentowi: współgra z technologiami ambient listening i systemem AI-scribe, z którego korzysta ponad 1 200 dostawców usług w Penn Medicine, automatycznie tworząc notatki z wizyt, by lekarz mógł skupić się na rozmowie z pacjentem.
Bezpieczeństwo, dokładność i dalszy rozwój
Chart Hero wciąż jest w fazie wdrażania — w sierpniu 2025 r. z narzędzia korzystało 10 klinicystów; obecnie 30 osób pomaga je testować pod kątem obciążenia i błędów. Zespół aktywnie pracuje nad ograniczeniem ryzyka „halucynacji” AI — czyli generowania nieprawdziwych lub wprowadzających w błąd informacji. Aby temu przeciwdziałać, każde twierdzenie AI jest powiązane z danymi z dokumentacji, a klinicyści mają dostęp „jednym kliknięciem” do źródłowych zapisów. Testowany jest również system drugiego audytu opartego na AI, mający poprawić dokładność wyników. Twórcy podkreślają, że ludzka weryfikacja pozostaje kluczowym elementem procesu walidacji.
Cel: technologia służąca ludziom
Zespół CHTI nie traktuje projektu jako jednorazowego wdrożenia. Lauren Hahn, MBA, dyrektor produktu, pyta: jak wprowadzić taki system do codziennego toku pracy klinicystów w sposób skoncentrowany na człowieku i łatwy do przyjęcia? Raina Merchant, MD, MSHP, dyrektor wykonawczy CHTI, podkreśla, że celem nie jest jedynie poprawa dokładności: „Chcemy stworzyć narzędzie, po które klinicyści będą sięgać, bo ułatwia im dzień i pomaga lepiej opiekować się pacjentami. To zmiana trwała i zrównoważona.” W dalszej perspektywie zespół wyobraża sobie dwukierunkowy model użycia — nie tylko przez dostawców opieki, ale i przez pacjentów, którzy dzięki temu przyjdą na wizytę lepiej przygotowani, co ma pozwolić technologii „stopić się w tle” i sprzyjać naturalnej interakcji między lekarzem a pacjentem.