Ambience利用AI实时草拟临床笔记，医生在与患者会诊时同步记录。该公司使用了OpenAI的工具来构建这一新模型。

这家初创公司正处于一个竞争激烈的市场中，医疗行业的高管们正在寻找解决方案，以帮助减少员工倦怠和繁重的行政工作负担。

该公司新推出的模型可以倾听患者会诊，并识别ICD-10编码，ICD-10是用于标记不同疾病和状况的国际标准分类。ICD-10包括大约7万个编码，定期更新并用于促进医疗中的账单和其他报告过程。

Ambience表示，新的ICD-10模型可以减少账单错误，并帮助临床医生和专业编码员提高工作效率。根据发布的数据，该模型在与医生基准的对比中，取得了“高27%”的成绩。

“我们不是在取代医生或编码员，”Ambience的工程负责人Brendan Fortuner在接受采访时说。“我们所做的是解放他们的行政负担，修正错误，帮助改善医疗服务，使其更加安全、更加高效、更加具有成本效益。”

传统上，记录ICD-10编码是医疗行业一项费力的任务，但它是以标准化方式跟踪疗效、死亡率和发病率的关键方法，Ambience的首席医疗官Will Morris博士表示。

“如果从数据角度来看，它是你可以比较和对比A医生和B医生，或者A健康系统与B健康系统的方式，”Morris在采访中说道。“它是质量的基石。”

Ambience的技术已在40多家医疗机构使用

Ambience的技术已经在40多家医疗机构中投入使用，如克利夫兰诊所和UCSF健康。根据PitchBook的数据，该公司已从Kleiner Perkins、Andreessen Horowitz和OpenAI初创基金等投资者那里筹集了超过1亿美元的资金。

据报道，该公司正寻求以超过10亿美元的估值筹集新一轮资本。Ambience未对该报告发表评论。

Ambience使用OpenAI的强化微调技术训练其新AI模型。该技术使得公司能够针对非常特定的领域（如医疗）调整OpenAI的最佳推理模型。

为了验证该模型，Ambience将其与一个由专家临床医生组成的“黄金面板”标签集进行了测试，该标签集用于评估复杂的临床案例，并就正确的编码达成共识。

随后，公司招募了18位不同的认证医生，并将他们在ICD-10编码准确性方面的表现与模型进行了比较。结果表明，Ambience技术比医生基准表现提高了27%。

“这首次表明，AI系统实际上能够在一个非常重要的行政工作任务——尤其是在编码方面，超越临床专家，”Fortuner说道。

Ambience的扩展计划

Ambience拥有的能力适用于其他医学编码，如当前程序术语（CPT）编码。Fortuner表示，公司正在探索如何解决其他领域的问题，如预授权、利用管理和临床试验匹配。

该公司新的ICD-10模型将于夏季开始向客户推出。

“在护理现场做对了，这是一种根本性的改变，”Morris说道。