Conversations Are the Source of Truth in Healthcare with Abridge CEO Shiv Rao
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哦，不。

嗨，各位听众，欢迎收听《No Pryors》。本周，我们采访的是 Abridge 公司的首席执行官兼创始人 Shiv Rao 博士，这是一家 AI 公司，它处理医疗对话以减轻临床医生的文书和财务工作负担，使他们能够专注于病人护理。Rao 博士是 UPMC 的执业心脏病专家，最近带领 Abridge 完成了 2.5 亿美元的 D 轮融资。让我们一起探讨 AI 如何改变医疗保健服务。Shiv，欢迎来到《No Pryors》。

很高兴来到这里。谢谢 Ilan，谢谢 Sarah。Abridge 已经存在大约七年了。你能告诉我们一些关于公司如何随着时间推移而发展的信息吗？你们的起点是什么，现在专注于什么？是的，当然。我们在 2018 年创立了 Abridge。所以已经有一段时间了。从那时起我们一直在构建的一切都基于相同的论点。所以这并没有改变。我们在医疗保健服务中的论点是

我们认为在未来十年内，医生或护士不会被完全自动化。那么医疗保健服务中的第一个信号是什么呢？我们认为是对话。这是专业人员和病人之间的对话。我们相信这些对话实际上位于医疗保健中许多工作流程的上游。这就是我们关注的重点。因此，我们首先关注文书工作。

但这对我们来说是一种切入点，可以让我们随着时间的推移扩展到许多不同的价值主张。你能告诉我们更多关于你们目前的一些产品的信息吗？人们每天如何使用它们？你们与哪些类型的客户合作？为了让我们的听众了解你们的业务以及你们关注的重点，我想从最顶层开始，我们所做的是减轻临床医生的所有文书工作负担，这些工作在晚上折磨着他们的灵魂。

更详细地解释一下。五分之二的医生在未来两到三年内不想当医生。根据去年发表的一篇 JAMA 文章，27% 的护士在未来 12 个月内不想当护士。因此，我们存在这种疯狂的供需错配。这是一个公共卫生紧急事件。病人不得不从农村卫生设施驱车五到六个小时才能去看内城的一位临床医生，这可能会挽救他们的生命。

所以我们必须做些什么。我认为这就是技术发挥作用的地方，这种作用最终在最高层得到了认可和承认。整个医疗保健行业现在都明白，他们只需要找到一种方法来辅助、增强和自动化许多不同的工作流程。因此，我们的介入之处在于，我们减轻了临床医生许多他们讨厌做的文书工作的负担。这样他们就可以走进房间，点击 Abridge，

进行正常的对话，并按照任何顺序讨论许多不同的主题。但是当他们点击停止并转动椅子时，那里会有笔记。但这并不是你可能期望的那种笔记，你知道，我 14 岁的女儿可以使用现成的模型来创建的那种笔记。这是一份检查所有不同框的笔记，不仅包括临床医生是谁、他们的专长是什么、他们属于哪个系统、病人是谁、他们有什么保险计划以及地理位置。

不仅仅是临床记录，还有可收费的记录，如果这说得通的话。你能解释一下这两者的区别吗？临床记录和可收费记录？这是一个很好的问题。在这个国家，我们作为医生获得的报酬不是我们提供的护理，而是我们记录的护理。

因此，每一个这样的记录实际上都是一张账单。这就是为什么这些都是非常重要的工件，不仅从临床沟通和病人结果的角度来看，而且从收入周期角度来看也是如此。但我认为对我们来说，另一个关键的见解，在我们过去的几年里为我们服务得很好，那就是医疗保健并不相同。

而且，你知道，医疗保健行业的保护伞，在市场范围的一端，有一个街区的直接初级保健医生，他收取现金支付，不通过保险网络。有一个独立的 PCP，一个非常小的医疗机构，比如中型市场等等。但在光谱的另一端，有大型医疗系统。它们是综合医疗网络、学术医疗中心。

我们决定做的事情，我认为这为我们服务得非常好，那就是几年前我们做出了一个战略决策，实际上是进入市场中最难的部分，即大型医疗系统市场，而不是小型诊所或中型市场或独立的初级保健医生。我们之所以去那里，是因为进入壁垒和“足够好”的壁垒非常非常高。这就是我们认为自己能够发挥优势的地方。

我们公司有很多科学作为核心。我们的首席技术科学官是一位名叫 Zach Lipton 的人。他是卡内基梅隆大学的教授。他是全职为我们工作，但他能够招募……

你知道，非常棒的机器学习工程师和科学家团队，他们真的能够深入到这个堆栈中，以便能够满足所有这些大型医疗系统的标准，在那里我们需要不仅仅对任何专科的个体医生足够好，我们必须对所有不同专科的所有不同医生以及所有不同的环境（门诊、住院、急诊、急诊室）足够好，

而且还要使用所有不同的口语。因此，进入壁垒，“足够好”的标准要高得多。但是进入市场的这一端使我们能够与几乎只有一家其他公司竞争，而许多其他初创公司则从中型市场或下游的个体初级保健医生开始，希望随着时间的推移，他们能够招募人员、汇总数据并进行后期培训或其他任何事情，以便能够随着时间的推移向上游游动。

你本人是一位执业心脏病专家。我有点好奇，这如何影响你构建这个产品，以及首先关注哪些客户。我的意思是，就凯撒、萨特等客户而言，你们拥有一批重量级客户。所以我有点好奇，作为一名医学博士和医生，这如何影响你们的战略。关于公司和我的一些故事。我们在 2018 年开始创业。在此之前，我在一家大型医疗系统 DPMC 担任公司风险投资家。很遗憾听到这个消息。

所以我扮演风险投资家的角色。我是一个伪风险投资家。我是一个伪投资者，投入了大量的资金到初创公司，也投入了大量的资金到卡内基梅隆大学。我们启动了一个机器学习和健康项目。实际上，在那里我遇到了我们的首席技术官 Zach。我们不是一家分拆公司。我们不像从 EPMC 分拆出来那样。我辞去了那份工作，与卡内基梅隆大学的其他一些人一起创办了这家公司。但几辈子以前，我作为本科生去了卡内基梅隆大学。中间，我成了一名心脏病专家。

我仍然看病人。所以上个周末，我在医院值班。我一个月值班一次。我每个星期四晚上也值班。所以只是为了紧急情况，比如医院里的心脏病发作，我需要来帮忙处理。但这是一种难以置信的特权。它帮助我们

我们不仅在公司拥有像 Zach 这样的科学中心，而且还拥有这种“由临床医生为临床医生”的精神，我认为我们能够理解工作流程并拥有该领域的专业知识，不仅能够以更好、更具差异化的方式构建该产品，而且还能够理解市场营销。例如，我们将如何按顺序确定我们的关注重点？你提到了一些我们的医疗系统，如凯撒和萨特。

我们现在活跃在超过 110 个医疗系统中。我们能够达成这些多年协议的速度，我认为是史无前例的。我认为我从未见过这样的事情。当我在 UPMC 投资时，如果一家初创公司一年有几个标志，那么房间里就会响起一片欢呼声，就像令人惊叹的香槟酒一样。所以，我认为现在是医疗保健 AI 的一个非常非常不同的时刻。你会如何解释这种体验？

我现在担任一家医疗技术公司的董事会成员。我相信这一点。我在这条船上。但是十多年来，作为外部的另一位风险投资家，我一直关注医疗技术，我

它移动得非常缓慢，对吧？总的来说，市场之所以艰难有很多原因。例如，你认为今天有什么不同？说抽象层面的 AI 很容易，对吧？但这对你们的业务来说是如何发挥作用的呢？几颗星星在恰当的时间对齐。一颗星星是疫情后，行业中存在的倦怠程度。我们只是将临床医生推到了他们的极限之外，以至于他们离开了这个行业。而且

然后医疗系统不知道该怎么办。突然之间，许多医院都关闭了，因为他们再也无法配备人员了。

所以我想，而且成本有点像雇佣另一位临床医生大约需要一百万美元，而且需要很长时间。所以我想，这颗星星非常重要，因为人们谈论过临床医生的倦怠。人们谈论过尝试创造更好的医疗保健用户体验，我不知道有多少几十年了。是的。这并不新鲜。是的，这并不新鲜，你知道，但我认为它不再是敷衍了事了。现在它真的非常重要。而且是的，

如果这是一颗对齐的星星，我认为另一颗是 23 年初出现的生成式 AI 和 ChatGPT。我们在“注意力就是你所需要的一切”发表三个月后，于 2018 年开始创业。如果 Zach 在这里，他会很快地说，好吧，

在论文发表之前，每个人都知道 Transformer，当然研究界已经在研究它了。但是我认为当我们开始创业时，我们想要做的一部分是研究与医疗保健中这些预训练模型相关的所有事情，特别是与这些工作流程、这些文书工作流程相关的事情。因此，我们发表了许多不同的论文。我认为 Zach 和他的团队在 2021 年的 EMNLP 上获得了最佳论文奖。因此，我们在

但是当我们开始使用 Bird 或 BioBird、Longformer、Pegasus 等所有其他预训练模型时，我们达到了产品有效运行的地步。我记得在 2021 年和 2022 年，我认为根据你的观点，我们一直在演示，结果只是“哦，酷故事，兄弟”。人们会看看演示，然后说，“举起你的手。那是真的吗？”然后说，“好吧，酷。我会在五年后给你打电话。”这就像我们在做什么？感觉就像我们在吃玻璃。

但是情况确实开始转变了。我认为直到 2023 年我才意识到我们实际上一直在预售。就像 2021 年和 2022 年，我们一直在准备市场。然后当 TrackGPT 推出时，他们又打电话给我们。你知道，所有这些 CIO 和 CMIO 都打电话给我们，说，“哦，我明白了。你在谈论生成式 AI。你在 2022 年谈论过生成式 AI。我现在明白了。让我们试试吧。让我们做一个试点项目吧。”现在，我认为我们在 2023 年 YOLO 的地方是……

我们可以决定去小型中型市场或独立的 PCP，但我们说，“不，让我们去大型学术机构吧。”完全知道市场这一端的病毒式传播程度是疯狂的。所有这些 CMIO 和 CIO 每天都在 WhatsApp 群组中聊天，互相交流。如果你搞砸了一个医疗系统，也许是两个医疗系统，那么你可能几年内都完蛋了。

你很长时间都无法再获得射门机会了。所以你必须全力以赴。所以我们从堪萨斯大学医疗系统和埃默里大学开始，然后是耶鲁大学，它们都是全垒打。然后突然之间我们看到我们开始

是的，如果你愿意的话，在企业高管层面在全国范围内开始病毒式传播。市场这一端的另一个挑战是，现有系统中存在大量既得利益。而且，你知道，你曾在提供商方面工作过。你对此很了解。你是如何考虑处理合作伙伴关系和人们已经拥有的系统的？考虑生态系统非常重要。而且，实际上，医疗保健中最终起作用的唯一货币是信任。

例如，你能否找到一种方法来非常非常快速地建立信任？因为尤其是在面向提供商的技术方面，风险很高。两天前，我刚从拉斯维加斯乘坐夜班飞机回来，那里有一个大型医疗保健会议，叫做 HIMSS。当我们在那里时，我们与一家医疗系统的执行官会面，他向我们询问我们的堆栈、基础设施、我们将如何扩展以及冗余性。

他向我们解释说，我们现在是他医疗系统基础设施的一部分。我们是核心基础设施。所以如果我们宕机，整个医疗系统都会宕机。他们不再赚钱了，因为我解释说这些记录本质上是账单，至少是我们生成的方式。

他们认真考虑了这项责任，然后弄清楚如果我们要在这个市场、这个范围的这一端进行营销，那么我们该如何与合适的参与者合作，赢得他们对合适生态系统的信任，以便我们能够吸收一些信任？

说起来容易做起来难。但以 2022 年为例，我们获得了 EMNLP 最佳论文奖。但在 2022 年，来自大型医疗技术公司的人开始注意到我们，这不仅是因为这个奖项，还因为介绍，他们听说我们有一些有效的东西。现在，你知道，我们与谁竞争是微软。

这几乎是我们总是必须与之进行正面竞争的对手。通常是三到四周。然后我们继续前进。到目前为止，在过去的几年里，我们从未在这些正面竞争中输过。但是当我们进入医疗系统时，我认为基本上

能够证明你可以与他们的堆栈集成非常重要。因此，我们能够与 Epic 等参与者建立关系，例如。在 2022 年，我们进行了演示，感觉像是整个公司上下，我们能够建立信任。在那时，大型竞争对手在这个领域有一个解决方案，对吧？

但它是人工参与的。所以实际上是班加罗尔的印度人在听音频并编写笔记，然后将其像“绿野仙踪”一样放回医疗记录中。这需要时间，你知道，所有这些工作流程都要进行。这就是为什么人们总是问我们，“举起你的手。那是真的吗？”再说一次，在 2021 年甚至还没有大型语言模型，我们使用的是 Burt 和 BioBird，以及你知道的所有其他预训练模型、T5 和其他总结技术。

所以当大型语言模型出现时，当我们在 22 年底、23 年初开始认真使用它们时，哦，伙计，对我们来说游戏完全开始了，我们能够真正地将它提升到一个新的水平。既然你已经进入所有这些系统，你显然必须达到一定的质量标准才能部署。例如，你对如何利用这种规模来考虑下一步有什么想法？

当然。也许对堆栈进行一些分解会有用，然后我们可以讨论我们的发展方向以及我们的研究团队的关注重点。

所以在非常高的层面上，堆栈的核心部分是语音识别。这就是我们拥有内部模型的地方。它实际上是一组模型，可以为医疗保健对话创建一流的输出。你能帮助我们理解这一点吗？因为像你一样，一个观察 AI 并尝试所有这些语音体验的局外人可能会说，这看起来像是一个已解决的问题。有一个 API 可以做到这一点。

有 API，但是我认为如果你真的想在 3%、5% 的错误率会产生巨大差异的地方进行区分，我们的能力，例如，能够适应医生如何发音一种新的口服肿瘤药物，一种口服溶瘤药物。而且，你知道，我相信没有医生知道如何发音这些药物，他们都有自己的说法。但我们必须倾听并真正识别他们的说法。

我们必须识别所有不同专科的所有不同症状、药物、诊断和手术。我们还必须是多语言的，因为你知道，在生成式 AI、对话和对话的世界之前，有听写。

这就是我会去诊所，我会看病人，然后之后我会拿起录音机或我的手机，我会尽可能快地开始说出来。我会说，25 岁的女性，既往病史有糖尿病和高血压，出现呼吸短促。下一行，下一行，大写 B，既往病史，冒号，下一行。你只是尽可能快地进行。你在 30 分钟内完成了 20 到 30 次听写。

这是有损的，因为你听写的内容是鸡爪字，就像你在房间里写在一张纸上的东西。而且，你知道，当天晚些时候或那天晚上，医生称之为“睡衣时间”，你希望你能记住细节。有时我会在一张纸上写上“戴着药帽的高个子男人”。

这应该会触发我对那个高个子男人是谁以及他的症状是什么的所有记忆。然后它会与另一位有相同症状的病人相融合。这并不令人鼓舞。是的。对医生来说不好。对病人来说很糟糕。对收入周期或账单来说也不好。所以是有损的，你知道，而且……

所以我认为在这个新世界里，我们必须做的是识别所有这些词，这些医学术语，所有这些医学术语。我们还必须识别所有不同的语言，因为它不是听写。这不是独白。你必须倾听病人所说的任何话。因此，今天在加利福尼亚州，我们今天至少会进行 50,000 次越南语和海地克里奥尔语对话，法语。今天在波士顿，我们会用巴西葡萄牙语、西班牙语进行数千次对话。今天在印第安纳州，有一位医生正在用旁遮普语与她在里德医疗中心卡车司机病人进行交流。但无论任何人说哪种语言，我们的工作都是用英语在几秒钟内创建笔记，并将其直接放入医疗记录和所有不同的离散字段中，以便他们信任和验证。

因此，我们在语音识别方面所做的一部分工作是，我们正在对音频进行采样，以便你可以进行这些多语言对话，在同一对话中使用 10 种语言。并不是说这种情况曾经发生过，但我们仍然会做得很好，因为我们能够使模型偏向于我们在任何给定时间听到的任何语言。

但是显然，我们一直在改进，一直在识别最新的 FDA 批准的药物或最新的发音。这只是语音识别。我认为当我们超越语音识别，进入堆栈的核心部分时，你开始进入我们所做的所有文本和语言工作。

所以有一些模型从某种意义上来说是对对话进行缩写，我们试图提炼医生需要向其他医生和护士传达什么？医生需要与病人传达什么？因为这也是创建的工件。它被称为就诊后总结。然后医生需要为收入周期创建什么？因为这些是账单。

我认为临床医生倦怠或正在倦怠的部分原因是他们一直在为多个利益相关者服务。因此，他们很难专注于他们去医学院或护理学校真正服务的那个人——病人。相反，他们总是脑子里想着，收入周期人员会如何看待这份记录？

哦，我将收到很多关于这东西有多糟糕的电子邮件，或者我不喜欢阐明症状的确切位置或鉴别诊断是什么。所以这就是挑战的一部分。这就是我们在幕后所做的。显然，这些是在幕后倾听所有正确事物的自主系统。

因此，提炼和结构化数据。这些是信息提取模型，我们从中提取症状、药物、诊断、手术。我们将它们映射到数据字典。然后，当然还有总结。你为任何人总结的方式看起来都不同。所以如果我作为一名心脏病专家写了一份记录，在我的记录中我写了经导管主动脉瓣置换术作为我病人的建议。

然后我的病人看到这个术语，而我从未对他们说过。可以理解的是，我会被炸掉，对吧？我会收到询问这是什么术语的电子邮件和电话。你从未说过。我查了一下。听起来很可怕。所以我们可以做的是在临床医生服务的所有利益相关者之间进行这种风格转换，并满足他们的所有不同需求。

我认为这使我们能够服务于大型医疗系统中的买家角色，即高管。考虑一下下一步是什么，以及 Abridge 的更大抱负。你是否必须首先选择走其中一条路径，即翻译，或者你只是选择完全不同的文书工作流程？我认为这回到了那个论点。因此，如果你真的相信，就像我们一样，医疗保健是关于对话的，它是

医疗保健中的原始信号之一，那么你就会开始看到许多不同的工作流程都超越了它。这不仅仅是临床记录，还有医嘱。在我看完病人后，我可能会对我的病人说，让我们开始服用美托洛尔，或者让我们做个 CT 扫描。

所以我们谈到了医嘱，我们可以提炼，我们可以提取这些医嘱，我们可以对它们进行结构化，然后我们可以将它们放入医疗记录中。医嘱之后是索赔、代码、发送给保险公司的账单。所有这些都是收入周期。在对话中也会出现临床试验。无论我是否知道，也许我面前的这位病人符合某些试验的纳入和排除标准，这可以挽救他们的生命。

那么，如果我拥有超能力，在护理点，在那一刻，我被一项技术及时告知，“嘿，Shiv，你面前的这位病人 Sarah 实际上与加利福尼亚州过去几周看到的其他 10,000 名病人相似。对他们来说，人们已经决定这是淀粉样变性而不是肉样瘤病。你应该跳过心脏 MRI，不要乱用 CT 扫描，也可能考虑这种疗法，并查看这篇《新英格兰医学杂志》的研究，以获得

你知道，更多启发或更多关于鉴别诊断可能是什么的见解。我认为，我们在构建的基础设施中推动的一部分工作将最终导致……我认为你作为一名临床医生、心脏病专家、AI 企业家，拥有非常独特的视角，你知道，有人实际上正在大规模应用技术于医疗保健。我有点好奇你如何看待影响

关于更普遍地将人工智能应用于医疗保健？是否任何人都可以登录网站并获得相当于世界上最好的医生的服务？是否以非常丰富的方式为医生提供工具？是否如你所说，挖掘所有发生的事情的意义

寻求医疗保健的人们，然后提供建议。我有点好奇，所有这一切的宏伟蓝图是什么，以及时间框架是什么？我认为以上所有都是，但时间框架是关键。很明显，我们所有的时光机现在都坏了。很难预测我们甚至在一两年或六个月后会身处何地，事情发展得如此之快。但是，

我之前描述的关于对话在什么方面处于上游的大部分内容，我过去认为那是一个三年的路线图。我们现在同时构建所有这些内容，并将其部署到我们所有的医疗系统客户中，并从中学习。顺便说一句，规模化是真正神奇的。我们正在直播，我们正在进行数百万次在线对话。

例如每隔几天，就像真正的规模一样。对于生成的每一个注释，我们都会进行编辑。所以这很有趣。例如，我们有一个上下文推理引擎，我们称之为，它不仅从对话中提取信息，

就像我之前描述的核心堆栈一样，但我们从其他来源、不同的来源提取信息，而不仅仅是临床系统，例如电子医疗系统，例如患者的既往病史或问题清单。我们从保险系统中提取信息。我们从临床教科书中提取信息。因此，所有这些信息都以正确的方式、正确的顺序协调在一起，以便我们可以生成最佳的工件。

我认为我们现在所处的位置是

这些最佳工件仍然会被编辑，你知道的，我们通过我们使用的这些经过验证的工具看到的指标是，在临床医生使用该工具的六周内，认知负担减少了约 60%。根据斯坦福大学进行的一项调查，我们在最初的几个月内将临床医生的倦怠程度降低了约 50%。而且没有任何技术能够在医疗保健领域做到这一点，产生这种影响。

这是一个非常棒的时刻。但是现在我们得到了这些编辑，因为没有什么东西是完美的，你知道的，我们根本不声称自己是完美的。我们绝对是，我们正在创建草稿，人们可以利用并从中获取。但是这些草稿每天为他们节省了数小时的时间。但是现在我们有了这些编辑，我们真的非常喜欢所有与

你知道的，后期培训相关的事情。对我们来说，这就像偏好调整，就像 DPO 和奖励建模以及强化学习一样。我认为每天都有如此大量的反馈意味着我们至少在我们看来，正在变得不那么不完美。即使我们永远不会绝对完美，我们也在变得不那么不完美，这是值得的。在医疗保健领域的这一端，这很重要。

所以这就是我们的大目标。是的，我的问题的一部分基础是，你知道的，我在 10、11、12 年前创办了一家数字医疗公司。很久以前。我观察到的是，医疗保健领域的科技周期非常缓慢。它们至少落后十年。这是一个奇怪的例子，实际上某些医疗系统通过使用桥梁领先。

相关的是，如果你回顾一下一些早期的研究，例如 MedPalm 2，我想，两三年前就出来了？是的，在旧的 Palm 模型上。即使在那时，它产生的输出在疾病状态的可预测性或其他护理方面也优于医生，但它从未真正被采用。所以我对采用曲线与技术曲线有点好奇，因为技术曲线显然存在。采用曲线正在通过像桥梁这样的东西开始。是的。

但是似乎存在这些几乎是系统性的障碍，阻碍了医疗保健领域新技术的采用。我完全同意。我认为找到合适的切入点非常重要。我的脑海里总是有某种 2x2 矩阵。当你有高风险和高频工作流程时，这可能不会

很快被医疗系统本身吸收。但如果风险较低，频率较高，就像我们的工作流程一样，因为那里有临床医生参与其中，进行编辑，确保一切看起来都正确。我认为现在有一个令人难以置信的时刻。窗口是打开的，特别是如果你能够证明生产力提高，医生和患者的用户体验得到改善。

而且，你知道的，对我们来说越来越重要的一点是，我们也正在与这些医疗系统的首席财务官交谈，并证明如果你使用了其他一些没有将所有这些工作投入到不同模型的编排中的技术，你实际上会赔钱。

而对我们来说，你实际上获得了你提供的护理的全部报酬。关于你的观点，所以上周末我在值班时，我为我的许多不同的病人使用了 GBT，我也使用了 Claude。我会做的是尝试提炼我接到的电话，我即将看到的病人。我会输入，提示所有这些不同的模型，并询问它，你认为我接下来应该做什么？或者鉴别诊断是什么？或者你同意这个治疗方案吗？是的。

而且我经常说它一开始就 100% 正确。但也许同样频繁的是，这是一种辩证的体验，就像需要两只手才能鼓掌一样，它将是我和它来回进行三到四次，然后我们才能得到真正正确的东西。

艺术在于到达那里，或者与它一起到达那里。所以我认为临床医生，我认为医学生、住院医生、医学生，你知道的，他们比那些年长的医生和顾问更快地弄清楚了这一点。所以我非常乐观，随着这些临床医生在职业生涯中逐渐成熟，这将是一场游戏，他们将利用这项技术变得更好。

而且毫无疑问，随着时间的推移，我认为，在我们任何人的心中，这项技术都将达到能够承担某些方面护理的程度。但我认为，当我们大多数人真的生病时，但如果你不同意我的观点，你可以不同意，但我认为当我们大多数人真的生病时，我们可能仍然想去看一个现实生活中的医生，来分析信息并使用这样的工具来确定护理计划。我可以问最后一个问题，关于……

桥梁的产品、工程和研究工作是如何进行的，因为你深入参与了这个过程，你正在以少数人使用这些人工智能应用程序的方式进行规模化。你提到你一头扎进了市场中最艰难的部分，范围很大，质量标准很高。然而，像今天和永远一样，产品将是不完美的。是的。

你是如何考虑什么是足够好的，最低可行质量是什么？你如何继续交付更多，以及如何与用户沟通或协商？对于我们在市场上的这一艰难的一端，我们总是通过几个不同的买家角色和最终用户来穿针引线。

所以在买家角色方面，有首席医疗信息官（CMIO）。这个人代表系统内部的所有医生和护士。然后是首席信息官（CIO）。这个人代表系统的长期技术投资。他们担心沉没成本。他们担心与现有堆栈集成。他们不想在他们的生态系统中拥有太多应用程序。微软可能是一件永远不会让他们被解雇的事情。所以那里有一些挑战。然后是首席财务官（CFO），首席财务官只想确保有实际的、有形的投资回报率。所以对我们来说，我们知道在 2023 年初，我们无法勾选，我们无法在所有三个方面都取得成功，但我们可以做到三者中的两个。这对我们来说已经足够了。我们想，CMIO、CIO，太棒了，我们走吧。然后是 CMIO，最大的挑战是，我们能否为所有不同的专业提供服务？

我是一名心脏病专家。我的笔记，我的输出与肿瘤学家的输出看起来大相径庭。我们昨天刚刚宣布了斯隆凯特琳癌症中心。斯隆凯特琳癌症中心的笔记与初级保健医生的笔记或外科医生的笔记看起来大相径庭。所以所有这些不同的专业，都有不同的风格偏好。笔记的结构不同。

实际上被提取到笔记中的内容不同，工作流程也不同。例如，在急诊室，你走进一个房间，我不知道你是否在看 pit，但它实际上是一个相当真实的，我认为你走进一个房间，然后你就像，

病人到另一个病人，然后你回到房间一，然后你订购 X 光检查，然后你到房间三，然后你回到房间一。所以我们必须做的是为急诊室找到一种工作流程，我们可以将这些不连续的对话缝合在一起。现在我们正在这样做，我们正在努力为更广泛的护理团队做到这一点，将他们围绕一个患者的所有对话缝合在一起，为整个会诊创建一个工件集。

所以我认为这是我们的进入壁垒。这听起来像是一个很大的障碍。你拥有那个吗？你是将这种专业知识内部化吗？你只是与客户密切合作吗？你并不是每个版本的医生。我们公司有一些我们称之为“变种人”的人，他们是既是医生又是工程师的人。

例如，我们有一个工程师，他曾在 Meta 担任首席工程师，他也是一名临床医生。我们有一些医生每天都在深入研究提示工程。

但我们也有一些人可以进行更科学的研究。我们还有一些人从事合作伙伴成功或市场营销等其他方面的工作。所以我认为我们试图找到这些有趣的人员组合，因为它可以帮助我们更快地前进。他们在自己的脑海中进行着跨学科和多学科的会议。我们不必，我认为我们可以跳过这些步骤，有时与这些人一起。但总的来说，我想说的是，我们已经，

真正投资的地方。我们现在已经筹集了超过 5 亿美元的资金。那么这笔资金将用于何处？我认为其中很大一部分，80% 应该继续用于研发。所以只是弄清楚路线图上的下一步是什么？我们还能构建什么？我们能够深入堆栈，并在顶部进入新的工作流程和用户体验的能力，我认为

对我们非常有利。你曾在企业风险投资领域取得了非常成功的职业生涯。在此之前，你知道的，你一直从事医疗实践。然后你决定冒险一试，创办这家公司。是什么促使你这么做的？以及桥梁是如何建立起来的？就像 2017 年底一样，很明显，深度学习至少在研究方面开始起飞。

计算机视觉方面有很多公司正在做一些有趣的事情，例如在 CT 扫描领域，检测气胸或能够预测扫描上良性与恶性结节。我认为现在实际上这些东西开始以更真实的方式起飞。看到这些技术、这些产品将走向何方将会令人兴奋。

但在当时，很明显，我们可以做一些事情。我认为这个想法，一旦我们看到它，一旦我看到它，就很难不去看它。而且很容易让人非常痴迷于它。有趣的是，在我们创办公司时，我们就知道我们想服务故事的双方。

这方面有一个专业方面，但始终牢记患者，并考虑更大的系统对我们来说也是一件大事。而且，你知道的，在考虑不仅仅是专业人士、医生方面，因为这是我的专业痛点，而且还要考虑患者，我在 2018 年 3 月在诊所看到一位病人。

她有 10 年的乳腺癌病史。她开始来看我，因为她刚被开了多柔比星，这是一种会影响你心肌的化疗药物。所以她需要心脏病专家的批准才能继续进行这种化疗方案。

她非常紧张和焦虑，在我和她一起在检查室的整个时间里，她都快要崩溃了。所以在最后，我问她为什么，以及我是否做了什么或说了什么。她告诉我，自从她被诊断出患有乳腺癌的 10 年来，她的丈夫会去她看每一位医生的每一次就诊。而这次由于某种原因他不能来。所以我问她，他做了什么不明显的事情？她告诉我，他坐在角落里。他很安静。他只是做笔记。

她是一位匹兹堡大学的英语教授，允许我们讲述这个故事。但她告诉我，他为她做笔记意味着她可以更专注地与我相处，她可以进行眼神交流，她可以建立关系。然后他们可以回家，整理他的所有笔记，用他们理解的词语重写，然后去看下一位医生。

并感觉自己是主角，而不是局外人。她在房间里的病人那一侧的很多故事都是关于自主权的。是关于所有权的。是关于控制的。我认为临床医生方面，医生方面的故事很大程度上也是关于自主权的。去年有一篇发表在美国普通内科医学杂志上的文章指出，医生需要每天 30 小时才能完成所有工作。他们分解了所有这些时间需要去哪里。所以你总是偿还工作的债务

你永远无法领先。所以你无法控制你的时间。这就是为什么他们称之为“睡衣时间”，这种折磨让医生在晚餐后或孩子睡觉后写笔记，或者其他什么。

所以找到一种方法来穿针引线，尽管听起来可能很牵强，但就像在医生和病人或护士和病人之间架起桥梁一样，在医疗保健中最重要的这些人，这正是我们渴望做的事情。现在我们正在做。也许最后我要告诉你一件事。所以我们公司使用 Slack，在 Slack 内部，我们有一个名为“爱情故事”的频道。

所以我们每天都会收到来自全国各地医生的反馈，大量的反馈。我认为医生给你反馈通常是很英勇的，比如，“这糟透了，你必须做得更好。”例如，你没有认出我说这种药物的方式，或者我是一名胃肠病学家，我永远不会以这种方式在我的笔记的评估和计划部分排列我的问题，这对我没有好处，而且让我看起来像个糟糕的医生，或者其他什么。我们得到了这些反馈，我们喜欢它，它是氧气。对。

但我们也得到了这样的反馈，“这太棒了，我不会退休了。”现在我的职业生涯还有几十年，感谢这项技术。但在“爱情故事”这个频道里，所有这些反馈，这些积极的反馈，我们只是以编程的方式将其引导。所以我们公司里的任何一个人都可以随时进入这个频道。这就像目标，你知道的，这就像立即实现的目标。你立刻就能理解我们为什么都在如此努力地工作，以及为什么它有意义。因为像

在过去几年里，像在电话杆上这样的旅程，对我们许多人来说显然是新闻，我们都在锻炼新的肌肉，但这压力很大。

但这是我最喜欢的反馈。所以这个爱情故事来自 Tanner Health 的一位医生，这是一个农村医疗系统。她写信给我们。她写道，我上周坐在晚餐桌旁，我的儿子问我，“妈妈，你为什么现在不工作？”我直接拿出手机向他解释，桥梁是一个新的工具，可以让妈妈早点回家，和家人一起吃晚饭。我开始哭了起来，看着我的丈夫，然后他说，“妈妈现在每天晚上都能和我们一起吃晚饭了。”

我们每天都会收到这样的反馈，你知道吗？所以像多巴胺的冲击，你知道的，在超速增长中。这些都很棒。但我认为是催产素的冲击，就像这样。这是目标。这是成就感。我认为这就是我们公司真正追求的。所以每个人都在那里为使命而奋斗。但我认为这个使命，至少对我来说有点不同。我也是。你知道的，祝贺 Abridged 取得的所有令人惊叹的进展，Shiv，继续攀登。太棒了。非常感谢，Sarah。非常感谢。谢谢。

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