Google Cloud 推出医疗 AI 搜索：一键跨病历调取数据，直链原始来源

医生每天最耗费心力的事，往往不是诊断本身，而是看完病之后还要坐在电脑前补写几个小时的病历。在医疗圈里，这甚至有个专门的叫法，叫「睡衣时间」。

Google Cloud 宣布在自家的 Vertex AI Search 平台中上线专门针对医疗健康与生命科学领域的新搜索功能。简单来说，就是给医生配一个能看懂各种杂乱档案的生成式 AI 助手。

告别翻传真和扫描件的日子

现在的医疗数据非常分散。一个病人的过往记录可能散落在电子健康档案、医生随手写的临床笔记，甚至是早年扫描的纸质单据和传真里。

以往医生要想搞清楚某个病人的完整病史，得把这些系统一个个打开翻一遍。而 Google 的新工具允许医生直接在搜索框里提问，比如「这位患者在过去 12 个月里吃过哪些药」，系统就会直接去抓取所有相关记录并给出整合后的答案。

除了帮医生查病史，这套搜索能力还能用来自动匹配医疗计费代码，或者快速筛查患者是否符合某项临床试验的入选标准。

为了解决医生最担心的 AI 胡说八道问题，系统给出的每一条回答都会附带原始数据的引用和链接。这些数据完全来自医疗机构自己的内部系统，医生随时可以点回去核对出处。

医疗行业的文书负担有多重？美国医学会 2016 年资助的一项研究显示，医生每花一小时接诊病人，就要额外花两个小时处理行政工作，下班后还要搭进去一两个小时。Medscape 调研也显示，2022 年有 53% 的医生感到职业倦怠，而 2018 年这个数字还是 42%。

医院很心动，但不敢直接拿它看病

这套功能并不是全新的底层模型，而是基于 Google 现有的 Healthcare API 和 Healthcare Data Engine 搭建的。

Google Cloud 方面强调，他们非常清楚医护人员的工作流程容不得半点干扰，所以新工具会直接嵌入医生现有的工作界面里，不会强迫大家换一套新软件。

目前 Mayo Clinic、Hackensack Meridian Health 和 Highmark Health 已经在测试这套工具。但各大医院的态度相当清醒：先拿来干杂活，绝不直接碰临床诊断。

Mayo Clinic 首席信息官 Cris Ross 就直言，他们虽然好奇且热情，但也极度谨慎，在技术真正准备好之前绝不会把它放进病人诊疗环节。他们目前的计划是先让它帮护士总结冗长繁琐的手术记录，或者查询「患者吸烟史」这种基础事实。

Highmark Health 则表示内部已经攒了 200 多个应用想法，但目前依然是小团队试点。另外在隐私方面，Google Cloud 表示新服务符合 HIPAA 法规，不会访问客户数据，也不会把医院数据拿去训练模型。

为什么重要

我们认为，Google 这次做了一件非常聪明的事：它没有像很多初创公司那样急着去挑战「AI 替医生看病」这种高风险命题，而是退回到底层的搜索和整理，帮医生把被行政文书占满的时间抢回来。

对普通医护人员来说，这意味着他们不必在深夜的「睡衣时间」里抓狂翻找不同格式的文档。只要系统能稳定提供出处链接，打消医生对幻觉的顾虑，这种工具在医院内部的推广阻力就会小很多。

对整个行业而言，这反映出大模型在医疗赛道的竞争逻辑变了。以前大家比拼的是医学考试得分有多高，现在拼的则是谁能无缝嵌进现有的电子病历系统，同时守死 HIPAA 和数据隐私的底线。

不过隐患依然存在。医疗数据长年存在格式碎片化、历史文档扫描不清晰的问题，哪怕底层模型再聪明，一旦原始记录本身有缺漏或矛盾，AI 整合出来的信息依然可能误导判断。因此现阶段各家大医院只敢让它处理行政杂务，也是不得不做的防御姿态。