Google Cloud於HIMSS24發表多項解決方案，可協助醫療照護和生命科學機構實現相互操作性（Interoperability），為其業務建立更好的資料基礎，以及部署生成式AI工具，以改善患者照護結果。
醫療照護的行政成本在2022年增長30%，達到每年600億美元規模（CAQH）。同年，根據Medscape報告指出，醫生職業倦怠率上升到53%；而根據世界衛生組織在2020年的統計，全球護理師人力缺口超過1,300萬名。上述現象清楚表明，醫療照護業者、醫療保健支付者、電子病歷業者和生命科學公司擁有絕佳機會建構生成式AI解決方案，以幫助醫護和相關人員工作更有效率，並取得更佳成果。
Google Cloud的Vertext AI for Healthcare正式推出，可協助開發人員建構更好的輔助工具，減輕臨床醫師和其他醫療系統工作人員的行政負擔。具體而言，它能夠在包含FHIR資料和臨床筆記等廣泛資料上，進行經過醫療微調的生成式AI搜尋。上述搜尋與問答功能現在已經與MedLM、Healthcare Data Engine（HDE）和Cloud Healthcare FHIR API整合，使醫療照護和生命科學機構更容易建構新世代醫療系統所需要的資料分析和AI解決方案。
- 提供經過醫療微調的搜尋：透過對電子病歷（EHR）資料、掃描文件和其他臨床資料進行經過醫療微調的搜尋，醫療照護應用程式現在可以向臨床醫師和其他參與決策和處理的人員顯示最相關資訊，再也無需爬梳數百頁筆記，或在不同的螢幕和應用程式間切換找尋資料。
- 擁有可配置的雲端API：醫療照護應用程式開發人員能使用可配置的雲端API，將經過醫療微調的搜尋直接整合到臨床醫師的工作流程工具中。
- 具備問答能力：臨床醫師現在可以使用該服務，回答例如「患者是否有癌症史？」等問題。通常這不僅需要理解與癌症相關的醫學術語，還要能掌握醫療筆記和掃描檔案文件中語言的細微差別。
- 連結真實資料：因為結果是以醫療照護機構的真實資料為根據，Vertex AI Search for Healthcare也能引用並連結到生成的答案所依據的特定資料，讓使用者因為答案可供查證而產生信心，有助於降低臆測或錯誤解答的風險。
- 先行整合資料平台：生成式AI和搜尋應用程式需要高品質資料，才能確保生成式AI產出實用內容。HDE提供自動化工具和元件，簡單上手即能快速建構高水準的患者資料整合平台。Vertex AI Search和HDE的整合，支援支援和摘要用例，使用者不需自訂整合。
- 擁有更深入的醫學理解能力：MedLM工具善於處理複雜醫學主題，而Vertex AI Search for Healthcare則能提供以患者病歷為基礎，經醫療微調的搜尋功能。兩者互相結合後，醫療照護機構就能從MedLM和患者的病歷中，針對複雜的醫療問題找到最相關解答。現在精選客戶可以先行體驗整合MedLM的醫療照護和生命科學適用的 Vertex AI Search。
Google Cloud醫療照護全球總監Aashima Gupta指出，生成式AI百百種，而用於醫療照護領域者，承擔的風險尤其高。醫療照護機構需要的企業級生成式AI解決方案，必須根據真實資料打造。Vertex AI Search for Healthcare已在醫療照護機構帶來效果，臨床醫師現在能適時取得正確資訊和見解，完整掌握決策所需資訊，也就能因此改善整體的患者照護品質。」
為幫助世界各地的醫療照護機構建立可相互操作的高品質資料平台，讓相關人員都能善用生成式AI優勢，Google Cloud宣布一個全新「按消費定價」的代管服務－Healthcare Data Engine（HDE），並將各式新功能提供給全球使用者使用。重要更新內容包括：
- 簡化管理和定價：現在部署HDE時，可採取按消費定價、即付即用，以及代管服務方式。這樣一來產品可望開放給更多醫療照護機構，協助他們在雲端部署、建構並管理幾乎達到即時的醫療照護資料平台。
- 全球供貨：HDE將進一步拓展到北美以外的地區，並在歐洲和亞太地區大部分的雲端區域實現全球部署。
- 推出低程式碼圖形資料對應IDE：透過引入HDE Data Mapper，一個由Google Research專為醫療照護機構所建構的新低程式碼圖形整合開發環境（IDE），可以輕鬆轉換資料，以FHIR格式建構高品質的縱向患者病歷，以支援AI應用程式。
- 成為AI和分析解決方案的基石：透過整合HDE與Vertex AI Search for Healthcare，臨床醫師可以一次搜尋多個系統和格式，節省寶貴時間，更能專注於與患者互動並改善整體患者體驗。此外，由於已與MedLM整合資訊，便能回答以患者資料為基礎的複雜問題。