UTMB ने अपने इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में OpenEvidence AI को एम्बेड किया

टेक्सास विश्वविद्यालय मेडिकल ब्रांच (UTMB) और OpenEvidence ने 22 सितंबर, 2026 को एक सहयोग की घोषणा की, जो OpenEvidence के साक्ष्य-आधारित AI प्लेटफ़ॉर्म को UTMB के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में एम्बेड करता है, जिसमें UTMB के आधे से अधिक क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मियों को इस उपकरण के क्लिनिकल निर्णय समर्थन के सक्रिय उपयोगकर्ता बताया गया है।

घोषणा, जो मियामी, फ्लोरिडा से जारी की गई है, कहती है कि यह एकीकरण UTMB के चिकित्सकों और अन्य क्लिनिकल उपयोगकर्ताओं को इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के भीतर उद्धृत मेडिकल साक्ष्य तक सुरक्षित पहुंच प्रदान करता है।

एकीकरण कैसे काम करता है

यह एकीकरण मार्च 2026 में UTMB में लाइव हुआ और इसे मौजूदा क्लिनिकल वर्कफ़्लो में AI-सक्षम सूचना संसाधनों को सम्मिलित करने के लिए बनाया गया था। OpenEvidence UTMB के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड वातावरण में एम्बेड किया गया है, और क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मी अपने मानक UTMB एंटरप्राइज़ क्रेडेंशियल्स से साइन इन करते हैं, न कि अलग-अलग खाते बनाते हैं या असंबद्ध एप्लिकेशन के बीच स्विच करते हैं। यह व्यवस्था प्लेटफ़ॉर्म को UTMB के मौजूदा क्लिनिकल वर्कफ़्लो और एंटरप्राइज़ सुरक्षा ढाँचे के भीतर रखती है।

साइन इन करने के बाद, एक क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मी प्राकृतिक भाषा में क्लिनिकल प्रश्न टाइप कर सकता है और एक ऐसा उत्तर प्राप्त करता है जिसमें मेडिकल साहित्य, क्लिनिकल गाइडलाइन और अन्य स्रोतों के उद्धरण शामिल होते हैं। घोषणा के अनुसार, डिज़ाइन जनरेटिव AI इंटरफ़ेस की सुलभता को उस साक्ष्य-आधारित आधार के साथ जोड़ता है जो क्लिनिकल निर्णय‑निर्धारण के लिए आवश्यक है।

UTMB चार कैंपसों में अस्पताल चलाता है और दक्षिण‑पूर्व टेक्सास में 100 से अधिक क्लीनिक भी संचालित करता है। घोषणा इस व्यापक क्षेत्र में वर्तमान मेडिकल ज्ञान तक तेज़ पहुंच को विशेष रूप से मूल्यवान बताती है, यह कहते हुए कि UTMB के नेटवर्क में कहीं भी कार्यरत क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मी भौगोलिक स्थान की परवाह किए बिना समान साक्ष्य‑आधारित AI क्षमताओं तक पहुंच सकते हैं।

मार्च लॉन्च के बाद रिपोर्ट किया गया अपनाना

घोषणा मार्च के बाद OpenEvidence का उपयोग करने वाले क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मियों की संख्या और उनके द्वारा सबमिट किए गए क्लिनिकल क्वेरी की मात्रा दोनों में मजबूत वृद्धि की रिपोर्ट करती है। UTMB के आधे से अधिक क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मी क्लिनिकल निर्णय समर्थन के लिए OpenEvidence के सक्रिय उपयोगकर्ता हैं, और रिपोर्ट किए गए अपनाने के डेटा से पता चलता है कि कई क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मियों ने इस उपकरण को अपने वर्कफ़्लो का हिस्सा बना लिया है।

पीटर मैककैफ़्रे, MD, MS, FCAP, UTMB में उपाध्यक्ष और मुख्य डिजिटल एवं AI अधिकारी, ने कहा कि स्वास्थ्य सेवा में कई आशाजनक AI उपकरण हैं, और कठिन कार्य यह है कि उन्हें क्लिनिकल प्रैक्टिस में वास्तव में उपयोगी बनाया जाए जबकि स्वास्थ्य सेवा की सुरक्षा, शासन और भरोसे की आवश्यकताओं को बनाए रखा जाए। “लॉन्च के बाद उपयोग में वृद्धि यह संकेत देती है कि जब आप बाधाओं को हटाते हैं और उपयोगी AI को उन जगहों पर रखते हैं जहाँ क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मी वास्तव में काम करते हैं, तो वे इसका उपयोग करते हैं,” उन्होंने कहा, और जोड़ा कि UTMB का कार्यान्वयन क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मियों को AI‑जनित जानकारी प्रदान करता है जिसमें मेडिकल साहित्य और गाइडलाइन के उद्धरण शामिल होते हैं।

UTMB की व्यापक AI रणनीति

घोषणा इस कार्यान्वयन को स्वास्थ्य सेवा वितरण में AI लाने की UTMB की व्यापक रणनीति के हिस्से के रूप में प्रस्तुत करती है। उस रणनीति के तहत, घोषणा के अनुसार, UTMB का दृष्टिकोण एक एंटरप्राइज़ वातावरण स्थापित करना है — न कि अलग‑अलग स्टैंडअलोन एप्लिकेशन का संग्रह — जिसमें मान्य AI क्षमताओं को सुरक्षित रूप से क्लिनिकल और ऑपरेशनल वर्कफ़्लो में सम्मिलित किया जाता है, उचित रूप से शासित किया जाता है, और उनके वास्तविक‑विश्व उपयोग और प्रभाव के आधार पर मूल्यांकन किया जाता है।

UTMB का कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम पृष्ठ इस संस्थागत प्रयास को दस्तावेज़ करता है, जिसमें UTMB Artificial Intelligence Council की स्थापना और McCaffrey को संस्थान के प्रथम मुख्य AI अधिकारी के रूप में नियुक्त करना शामिल है। पृष्ठ में उनका वर्णन उपाध्यक्ष और मुख्य डिजिटल अधिकारी के रूप में किया गया है, जो UTMB की AI पहलों का नेतृत्व कर शिक्षा, शोध, नैदानिक परिणाम और परिचालन दक्षताओं को बढ़ाने के लिए कार्यरत हैं। वह 2018 से UTMB में हैं, जहाँ उन्होंने लैबोरेटरी सूचना सेवाओं, पैथोलॉजी इन्फॉर्मेटिक्स, बायोइन्फॉर्मेटिक्स और AI के निदेशक तथा पैथोलॉजी और रेडियोलॉजी विभागों में सहायक प्रोफेसर के रूप में कार्य किया है। पृष्ठ के अनुसार, उन्होंने Johns Hopkins University से मेडिकल डिग्री, Stanford University से बायोमेडिकल डेटा साइंस में मास्टर डिग्री, और Stanford से कृत्रिम बुद्धिमत्ता में ग्रेजुएट प्रमाणपत्र प्राप्त किया है, और वे University of Texas Healthcare AI Collaborative के सह-अध्यक्ष हैं, जो UT सिस्टम में स्वास्थ्य देखभाल में AI को आगे बढ़ाने के लिए काम करता है। पृष्ठ यह भी उल्लेख करता है कि उन्हें चार लगातार वर्षों तक Texas Monthly SuperDoctors Rising Star के रूप में मान्यता मिली है और वे स्वास्थ्य सूचना विज्ञान का परिचय: डेटा-आधारित उपकरण बनाना के लेखक हैं।

पृष्ठ पर सूचीबद्ध कार्यक्रम तत्वों में एक संयुक्त नीति, स्वीकृत जनरेटिव AI टूल्स की सूची, बाहरी AI इंटेक और आंतरिक AI प्रोजेक्ट अनुरोध प्रक्रियाएँ, तथा UTMB AI लर्निंग हब शामिल हैं।

ट्रैविस ज़ैक, MD, PhD, OpenEvidence के मुख्य चिकित्सा अधिकारी, ने कहा कि UTMB का दृष्टिकोण यह स्पष्ट समझ दर्शाता है कि क्लिनिकल प्रौद्योगिकी तब सफल होती है जब वह क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मियों की मौजूदा कार्यशैली के साथ मेल खाती है। “OpenEvidence को क्लिनिकल वातावरण में एकीकृत करके और सुरक्षित पहुंच को सरल बनाकर, UTMB यह प्रदर्शित कर रहा है कि स्वास्थ्य प्रणालियाँ साक्ष्य‑आधारित AI को एक रोचक तकनीक से रोज़मर्रा की क्लिनिकल क्षमता में कैसे बदल सकती हैं,” उन्होंने कहा।

घोषणा यह भी बताती है कि इस तैनाती से UTMB को बड़े पैमाने पर यह अध्ययन करने का अवसर मिलता है कि क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मी नई पीढ़ी के AI-सक्षम ज्ञान उपकरणों के साथ कैसे काम करते हैं। जैसे-जैसे उपयोग बढ़ता है, UTMB उपयोग और क्लिनिकल स्वास्थ्यकर्मियों के अनुभव का मूल्यांकन करता रहेगा और देखभाल के बिंदु पर साक्ष्य और क्लिनिकल इंटेलिजेंस की डिलीवरी को सुधारने के अवसरों की तलाश करेगा।