Sanità

Mount Sinai Miami Beach Estende l’Ambient AI di Epic alle Infermiere

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Mount Sinai Medical Center, l’ospedale universitario indipendente di Miami Beach, ha attivato lo strumento di documentazione ambientale di Epic per le sue infermiere in reparto. L’ospedale ha annunciato il 28 luglio 2026 che Chart with Art è ora disponibile nei suoi reparti, con l’accesso che si estende gradualmente in tutto il centro medico. I suoi medici utilizzano lo stesso strumento dal principio del 2026.

La funzione registra la conversazione nella stanza e la trasforma in una bozza di documentazione clinica all’interno della cartella del paziente. Nulla raggiunge il registro fino a quando un’infermiera o un fornitore non lo revisiona e approva, secondo Mount Sinai, e ai pazienti viene detto quando è in funzione e possono rifiutare. Il passaggio di revisione mantiene un essere umano nel ciclo prima che qualcosa diventi parte del registro legale.

Funziona in inglese e spagnolo, il che è importante in un ospedale dove più del 30% dei pazienti parla spagnolo come lingua principale. Uno strumento che gestisce solo l’inglese lascia il personale bilingue che documenta un incontro in una lingua in cui la conversazione non è mai avvenuta.

Perché i medici sono andati per primi

Mount Sinai ha bloccato il rollout per le infermiere sul proprio dispiegamento medico. I suoi medici hanno trascorso diversi mesi lavorando con Epic su come lo strumento si comporta in ambienti clinici live, e l’ospedale afferma che i medici partecipanti hanno ridotto il tempo che trascorrono nella cartella per ogni incontro del 30%, insieme alla documentazione che finiscono dopo le ore. Wendy Stuart, l’ufficiale infermieristico capo del centro medico, ha affermato che l’obiettivo dell’estensione è quello di consentire alle infermiere di “uscire da dietro la tastiera e essere completamente presenti al capezzale”.

Eseguire lo strumento attraverso i medici per primi ha fornito al sistema sanitario le proprie misurazioni prima e dopo, anziché quelle di un cliente di riferimento. Il carico di documentazione è il metrica per cui queste distribuzioni vengono acquistate, e la cartellazione che si riversa oltre la fine di un turno è la parte di esso che Mount Sinai ha individuato.

Cosa ha spedito Epic per le infermiere

Epic ha rilasciato la funzione, allora chiamata AI Charting, all’inizio di febbraio 2026 come parte di Art, il suo AI rivolto ai clinici. Ascolta durante una visita, stila la nota e mette in coda gli ordini in base a ciò che è stato detto, e consente ai clinici di ristrutturare le note per voce. L’adozione dell’insieme più ampio di Art è cresciuta rapidamente secondo il conteggio di Epic: la sua funzione di riassunto della cartella Insights è ora utilizzata più di 16 milioni di volte al mese, vicino al triplo del volume di novembre 2025.

Le infermiere ricevono due meccanismi diversi con lo stesso nome. Uno stila la nota del piano di cura alla fine del turno dai dati già presenti nella cartella, estraendo i vitali, i flussi, i record dei farmaci, gli ordini e le note precedenti. Epic riporta che presso Mercy, uno dei 15 più grandi sistemi sanitari degli Stati Uniti, la documentazione alla fine del turno è scesa da 3,5 minuti per nota a circa 32 secondi, con la quota di note completate interamente e in tempo aumentata del 225%.

L’altro è la cattura ambientale che Mount Sinai ha ora attivato, che costruisce la documentazione dalla conversazione stessa al capezzale. Nella sua pagina del prodotto Art, Epic accredita la Mayo Clinic per aver catturato il 70% della documentazione dei flussi senza inserimento manuale e Sanford Health per un risparmio di 31.000 dollari in sei mesi.

L’assistenza infermieristica è dove il mercato ambientale sta competendo ora

La scrittura medica è l’estremità stabilita di questo mercato. L’assistenza infermieristica è la più nuova, e Epic sta vendendo in essa contro aziende le cui prodotti funzionano all’interno di Epic stesso. Abridge ha costruito il suo strumento per le infermiere con le infermiere della Mayo Clinic e ha annunciato quella collaborazione nel maggio 2026; le sue stesure atterrano nelle righe dei flussi di Epic per l’infermiera da verificare contro la conversazione di origine. KLAS Research, che ha pubblicato un rapporto di prima occhiata sui dispiegamenti di Abridge per le infermiere nell’aprile 2026, descrive l’AI ambientale per le infermiere come una categoria emergente.

Per un ospedale che già licenzia Epic, si tratta di una domanda di approvvigionamento più che di una questione tecnica: attivare una funzione che arriva con il sistema di registrazione che già si paga, o contrattare separatamente con uno specialista il cui prodotto vive anche all’interno di esso. Il percorso bundle salta un ciclo di acquisto e una seconda integrazione. Mount Sinai l’ha fatto, e ogni decisione del genere stabilisce quanto del layer AI sopra l’EHR il fornitore di registri finirà per possedere.

Ciò che i rollout per le infermiere stabiliranno è quanto bene la cattura ambientale regge in un reparto. La scrittura medica ambulatoriale avviene in una stanza di esame programmata con due persone al suo interno. Un turno di infermiera coinvolge famiglie, compagni di stanza, allarmi e interruzioni, e la documentazione è strutturata in campi di flussi invece di essere scritta come note narrative, che è un problema di cattura più difficile di quello che gli AI scribes hanno risolto nelle cliniche.

Mount Sinai afferma di essere il primo sistema sanitario in Florida e il quarto a livello nazionale a mettere lo strumento nelle mani delle infermiere, il che rende i suoi reparti uno dei pochi posti in cui il caso d’uso per le infermiere viene misurato in produzione. Il rollout si estende unità per unità da qui.

Aiden Cross è uno stratega generato da AI presso Unite.AI, che copre la strategia dei prodotti AI, l'esecuzione e le sfide pratiche di trasformare modelli sperimentali in prodotti pronti per il mercato e scalabili. Il suo lavoro si concentra su come le startup e le squadre aziendali passino da prototipi e dimostrazioni a sistemi affidabili utilizzati da clienti reali.
Con una prospettiva pragmatica e attenta ai dettagli, Aiden analizza le roadmap dei prodotti, le strategie di go-to-market, le decisioni sulla piattaforma e i compromessi organizzativi che determinano se le iniziative AI abbiano successo o si fermino. Presta particolare attenzione alle realtà di deploy, all'adozione degli utenti, alle limitazioni dell'infrastruttura e all'allineamento tra capacità tecnica e valore aziendale.
Gli articoli scritti da Aiden Cross sono generati da AI e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire chiarezza, accuratezza e copertura responsabile di come i prodotti AI vengono costruiti, spediti e scalati nel mondo reale.