UTMB integra OpenEvidence AI nel suo fascicolo sanitario elettronico

La University of Texas Medical Branch (UTMB) e OpenEvidence hanno annunciato una collaborazione il 22 settembre 2026, che integra la piattaforma AI basata su evidenze di OpenEvidence nel fascicolo sanitario elettronico di UTMB, con più della metà dei clinici di UTMB segnalati come utenti attivi dello strumento per il supporto decisionale clinico.

L’annuncio, datato Miami, Florida, afferma che l’integrazione offre ai medici di UTMB e ad altri utenti clinici un accesso sicuro a evidenze mediche citate direttamente dal fascicolo sanitario elettronico.

Come funziona l’integrazione

L’integrazione è stata attivata presso UTMB nel marzo 2026 ed è stata realizzata per inserire risorse informative abilitate dall’AI nei flussi di lavoro clinici già in uso. OpenEvidence è integrato nell’ambiente del fascicolo sanitario elettronico di UTMB, e i clinici accedono con le loro credenziali aziendali standard di UTMB anziché creare account separati o spostarsi tra applicazioni disconnesse. L’accordo mantiene la piattaforma all’interno del flusso di lavoro clinico esistente di UTMB e del perimetro di sicurezza aziendale.

Dopo aver effettuato l’accesso, un clinico può digitare una domanda clinica in linguaggio naturale e ricevere una risposta che include citazioni alla letteratura medica, alle linee guida cliniche e ad altre fonti. Secondo l’annuncio, il design accoppia l’accessibilità di un’interfaccia AI generativa con il fondamento basato su evidenze necessario per il processo decisionale clinico.

UTMB gestisce ospedali su quattro campus oltre a più di 100 cliniche nel sud‑est del Texas. L’annuncio descrive l’accesso rapido alle conoscenze mediche attuali come particolarmente prezioso in tutto questo territorio, affermando che i clinici che operano in qualsiasi punto della rete di UTMB possono accedere alle stesse capacità AI basate su evidenze, indipendentemente dalla posizione fisica.

Adozione segnalata dal lancio di marzo

L’annuncio segnala una forte crescita da marzo sia nel numero di clinici che utilizzano OpenEvidence sia nel volume di query cliniche inviate. Più della metà dei clinici di UTMB sono utenti attivi di OpenEvidence per il supporto decisionale clinico, e i dati di adozione riportati mostrano che molti clinici hanno integrato lo strumento nel loro flusso di lavoro.

Peter McCaffrey, MD, MS, FCAP, Vicepresidente e Chief Digital and AI Officer di UTMB, ha affermato che il settore sanitario dispone di numerosi strumenti AI promettenti, e che il compito più difficile è renderli realmente utilizzabili nella pratica clinica mantenendo la sicurezza, la governance e la fiducia richieste dal settore sanitario. “La crescita nell’utilizzo dal lancio suggerisce che, quando si elimina l’attrito e si mette l’AI utile dove i clinici lavorano effettivamente, la usano”, ha detto, aggiungendo che l’implementazione di UTMB fornisce ai clinici informazioni generate dall’AI che includono citazioni alla letteratura medica e alle linee guida.

Strategia AI più ampia di UTMB

L’annuncio inquadra il dispiegamento come parte della più ampia strategia di UTMB per introdurre l’AI nella fornitura di assistenza sanitaria. Secondo tale strategia, l’annuncio afferma che l’approccio di UTMB è quello di creare un ambiente aziendale — piuttosto che una raccolta di applicazioni autonome — in cui le capacità AI validate sono integrate in modo sicuro nei flussi di lavoro clinici e operativi, adeguatamente governate, e valutate in base al loro utilizzo e impatto nel mondo reale.

pagina del programma di intelligenza artificiale di UTMB documenta quell’impegno istituzionale, inclusa l’istituzione del UTMB Artificial Intelligence Council e la nomina di McCaffrey come primo Chief AI Officer dell’istituzione. La pagina lo descrive come vicepresidente e chief digital officer che guida le iniziative AI di UTMB per migliorare l’istruzione, la ricerca, i risultati clinici e le efficienze operative. È in UTMB dal 2018, ricoprendo il ruolo di Direttore dei Servizi di Informazione di Laboratorio, Informatica Patologica, Bioinformatica e AI e come professore assistente nei Dipartimenti di Patologia e Radiologia. Secondo la pagina, possiede una laurea in medicina conseguita presso la Johns Hopkins University, un master in biomedical data science dalla Stanford University e un certificato di specializzazione in intelligenza artificiale dalla Stanford, ed è co‑presidente del University of Texas Healthcare AI Collaborative, che lavora per promuovere l’AI nella sanità in tutto il sistema UT. La pagina osserva inoltre che è stato riconosciuto come Texas Monthly SuperDoctors Rising Star per quattro anni consecutivi ed è l’autore di Una introduzione all’informatica sanitaria: costruire strumenti basati sui dati.

Tra gli elementi del programma elencati nella pagina vi sono una politica congiunta, un elenco approvato di strumenti AI generativi, processi di accettazione AI esterna e di richiesta di progetti AI interni, e l’UTMB AI Learning Hub.

Travis Zack, MD, PhD, Chief Medical Officer di OpenEvidence, ha affermato che l’approccio di UTMB riflette una chiara comprensione del fatto che la tecnologia clinica ha successo quando si adatta al modo in cui i clinici lavorano già. “Integrando OpenEvidence nell’ambiente clinico e semplificando l’accesso sicuro, UTMB dimostra come i sistemi sanitari possano trasformare l’AI basata su evidenze da una tecnologia interessante a una capacità clinica quotidiana”, ha detto.

L’annuncio afferma inoltre che l’implementazione offre a UTMB l’opportunità di studiare, su larga scala, come i clinici interagiscono con una nuova generazione di strumenti di conoscenza abilitati dall’IA. Con l’aumento dell’adozione, UTMB continuerà a valutare l’utilizzo e l’esperienza dei clinici e cercherà opportunità per migliorare la fornitura di evidenze e intelligenza clinica al punto di cura.