UTMB integrerar OpenEvidence AI i sin elektroniska patientjournal

University of Texas Medical Branch (UTMB) och OpenEvidence annonserade ett samarbete den 22 september 2026, som integrerar OpenEvidence:s evidensbaserade AI-plattform i UTMB:s elektroniska patientjournal, där mer än hälften av UTMB:s kliniker rapporteras som aktiva användare av verktyget för kliniskt beslutsstöd.

Meddelandet, daterat Miami, Florida, sade att integrationen ger UTMB:s läkare och andra kliniska användare säker åtkomst till citerad medicinsk evidens direkt från den elektroniska patientjournalen.

Hur integrationen fungerar

Integrationens lansering på UTMB skedde i mars 2026 och den byggdes för att placera AI‑stödda informationsresurser i de kliniska arbetsflöden som redan används. OpenEvidence är inbäddat i UTMB:s elektroniska patientjournalmiljö, och kliniker loggar in med sina vanliga UTMB‑företagsuppgifter i stället för att skapa separata konton eller växla mellan fristående applikationer. Arrangemanget håller plattformen inom UTMB:s befintliga kliniska arbetsflöde och företagssäkerhetsram.

Efter inloggning kan en kliniker skriva en klinisk fråga på naturligt språk och få ett svar som innehåller referenser till medicinsk litteratur, kliniska riktlinjer och andra källor. Enligt meddelandet kombinerar designen den enkla åtkomsten till ett generativt AI‑gränssnitt med den evidensbaserade grund som kliniskt beslutsfattande kräver.

UTMB driver sjukhus på fyra campus samt mer än 100 kliniker i södra Texas. Meddelandet beskriver snabb åtkomst till aktuell medicinsk kunskap som särskilt värdefullt över detta område, och konstaterar att kliniker som arbetar var som helst i UTMB:s nätverk kan nå samma evidensbaserade AI‑funktioner oavsett fysisk plats.

Rapporterad adoption sedan marslanseringen

Meddelandet rapporterar stark tillväxt sedan mars både i antal kliniker som använder OpenEvidence och i volymen av kliniska frågor de skickar in. Mer än hälften av UTMB:s kliniker är aktiva användare av OpenEvidence för kliniskt beslutsstöd, och de rapporterade adoptionsuppgifterna visar att många kliniker har gjort verktyget till en del av sitt arbetsflöde.

Peter McCaffrey, MD, MS, FCAP, vice verkställande direktör och chef för digitala och AI‑frågor på UTMB, sade att vården har många lovande AI‑verktyg, men att den svårare uppgiften är att göra dem verkligt användbara i klinisk praxis samtidigt som man upprätthåller den säkerhet, styrning och förtroende som vården kräver. ”Den ökade användningen sedan lanseringen tyder på att när man tar bort friktion och placerar användbar AI där klinikerna faktiskt arbetar, så använder de den,” sade han och tillade att UTMB:s implementering ger kliniker AI‑genererad information som innehåller referenser till medicinsk litteratur och riktlinjer.

UTMB:s bredare AI‑strategi

Meddelandet presenterar utrullningen som en del av UTMB:s bredare strategi för att införa AI i vårdleveransen. Enligt strategin, enligt meddelandet, är UTMB:s tillvägagångssätt att skapa en företagsmiljö – snarare än en samling fristående applikationer – där validerade AI‑funktioner säkert integreras i kliniska och operativa arbetsflöden, styrs på lämpligt sätt och bedöms utifrån deras verkliga användning och påverkan.

UTMB:s sida för artificiell intelligensprogram dokumenterar detta institutionella arbete, inklusive lanseringen av UTMB Artificial Intelligence Council och utnämningen av McCaffrey till institutionens första Chief AI Officer. Sidan beskriver honom som vice verkställande direktör och chef för digitala frågor som leder UTMB:s AI‑initiativ för att förbättra utbildning, forskning, kliniska resultat och operativ effektivitet. Han har varit på UTMB sedan 2018 och har tjänstgjort som chef för laboratorieinformationsservice, patologi‑informatik, bioinformatik och AI samt som biträdande professor i avdelningarna för patologi och radiologi. Enligt sidan har han en läkarutbildning från Johns Hopkins University, en masterexamen i biomedicinsk datavetenskap från Stanford University och ett forskningscertifikat i artificiell intelligens från Stanford, och han är medordförande för University of Texas Healthcare AI Collaborative, som arbetar för att främja AI inom vården över hela UT‑systemet. Sidan noterar också att han har erkänts som Texas Monthly SuperDoctors Rising Star i fyra på varandra följande år och är författare till En introduktion till hälsoinformatik: Bygga datadrivna verktyg.

Bland programdelarna som listas på sidan finns en gemensam policy, en godkänd lista över generativa AI‑verktyg, externa AI‑intag och interna AI‑projektförfrågningsprocesser samt UTMB AI Learning Hub.

Travis Zack, MD, PhD, chef för medicinska frågor på OpenEvidence, sade att UTMB:s tillvägagångssätt speglar en tydlig förståelse för att klinisk teknik lyckas när den anpassas till hur kliniker redan arbetar. ”Genom att integrera OpenEvidence i den kliniska miljön och förenkla säker åtkomst visar UTMB hur vårdsystem kan föra evidensbaserad AI från en intressant teknik till en vardaglig klinisk förmåga,” sade han.

Meddelandet säger också att implementeringen ger UTMB möjlighet att i stor skala studera hur kliniker arbetar med en nyare generation av AI‑stödda kunskapsverktyg. Allt eftersom antagandet ökar kommer UTMB fortsätta utvärdera användning och klinikernas upplevelse samt söka möjligheter att förbättra leveransen av evidens och klinisk intelligens vid vårdpunkten.