配备有介于医生办公室和医院之间的设施，并带有AI代理引导全科医生进行不熟悉的诊断和程序的移动诊所有望改善农村地区的医疗保健访问。美国卫生高级研究计划局（ARPA-H）正在投资开发这样的诊所，密歇根大学领导的两个大型团队之一正在设计和构建AI组件。
即使在农村医院开始缩减服务和关闭之前，对于生活在偏远地区的人来说，获得持续的医疗服务已经是一个挑战。这个新项目旨在改善访问，想象一下《Knight Rider》与《Northern Exposure》的结合，在未来，农村医疗保健专业人员可以通过他们旅行的车辆即时扩展其知识。
“我们希望把医院带到家里，或教堂停车场——无论是在密歇根州的上半岛还是印第安纳州中部——那里最近的能够提供患者所需护理的医疗中心可能有两小时的车程。”密歇根大学机器人学和电气工程与计算机科学教授、AI项目负责人Jason Corso表示。
Corso说，移动诊所将通过减少服务区域内的永久建筑需求以及使医师助理和护士能够在AI代理的指导下进行更复杂的程序来降低护理成本。AI代理还将能够学习诊所运营商和患者的需求，因此无需手动定制软件。
该项目获得了最高2500万美元的资金支持，密歇根大学领导的AI团队汇集了广泛的医院专家、农村从业者和工程师，分为三个子团队。他们代表了八所大学和研究开发公司RTX BBN Technologies。AI代理将是ARPA-H五部分计划中的一部分，用于原型设备的开发，包括连接诊所内各种数据源、患者佩戴的设备和患者的健康记录；开发小型CT扫描仪用于移动3D成像；以及建造原型移动诊所。最终，团队将在第三年测试AI代理在移动诊所中的表现。在此之前，他们将使用一个固定的诊所，配备类似于提议的移动诊所，评估代理满足患者和临床医生需求的程度。
AI代理建立在Corso先前的工作基础上，设计AI代理以在不同场景中提供智能指导。烹饪是一个很好的测试平台，因为它涉及一组原材料和工具、一系列事件和技巧——而且风险相对较低。他的团队随后制定了提升个人烹饪技能的战略，指导士兵进行战场急救。对于当前项目，团队预计AI代理将与家庭医生或执业护士一起工作——这些人具有大量的基础知识，但缺乏专科医生的培训和经验。
技术团队将构建能够表示医疗任务、移动诊所内部情况以及患者和全科医生状态的模型。目标是创建一个不仅可以观察全科医生的动作并引导他们完成不熟悉的任务，还能识别意外情况并相应调整的AI代理。
该能力的一部分将是识别人类的情感状态，例如当患者病情急剧恶化时，全科医生变得紧张。护理领域的合作者将带来读取人的专业知识并校准他们提供的援助。在他们的输入下，AI代理可能会学会在紧张情况下改变其传递信息的方式。
医疗团队和系统集成团队将收集用于训练AI模型的数据集。这包括评估可能导致错误诊断和治疗的数据偏差。医疗团队还将提供关于如何执行医疗任务的丰富指导，特别是在心脏和创伤护理方面。
系统集成团队和技术团队将构建名为VIGIL的原型AI代理，即远程农村医疗保健中的智能引导向量。然后，系统集成和医疗团队将通过临床环境中的测试迭代改进它，解决医疗专业人员和患者确定的痛点。
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