Abridge

108 · Abridge 與醫療文書自動化

38:43YouTube 上架 2025-03-27Shiv Rao（Abridge CEO）

No Priors Ep. 108 | With Abridge Founder and CEO Shiv Rao, MD

Shiv Rao 談 Abridge 為什麼先攻最難的大型醫療體系，從語音辨識、病歷與帳單，到臨床決策支援的路線，以及醫師寫來的回饋。

108 講了什麼

• 從對話切入文書工作Abridge 的論點是 10 年內醫師和護理師不會被完全取代，而醫病之間的對話是許多流程的上游。公司先處理文書，再往外擴。
• 一份紀錄要同時是病歷和帳單Shiv 說在美國，醫師領的是「有記錄下來的照護」的錢，所以每份紀錄都是一張帳單。Abridge 產出的紀錄要同時符合臨床、科別、保險與地區的要求。
• 故意挑最難的市場公司很早就決定走大型醫療體系，而不是小診所或中型市場。理由是門檻高，要在各科別、各診間、各種語言都夠好，這樣幾乎只需要和另一家公司正面競爭。
• 從語音辨識往上疊核心是自家的語音辨識模型；往上是文字與語言的模型，抽取症狀、藥物、診斷與處置並對應到資料字典，再依醫護、病人、帳務三種讀者各寫一份摘要、轉換用詞。
• 下一步是訂單、帳務與決策支援Shiv 說對話裡還有檢查與用藥的訂單、帳單編碼、臨床試驗的收案條件，最終想做到在看診當下提供決策輔助。
• 用醫師的修改回頭調模型每份紀錄都會被醫師修改，Abridge 把這些編輯用在 post training，包括 DPO、reward modeling 與強化學習。

從哪一段開始看16 段

1. 00:05開場與起點主持人介紹 Shiv 與 Abridge，提到 $250 million 的 series D。Shiv 說公司 2018 年創立，核心論點沒變：未來 10 年醫師和護理師不會被完全取代，醫病對話是第一個訊號。
2. 01:22文書負擔與兩種紀錄醫師與護理師離職意願高，供需失衡。醫師按下 Abridge 後正常問診，結束時紀錄已生成；Shiv 說每份紀錄都是一張帳單，所以要同時符合臨床與計費，以及科別、保險與地區。
3. 03:40挑最難的市場醫療市場從診所到大型體系差異很大。Abridge 決定走大型醫療體系，門檻高，團隊的科學能力才有用武之地，也因此幾乎只和另一家公司競爭。
4. 05:44心臟科醫師創辦人Shiv 先在 UPMC 做企業創投，在 Carnegie Mellon 結識 Zach Lipton，之後辭職創業，仍持續看診。Kaiser、Sutter 已上線，簽下多年期合約的速度前所未見。
5. 07:50為什麼是現在兩顆星對上：疫情後的醫護倦怠與人力缺口，加上 2023 年初 ChatGPT 帶來的 generative AI。Abridge 的研究早於此。
6. 09:52從沒人信到回頭找2021、2022 年 demo 時客戶覺得不真實，到 2023 年 CIO、CMIO 才回頭要做 pilot。先進 University of Kansas、Emory、Yale，都是大成功。
7. 11:25信任與競爭對手面對既有系統，信任是唯一重要的貨幣。一位醫療體系主管告訴 Shiv，Abridge 已經是他們的核心基礎設施。對上 Microsoft 的正面比試至今沒輸過，也和 Epic 這類業者建立關係。
8. 14:21語音辨識與多語言核心是自家語音辨識模型，要認得各科藥名與術語。Shiv 回顧口述病歷的年代，並說明現在要處理多語言的醫病對話，產出英文紀錄。
9. 17:55文字模型與風格轉換同一次問診要寫給醫護、病人與帳務三種讀者。Abridge 做資訊抽取、對應資料字典，再做摘要，並依讀者轉換用詞。
10. 20:00往訂單、帳務與決策支援對話裡還有訂單、帳單編碼與臨床試驗收案條件。Shiv 說醫師把看診當下的決策輔助視為聖杯，目標是連診斷判斷的品質也拉高。
11. 22:04規模與回饋迴圈路線圖原本想要三年，現在同時在做。每幾天就有數百萬次對話，Shiv 提到認知負擔與倦怠的下降幅度，並用醫師的修改做偏好調校。
12. 25:24技術與採用的落差主持人問為何 Med-PaLM 2 勝過醫師卻沒被採用。Shiv 說關鍵是找對切入點：低風險、高頻率、有醫師把關，並向 CFO 證明不會少收錢。
13. 27:14Shiv 自己用 AI 看診值班時用 GPT 與 Claude 輔助判斷，有時一次就對，有時要來回三四次。年輕醫師摸索得比資深醫師快，但病重時多數人還是會想看真人醫師。
14. 28:49品質門檻與三種買家主持人問什麼叫夠好。Shiv 說要在 CMIO、CIO、CFO 之間取捨，Abridge 當時只能拿下兩個；各科紀錄風格不同，急診還要串接不連續的對話。
15. 32:46創業的原因2017 年底深度學習在研究端起飛，Shiv 看見機會。一位乳癌病人靠先生在診間記筆記，讓 Shiv 想到病人與醫師雙方的主導權。
16. 36:07Love Stories 頻道公司 Slack 有個頻道收集醫師的回饋，Shiv 唸了一位鄉村醫療體系醫師的來信，並說高速成長的多巴胺撐得過衝刺，公司真正要的是這種催產素。

值得記的話5 句

• So every single one of these notes is actually a bill.所以每一份紀錄其實都是一張帳單03:08

• the only currency that ends up mattering in healthcare is trust醫療裡最後真正算數的貨幣只有信任11:42

• we are core infrastructure. So if we go down the entire health system goes downShiv 轉述一位醫療體系主管的說法：我們已經是核心基礎設施，我們一掛，整個醫療體系就跟著停擺12:13

• Even if we're never going to be absolutely perfect, we're getting less imperfect and it's worth it.就算永遠不會完美，我們也一直在變得沒那麼不完美，這就值得25:09

• But I think it's the oxytocin hits like this. It's the purpose. It's the fulfillment.但我覺得是像這樣的催產素，是使命感，是成就感38:00

名詞與人物10 個

Abridge

Shiv 創辦的公司，處理醫病對話並產出病歷、帳務等文書。

Shiv Rao

Abridge 創辦人暨 CEO，心臟科醫師，現在仍定期看診。

Zach Lipton

Abridge 的 chief technology science officer，Carnegie Mellon 教授，全職在公司。

clinical note / billable note

臨床紀錄與計費紀錄，Abridge 要讓同一份紀錄同時符合兩者。

pajama time

醫師下班後在家補寫病歷的時間。

CMIO / CIO / CFO

醫療體系的三種買家：代表醫護的首席醫療資訊官、管長期技術投資的 CIO、看投資報酬的 CFO。

Epic

Shiv 舉的合作例子：要打進醫療體系，得證明能接上對方既有的技術堆疊。Shiv 說 2022 年那段時間四處 demo，才建立起信任。

after visit summary

給病人的看診後摘要，是 Abridge 產出的文件之一。

contextual reasoning engine

Abridge 的內部機制，整合對話、病歷、保險系統與臨床教科書的資訊。

DPO / reward modeling

Abridge 用醫師修改做 post training 的方法。

提到但沒有展開

• Abridge 內部有 Shiv 稱為「mutants」的人，是兼具醫師與工程師身分的員工，例如曾任 Meta principal engineer 的臨床醫師，Shiv 說這種人能少掉許多溝通。
• Shiv 說募資超過 $500 million，其中 80% 應繼續投入 R&D。
• 急診室那套把不連續對話串起來的做法，正在擴展到整個照護團隊，為同一位病人的所有對話產出一組文件。

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