Carta Healthcare 用 Claude 驱动 Lighthouse 平台压缩临床数据抽取时间

Carta Healthcare的业务是把病历文档转化为临床登记所需的结构化答案。背景：人工摘录平均每例约1小时、复杂病例可达5–6小时；某大型医疗系统每年在14家医院抽取逾2.2万外科病例，年耗工超过1.1万小时，且记录散落多系统。选型上数据安全为决定因素：因涉及受保护健康信息（PHI），Claude经Amazon Bedrock接入，客户数据不用于模型训练；结合推理能力与已发表的偏差与对齐研究，通过医院IT与AI评审。做法：Lighthouse平台采用两阶段流水线——第一阶段用Claude Haiku 3.5与Sonnet 4从结构化数据与非结构化临床笔记中抽取相关证据；第二阶段由Claude Sonnet汇总证据、评分排序，形成登记问题的建议答案并附直接引用。摘录员从“找数据”转为“核验”，发现问题时多改提示词而非改代码，可当天在生产验证。自述结果：该系统常规病例单例耗时从30分钟降至15–22分钟，复杂病例从5–6小时降至约90分钟，年节省3667–6050小时，评审者间一致性（IRR）稳定在99%；公司客户留存100%，90%的客户扩大合作。文中数字为厂商与客户自述。