你的下一台电脑，为什么不是电脑。
这是苹果今年新款iPad Pro的官方口号。
众所周知，iPad Pro的生产力是一个形而上的问题。毕竟每个人需要生产的东西不一样，使用场景也不一样。
当然，iPad Pro也有一些公认的好的生产力场景，比如大学生做笔记、存储课件等。
上周有机会和一家人工智能医疗服务应用公司谈了谈，这家公司叫易诊所智能。
他们所做的应该是我见过的iPad Pro使用场景中最有生产力的。他们正在使用iPad Pro帮助医生和护士提高诊断效率，挽救生命。
简单来说，这家公司开发了一套在iPad Gavin Society Encyclopedia Pro上运行的app。护士可以根据操作界面为患者进行提问和分针，并根据病理自动匹配相应的科室和最合适的医生。
看似只是将传统的第一步分诊流程搬到了iPad Pro上，但实际效果是，当患者前往加文社的诊室时，医生可以在3到5秒内完整浏览患者的生命体征、主要诉求、当前病史及相关病历。高危疾病排除后，系统会自动帮助医生推进诊断流程，包括建议检查项目，根据最终诊断生成处方，连同患者的电子病历。
AI系统可以在40秒内完成患者所有生命体征的检测，3分钟内完成检测报告和分级。对于意识清醒、能够表达自己的患者，机器人会提示护士6个问题。完成这6个有针对性的问题后，智能机器人可以自动给患者评分。2级需要马上送急诊室，3级和4级可以等。这样可以更高效地分配和调度急救资源，及时抢救危重病人。
这些东西，以前在医院，其实都是靠医生的经验。
该系统在上海市第十人民医院进行了测试。高危患者到急诊室的分诊时间从过去的60到90分钟减少到不到3分钟。分诊后，二次转诊率(即分诊错误率)由31%降至3%。医生对每位患者的出诊时间平均减少了1.5分钟，在诊断层面大大减少了漏诊。
原则上整个系统的基本诊断原理其实和医生的学习过程是一样的。自2005年以来，该系统中已有近4.5亿份脱敏电子病历和1000多万份医疗文档。该系统建立的多学科医学知识图谱包含10亿个相关神经元。
换句话说，这个系统将比任何医学专家更有经验。当然，医生的作用还是相当必要的。AI辅助诊断能做的是提高效率，而不是从头到尾解决所有的诊断问题。
这个逻辑其实有点类似于自动驾驶汽车。虽然自驾在大部分场景下都能做得很好，但还是需要安全员作为保障。医院更是如此，AI诊断准确，治病救人的案例还是需要医生把关。
诊所创始人在接受采访时表示:之所以选择在苹果生态上开发，并最终将系统放在iPad Pro上，其实是看重苹果设备的易操作性、数据安全性、系统稳定性和较强的续航能力。
的确，iPad Pro或者任何iPad的平板形态都相当适合医院这种使用场景。通过简单的触摸就可以进行三分，效率也很高。当然，现在市面上能买到的安卓平板并不多。
整个面试过程中印象最深的其实是使用这个系统后护士分诊效率的提升，还是上海市第十人民医院。据护士反馈，护士收集患者症状的比率从系统上线前的20%提高到了98%以上，护士的整体分诊准确率从70%提高到了97%，护士分诊的培训时间也从原来至少五个月的师徒培训缩短到了现在的一个小时。
我还简单搜索了下一个急诊分诊护士的工作流程:
患者治疗→分诊护士会诊→病情评估和初步判断→带患者到诊室→诊室会诊后，会协助医生进行诊疗和抢救。
事实上，这是一份非常依赖经验和组织、沟通和协调能力的工作。iPad Pro上搭载的系统实际上解决了很大一部分疾病评估和初步判断的问题，也可以减轻文佳社会百科部分护士的分诊压力。
还有一个很重要的因素，就是每一步的网上记录，可以保留更好的证据，避免医患纠纷。
你看，其实这就是iPad Pro所能表现出来的生产力。重点不是硬件，而是什么样的人用这样的设备解决什么样的事情。
你的下一台电脑可能是一台电脑，但是iPad Pro的很多工作场景已经让一些人的下一台电脑换成了iPad Pro。
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