Tekoäly terveydenhuollossa on suhteellisen uusi tekniikka, mutta se on saanut vauhtia muutaman viime vuoden aikana. Sitä on käytetty erilaisiin tehtäviin sairauksien diagnosoinnista henkilökohtaisiin hoitoihin ja hallinnollisten tehtävien automatisointiin. Tietojen tallennus- ja laskentaominaisuuksien viimeaikaisten parannusten ansiosta terveydenhuoltojärjestelmissä on kuitenkin otettu käyttöön tehokkaampia keskustelupohjaisia tekoälyratkaisuja.
Nämä Healthcare Conversational AI -järjestelmät ovat virtuaalisia avustajia, jotka on suunniteltu tarjoamaan yksilöllisiä terveydenhuoltopalveluita potilaille. Helpottamalla kahdenkeskisiä keskusteluja ja virtaviivaistamalla erilaisia terveydenhuoltopalveluita nämä lääketieteelliset chatbotit parantavat merkittävästi potilaiden sitoutumista terveydenhuollon tarjoajien kanssa ja auttavat potilaita pääsemään parempiin terveydenhuoltopalveluihin.
Keskustelevan tekoälyn suosituimpiin käyttötapauksiin tutustuminen terveydenhuollossa
Tekoälyn sisällyttäminen terveydenhuoltoon tarjoaa monia etuja potilaille ja terveydenhuollon työntekijöille. Jotkut harvoista aloista, joilla Healthcare Conversational AI:ta voidaan käyttää, ovat:
Potilasajan ajoitus
Lääkäreiden ajanvaraukset useissa terveydenhuollon laitoksissa on hidasta tehtävää, joka vaatii huomattavan paljon odotusaikaa puhelimessa. Onneksi käyttäjät voivat varata saumattomasti aikoja haluamilleen lääkäreille käyttämällä Conversational AI -järjestelmiä. Lisäksi henkilökohtainen terveydenhuollon avustaja voi auttaa sinua ajanvarauksessa ja peruutuksissa.
Säännöllinen terveyden seuranta
Terveydenhuolto Keskustelevat tekoälyjärjestelmät voivat auttaa potilaita pysymään raiteilla saavuttaakseen terveydelliset tavoitteensa, kuten painon, mielialan jne. Nämä lääketieteelliset chatbotit antavat käyttäjille yksityiskohtaista tietoa tarvittavista toimenpiteistä tavoitteiden saavuttamiseksi säännöllisesti. Lisäksi se seuraa jatkuvasti potilaan edistymistä ja auttaa häntä pysymään rutiineissaan.
Potilaiden usein kysyttyihin kysymyksiin vastaaminen
Potilailla on usein mielessään useita kysymyksiä, joihin he etsivät vastauksia lääkäreillään. Valitettavasti jokaisen potilaan epäilyihin ja kysymyksiin vastaaminen on mahdotonta lääkäreiden tiukkojen rutiinien ja aikarajoitusten vuoksi. Keskusteleva tekoäly on sopivin valinta tällaisessa tilanteessa. Voit kysyä mitä tahansa kysymyksiä lääkäribotilta, joka antaa sopivat vastaukset.
Oireiden analysointi ja lääketieteellinen testaus
Terveydenhuolto Keskustelevat tekoälyjärjestelmät voivat tarjota potilasongelmien virtaviivaistetun diagnoosin tutkimalla potilaan syöttämiä oireita. Järjestelmä analysoi perusteellisesti kaikki potilaiden oireet ja tuottaa käyttökelpoisia näkemyksiä ongelmista, jotka saattavat vaivata potilasta. Tulosten perusteella järjestelmä joko varaa ajan sopivalle lääkärille tai auttaa sinua tekemään hoitosuunnitelman, jos ongelma on vähäinen.
Hallintotehtävien automatisointi
Useimmat terveydenhuollon laitokset ovat yleensä hautautuneita päivittäisten hallinnollisten tehtävien ylikuormitukseen. Automaattiset järjestelmät voivat yksinkertaistaa prosessia sallimalla terveydenhuollon työntekijöiden lähettää pyyntöjä, lähettää päivityksiä ja seurata pyyntöjen tilaa. Toisaalta botit voivat myös auttaa potilaiden perehdytysprosessissa ja auttaa ratkaisemaan heidän ongelmiaan tehokkaammin.
Hoidon jälkeinen hoito
Tehokas Conversational AI -järjestelmä voi luoda potilaille jälkihoitosuunnitelmia lääkärin diagnoosin ja sairaushistorian mukaan. Nämä hoito- ja jälkihoitosuunnitelmat on upotettu tilille, ja lääkäribotti toimittaa sinulle pyydettäessä tarvittavat tiedot.
Potilaiden tärkeät lääketieteelliset näkemykset
Healthcare Conversational AI on älykäs ja voi havaita potilaiden lääketieteellisten tietojen malleja ja suuntauksia NLP- ja ML-algoritmeilla. Ne tarjoavat arvokkaita näkemyksiä potilaan tiedoista ja tietueista, joista voi olla hyötyä suunniteltaessa potilaiden hoidonjälkeistä hoitoa ja parantaa potilastyytyväisyyttä.
Koneoppimisen rooli keskustelullisen tekoälyn kehittämisessä
Koneoppiminen on tärkeä työkalu Healthcare Conversational AI -kehityksessä. ML-algoritmit analysoivat valtavia tietomääriä tunnistaakseen kuvioita ja korrelaatioita keskustelun tarkkuuden ja tehokkuuden parantamiseksi. Koneoppimisalgoritmeissa on pääasiassa kolme pääosaa.
- Tahallisuus: Se on tekoälyjärjestelmän tavoite tai tarkoitus. Tarkoitus tarkoittaa käyttäjän toiveen ilmaisua tai tehtävää, jonka tekoälyjärjestelmä yrittää suorittaa käyttäjän puolesta. Se voi sisältää kysymyksiä jäsennellyssä tai jäsentämättömässä muodossa.
- Entiteetit: Nämä yksilöllisten avainsanojen ryhmät voivat tarkoittaa eri asioita, mutta ne kuuluvat samaan luokkaan. Esimerkiksi synonyymit, lyhenteet jne.
- Esimerkkejä: Nämä ovat ainutlaatuisia tapoja, joilla ihmiset voivat ilmaista samanlaisen tarkoituksen eri tavalla. Henkilö voi esimerkiksi kysyä saman kysymyksen kahdella eri tavalla: 'Voinko muuttaa tapaamistani' tai 'Voinko lykätä tapaamistani'?
Merkittäviä haasteita terveydenhuoltolaitoksissa, jotka keskusteleva tekoäly voi ratkaista
Kuten kaikilla muillakin toimialoilla, terveydenhuollossa on haasteita, joihin Healthcare Conversational AI vastaa nyt. Katsotaanpa joitain niistä:
Rajoitettu pääsy koulutustietoihin
Harjoitteludatan rajallinen saatavuus on varmasti haaste kehitettäessä tietopohjaisia terveyspalveluiden malleja. Koneoppimista ja tekoälymalleja ei voida kouluttaa tarkasti ilman tarkkoja koulutustietoja. Lisää tietoa tarvitaan kuvioiden ja poikkeamien havaitsemiseksi, mikä johtaa tarkkoihin diagnooseihin, oikeisiin hoitoihin ja alentaa hoitokustannuksia.
Tietosuoja ja tietoturva potilaille
Terveydenhuollon käyttöönoton myötä tietomurtojen, haitallisten hyökkäysten ja muiden turvallisuusuhkien riski kasvaa. AI-ratkaisujen on varmistettava, että oikeat tiedot kerätään, tallennetaan ja käytetään turvallisesti. Tämä sisältää potilastietojen käytön hallinnan, tietojen salauksen varmistamisen ja säännöllisen tietoturva-aukkojen valvonnan.
Integrointi EHR:n ja muiden terveydenhuollon työkalujen kanssa
Toinen merkittävä haaste keskustelevan tekoälyn kehittämiselle terveydenhuollossa on tekoälymallien integrointi potilaiden sähköisiin terveystietoihin. EHR on terveydenhuollon laitoksen potilaan täydellinen sairauskertomus, joka on linkitettävä keskustelupohjaisiin tekoälymalleihin tarkkojen ja toivottujen potilastulosten saamiseksi.
Yksiselitteisyys lääketieteellisessä terminologiassa
Lääketieteellinen terminologia on laaja, ja se voi vaihdella merkittävästi, kun lääkärit ja potilaat käyttävät niitä. Tästä syystä käyttäjän kielen ja tekoälymallin välille voi syntyä huomattava ero, mikä johtaa vääriin tuloksiin. Se on suuri haaste, jota ei ole vielä täysin ratkaistu, ja sen parissa työskentelee lääketieteellisten robottien tehostamiseksi ja tarkkuuden parantamiseksi.
Kliinisten protokollien noudattaminen
Lääketieteellinen terminologia on laaja, ja se voi vaihdella merkittävästi, kun lääkärit ja potilaat käyttävät niitä. Tästä syystä käyttäjän kielen ja tekoälymallin välille voi syntyä huomattava ero, mikä johtaa vääriin tuloksiin. Se on suuri haaste, jota ei ole vielä täysin ratkaistu, ja sen parissa työskentelee lääketieteellisten robottien tehostamiseksi ja tarkkuuden parantamiseksi.
Yhteenveto
Healthcare Conversational AI tarjoaa potilaille ennennäkemättömän pääsyn henkilökohtaiseen hoitoon ja lääketieteelliseen asiantuntemukseen. Keskustelevat tekoälyjärjestelmät parantavat potilaiden lääketieteellisiä tuloksia tarjoamalla tarkempia diagnoosi- ja hoitoneuvoja. Jos haluat myös kehittää toimivan Conversational AI:n terveydenhuoltoorganisaatiollesi, ota yhteyttä Shaip-asiantuntijoihimme tänään!
[Lue myös: Täydellinen keskustelullisen tekoälyn opas]
