Tiedämme, että asianmukainen viestintä lääkärin ja potilaan välillä voi vähentää diagnoosin viivästyksiä 30 % ja parantaa hoitoon sitoutumista jopa 25 %. Nämä huikeat luvut muistuttavat meitä asianmukaisten keskustelujen merkityksestä terveydenhuollon toimittamisessa. Vaikka nämä keskustelut muodostavat lääketieteellisen käytännön peruskiven, niiden rakenteen puute muodostaa suuren esteen kaikelle dokumentaatiolle. Tämä artikkeli korostaa, kuinka tekoäly muuttaa tapaa, jolla nämä tärkeät keskustelut tallennetaan, ymmärretään ja sovelletaan potilaiden hoidon parantamiseen.
Lääkärin ja potilaan keskustelut: Terveydenhuollon sydämenlyönti
Potilaan ja lääkärin välinen keskustelu on olennainen vuorovaikutus kaiken terveydenhuollon taustalla. Se tarjoaa arvoa tiedolle tavallisten kliinisten tietopisteiden lisäksi. Se auttaa luomaan hyviä ihmissuhteita lääkäreiden ja potilaiden välille, helpottaa tiedonvaihtoa ja ottamaan potilaat mukaan päätöksentekoprosessiin. Kun potilaat kokevat, että heidän sanansa kuullaan ja ymmärretään, he antavat diagnoosin kannalta kriittistä tietoa.
Vaikka potilaan ja lääkärin vuorovaikutus on kova pähkinä, ne osoittautuvat silti vaikeiksi ja vaativat siten järjestelmällistä dokumentointia ja analysointia. Perinteiset menetelmät - kirjoitetut muistiinpanot tai manuaalinen transkriptio - ovat täynnä virheitä, yleensä vievät paljon aikaa, eivätkä ne aina ole tehokkaita potilaan hoitoon valtavasti vaikuttavien kontekstuaalisten elementtien vangitsemisessa.
Kuinka tekoäly analysoi lääkärin ja potilaan keskusteluja
Keskustelujen litterointi
Nykyaikaiset lääketieteelliset transkriptioratkaisut perustuvat tehokkaisiin tekoälytyyppisiin algoritmeihin, jotka on koulutettu suuren lääketieteellisen sanaston avulla tarkkuuden saavuttamiseksi riippumatta siitä, kuinka monimutkainen tai paksu korollinen kaiutin on, muuntaen äänitallenteet haettavissa oleviksi, tarkkoiksi ja turvallisesti tallennetuiksi teksteiksi, jotka tukevat laadukasta potilaiden hoitoa.
Strukturoimattoman tiedon strukturointi
Silti terveydenhuollossa yli 80 % kaikesta lääketieteellisestä tiedosta on edelleen jäsentämättömässä muodossa. Tässä tapauksessa tekoäly auttaa lajittelemaan nämä raakatiedot ja saamaan ne mielekkäisiin luokkiin/muotoihin, kuten oireisiin, diagnooseihin, hoitosuosituksiin ja jatkohoitosuunnitelmiin. Kliinikot voivat käyttää näitä muotoja parempaan diagnoosiin.
Tunneanalyysi ja emotionaalinen konteksti
Pelkkojen sanojen lisäksi tekoäly pystyy nyt hyödyntämään keskustelujen emotionaalisia pohjavirtoja ja auttamaan tunnistamaan huolenaiheita, huolia tai väärinkäsityksiä, joita potilas saattaa ilmaista, mutta jotka todennäköisesti jäävät käsittelemättä.
Edistyneet syväoppimismallit, kuten BERT, ovat osoittaneet kykenevänsä seuraamaan emotionaalista kontekstia kliinisissä vaihdoissa suurella menestyksellä. Tällaiset tekniikat antaisivat kliinikoille mahdollisuuden saada paremman käsityksen reaktioistaan potilaan emotionaaliseen tilaan ja antaa heille mahdollisuuden muotoilla uudelleen potilaan hoitostrategioita.
Kontekstuaalinen ymmärtäminen ja yhteenveto
Kontekstuaaliset NLP-tekniikat tunnistavat puhemallit, prosessoivat sanallista viestintää ja antavat lääkäreille strukturoitua dataa hoitopisteessä. Siten se antaa lääkärille mahdollisuuden olla tekemisissä potilaan kanssa jakamatta huomiota keskustelun ja dokumentointitehtävien välillä.
Tekoäly lääkärin ja potilaan keskusteluissa: Sovellukset ja edut
Tässä on joitain merkittäviä sovelluksia ja etuja, miksi tekoälyä kannattaa käyttää lääkärin ja potilaan keskusteluissa.
Parannettu kliininen dokumentaatio ja päätöksentekotuki
Tekoälydokumentaatio helpottaa sitä ja luo yhteisen rakenteen lääkärille, jotta hän voi käyttää enemmän aikaa potilaan tarpeiden parissa. UC San Diego Healthin tekemä tutkimus raportoi että tekoälyn tuottamat vastaukset potilaiden viesteihin kevensivät kognitiivista taakkaa aloittamalla empatiaa sisältävistä luonnoksista, joita lääkäri voisi sitten säätää uudelleen sen sijaan, että olisi kehittynyt nollasta.
Koulutuksen ja koulutuksen parantaminen
Lääkärin ja potilaan välisten vuorovaikutusten tekoälyanalyysi tarjoaa arvokkaita oppimismahdollisuuksia lääketieteen ammattilaisille. Tunnistamalla hyviin tuloksiin johtavat kommunikaatiomallit lääketieteellisten koulujen ohjelmat voivat luoda paremman oppimiskokemuksen, joka auttaa valmistamaan seuraavan sukupolven kliinikkoja.
Potilaskokemuksen parantaminen
Keskustelevat tekoälypohjaiset virtuaaliset terveysassistentit voivat vastata välittömästi potilaiden kysymyksiin, auttaa mielenterveysongelmissa luottamuksellisten keskustelujen avulla ja opastaa potilaita kotiutuksen jälkeen. He voivat myös ilmoittaa avainkysymyksistä, jotka edellyttävät ihmisen puuttumista.
Tekoälyn toteutuksen haasteet
Kuvatuista myönteisistä asioista huolimatta lääkärin ja potilaan vuoropuhelun tekoälyanalyysiä toteuttavilla organisaatioilla on edelleen useita haasteita:
Tiedonhallinta
Konsultaatioiden jäsentämätön data vaatii lääketieteellisen terminologian kätevyyttä ja luonnollisen kielen käsittelyä, jota monilla organisaatioilla ei välttämättä ole.
Tietosuoja ja noudattaminen
Potilaskeskustelut voivat sisältää arkaluonteisia tietoja, ja niiden henkilöllisyys on poistettava tarkasti HIPAA-yhteensopivuuden säilyttämiseksi.
Integrointi olemassa oleviin työnkulkuihin
Uusien tekoälyjärjestelmien perustaminen edellyttää tiivistä integrointia olemassa oleviin EHR-järjestelmiin ja kliinisiin työnkulkuihin, jotta potilaiden hoidon jatkuvuus ei katkea.
Shaip selviää kaikista näistä haasteista
Vaikka yllä kuvatut haasteet saattavat tuottaa sinulle pettymyksen, voimme auttaa sinua huolehtimaan niistä kaikista. Näin voimme auttaa sinua:
- Laadukkaat terveydenhuollon tietoresurssit: Shaip voi tarjota laajoja, hyvin kuratoituja terveydenhuollon tietojoukot suunnattu tekoälyn kehittämiseen terveydenhuollossa. Tämä sisältää yhteensä 250,000 30 tuntia lääkärin ääntä, 2 miljoonaa sähköistä sairauskertomusta ja yli XNUMX miljoonaa lääketieteellistä kuvaa.
- Erikoistunut tietojenkäsittelyn asiantuntemus: Shaipin toimialueen asiantuntijat ovat erittäin päteviä terveydenhuoltoon liittyvien tietojen merkitsemisessä ja tunnistamisessa siten, että raakakeskusteluista voidaan tehdä tietojoukkoja, jotka ovat valmiita koulutukseen, mutta silti säädösten rajoissa. Henkilöllisyydenpoistopalvelumme poistavat kaikki henkilökohtaiset terveystiedot, mikä auttaa ratkaisemaan merkittäviä yksityisyyttä koskevia huolenaiheita.
- Kattava tekoälyn kehitystuki: Datan toimittamisen lisäksi Shaip tarjoaa myös erilaisia tekoälyn kehittämiseen liittyviä palveluita, mukaan lukien tiedonkeruu, huomautukset ja generatiiviset tekoälyratkaisut.
Shaipin avulla terveydenhuollon laitokset voivat muuttaa sairaanhoidon tarjoajien ja potilaan väliset keskustelut muutaman minuutin jäsentämättömästä siirrosta hoidon laadun, toiminnan tehokkuuden ja potilastyytyväisyyden moottoreiksi.
