Ми знаємо, що правильна комунікація між лікарем і пацієнтом може зменшити затримку встановлення діагнозу на 30% і підвищити рівень прихильності до лікування на 25%. Ці приголомшливі цифри нагадують нам про важливу важливість правильних розмов у наданні медичної допомоги. Незважаючи на те, що ці бесіди є основоположним каменем медичної практики, їхня неструктурованість створює велику перешкоду для будь-якої документації. У цій статті розповідається про те, як штучний інтелект змінює спосіб запису, розуміння та застосування цих важливих розмов для покращення догляду за пацієнтами.
Розмови лікаря та пацієнта: серцебиття охорони здоров’я
Розмова між пацієнтом і лікарем є важливою взаємодією, що лежить в основі всіх заходів охорони здоров’я. Це надає цінність інформації, що перевищує звичайні точки клінічних даних. Це допомагає створити хороші міжособистісні стосунки між лікарями та пацієнтами, полегшити обмін інформацією та залучити пацієнтів до розробки процесу прийняття рішень. Коли пацієнти відчувають, що їхні слова чують і розуміють, вони видають інформацію, яка є критично важливою для діагностики.
Незважаючи на те, що ці взаємодії між пацієнтом і лікарем є міцним горішком, вони все ще виявляються складними і тому вимагають систематичного документування та аналізу. Традиційні методи – письмові нотатки або ручна транскрипція – рясніють помилками, зазвичай займають багато часу та не завжди ефективні для фіксації контекстних елементів, які надзвичайно впливають на лікування пацієнтів.
[Читайте також: Розмовний ШІ в охороні здоров'я: наступний великий прорив для галузі охорони здоров'я ]
Як AI аналізує розмови лікаря та пацієнта
Транскрибування розмов
Сьогодні сучасні рішення для медичної транскрипції побудовано на потужних алгоритмах штучного інтелекту, які були навчені на великих наборах медичних словників для забезпечення точності, незалежно від того, наскільки складним чи товстим може бути оратор із акцентом, перетворюючи аудіозаписи на доступні для пошуку, точні та надійно збережені тексти, які підтримують якісне обслуговування пацієнтів.
Структурування неструктурованих даних
Проте в охороні здоров’я більше 80% усіх медичних даних все ще знаходяться в неструктурованих формах. У цьому випадку штучний інтелект допомагає відсортувати цю необроблену інформацію та розмістити її у значущих категоріях/форматах, таких як симптоми, діагнози, рекомендації щодо лікування та плани подальшого догляду. Ці формати можуть використовувати клініцисти для кращої діагностики.
Аналіз настроїв та емоційний контекст
Окрім самих слів, штучний інтелект тепер здатний вловлювати емоційні підтексти розмов, допомагаючи визначити занепокоєння, тривоги чи непорозуміння, які пацієнт може висловити, але які, ймовірно, залишаться без уваги.
Передові моделі глибокого навчання, такі як BERT, показали, що вони здатні відстежувати емоційний контекст під час клінічних обмінів з великим успіхом. Такі технології дозволять клініцистам отримати краще розуміння їхньої реакції на емоційний стан пацієнта та дозволять їм переформулювати стратегії догляду за пацієнтами.
Контекстуальне розуміння та резюмування
Технології контекстного НЛП розпізнають шаблони мовлення, обробляють вербальну комунікацію та надають лікарям структуровані дані в момент надання допомоги. Таким чином, це дозволяє лікарю спілкуватися з пацієнтом, не розподіляючи увагу між розмовою та завданнями документування.
ШІ в розмовах між лікарем і пацієнтом: застосування та переваги
Ось кілька відомих додатків і переваг, чому варто використовувати штучний інтелект у розмовах між лікарем і пацієнтом.
Розширена клінічна документація та підтримка прийняття рішень
Документування за допомогою штучного інтелекту спрощує процес та створює загальну структуру для лікаря, щоб він/вона міг/могла витрачати більше часу на взаємодію з потребами пацієнта. Дослідження, проведене UC San Diego Health, показало , що відповіді, згенеровані штучним інтелектом, на повідомлення пацієнтів полегшують когнітивне навантаження, починаючи з чернеток, багатих на емпатію, які лікар потім може скоригувати, замість того, щоб розробляти їх з нуля.
Навчання та вдосконалення освіти
ШІ-аналіз взаємодії між лікарем і пацієнтом надає медичним працівникам цінні можливості для навчання. Виявляючи моделі спілкування, які призводять до хороших результатів, програми медичних шкіл можуть створити кращий досвід навчання, який допоможе підготувати наступне покоління клініцистів.
Покращення досвіду пацієнта
Розмовні віртуальні асистенти зі штучним інтелектом можуть миттєво відповідати на запитання пацієнтів, допомагаючи з проблемами психічного здоров’я шляхом конфіденційних розмов і надаючи вказівки пацієнтам після їх виписки. Вони також можуть позначати ключові проблеми, які потребують втручання людини.
[Читайте також: Що таке медичне розпізнавання мовлення та як воно працює? ]
Проблеми впровадження ШІ
Незважаючи на описані позитивні сторони, організації, які впроваджують ШІ-аналіз діалогів між лікарем і пацієнтом, все ще стикаються з кількома проблемами:
Управління даними
Неструктуровані дані консультацій вимагають вправності в медичній термінології та обробки природної мови, чого багато організацій можуть не мати.
Конфіденційність та відповідність
Розмови пацієнтів можуть містити конфіденційну інформацію, і їх необхідно ретельно деідентифікувати, щоб підтримувати відповідність HIPAA.
Інтеграція з існуючими робочими процесами
Створення нових систем штучного інтелекту вимагає тісної інтеграції з існуючими системами EHR і клінічними робочими процесами, щоб безперервність догляду за пацієнтами не переривалася.
Шайп може впоратися з усіма цими викликами
Хоча описані вище проблеми можуть вас розчарувати, ми можемо допомогти вам подбати про них усі. Ось як ми можемо вам допомогти:
- Високоякісні ресурси охорони здоров’я: Shaip може надати експансивний, добре курований набори даних охорони здоров'я орієнтація на розвиток ШІ в охороні здоров’я. Це включає загалом 250,000 30 годин аудіозаписів лікарів, 2 мільйонів електронних медичних записів і понад XNUMX мільйони медичних зображень.
- Спеціалізована експертиза обробки даних: Фахівці домену Shaip у цій сфері дуже компетентні в анотації та деідентифікації інформації, пов’язаної з охороною здоров’я, таким чином, що необроблені розмови можна перетворити на набори даних, готові для навчання, але все ще в межах нормативних актів. Наші служби деідентифікації видаляють всю особисту інформацію про здоров’я, що допомагає вирішити серйозні проблеми щодо конфіденційності.
- Наскрізна підтримка розробки ШІ: Окрім надання даних, Shaip також надає низку послуг із розробки ШІ, включаючи збір даних, анотації та генеративні рішення ШІ.
Shaip дозволяє закладам охорони здоров’я перетворити розмови між постачальниками медичної допомоги та пацієнтом з кількох хвилин неструктурованого передачі на механізми покращеної якості лікування, ефективності роботи та задоволеності пацієнтів.
