AI в здравеопазването е сравнително нова технология, но набра скорост през последните няколко години. Използван е за различни задачи, от диагностициране на заболявания до предоставяне на персонализирани лечения до автоматизиране на административни задачи. Въпреки това, с последните подобрения в възможностите за съхранение на данни и изчисления, в системите на здравеопазването бяха въведени по-ефективни AI решения за разговори.
Тези разговорни AI системи за здравеопазване са виртуални асистенти, създадени да предоставят персонализирани здравни услуги на пациентите. Чрез улесняване на разговорите един на един и рационализиране на различни здравни услуги, тези медицински чатботове значително подобряват ангажираността на пациентите с доставчиците на здравни услуги и помагат на пациентите да имат достъп до по-добри здравни заведения.
Най-популярни случаи на използване на разговорен AI в здравеопазването
Включването на ИИ в здравеопазването предлага много ползи за пациентите и здравните работници. Някои от малкото области, в които може да се използва AI в здравеопазването, са:
График за назначаване на пациенти
Назначаването на срещи с лекари в няколко здравни заведения е бавна задача, изискваща значително време за чакане по телефона. За щастие, потребителите могат безпроблемно да резервират срещи с предпочитаните от тях лекари, като използват системите за разговорен AI. Освен това персонализираният здравен асистент може да ви помогне при разсрочване и отмяна на срещи.
Редовно проследяване на здравето
Системите за разговорен AI в здравеопазването могат да помогнат на пациентите да останат на път да постигнат здравните си цели, като телесно тегло, настроение и т.н. Тези медицински чатботове предоставят на потребителите подробна информация за необходимите стъпки, за да постигат редовно своите цели. В допълнение, той последователно проследява напредъка на пациента и му помага да остане в крак с рутините си.
Отговаряне на ЧЗВ на пациенти
Пациентите често имат няколко въпроса около ума си, за които търсят отговори от своите лекари. За съжаление, отговорът на съмненията и въпросите на всеки пациент е невъзможен поради строгите процедури на лекарите и ограниченията във времето. Разговорният AI е най-подходящият избор в такъв сценарий. Можете да зададете всякакви въпроси от медицинския бот, който ще ви даде подходящи отговори.
Анализ на симптомите и медицинско сортиране
Системите за разговорен AI в здравеопазването могат да предложат рационализирана диагностика на проблеми на пациента чрез изследване на симптомите, въведени от пациента. Системата анализира задълбочено всички симптоми на пациентите и генерира жизнеспособна информация за проблемите, които може да тревожат пациента. Въз основа на резултатите системата или ще резервира час при подходящ лекар, или ще ви помогне да предоставите план за лечение, ако проблемът е малък.
Автоматизация на административните задачи
Повечето здравни заведения обикновено са затрупани от претоварване с административни задачи в ежедневието. Автоматизираните системи могат да опростят процеса, като позволят на здравните работници да подават заявки, да изпращат актуализации и да проследяват състоянието на заявките. Обратно, ботовете могат също така да помогнат с процеса на включване на пациентите и да помогнат за по-ефективно справяне с техните проблеми.
Грижи след лечение
Една ефективна разговорна система с изкуствен интелект може да генерира планове за последващи грижи за пациентите в зависимост от диагнозата и медицинската история на техния лекар. Тези планове за лечение и последващи грижи са вградени в акаунта и при поискване медицинският бот ще ви достави необходимата информация.
Жизненоважни медицински прозрения на пациентите
Healthcare Conversational AI е интелигентен и може да открива модели и тенденции в медицинските данни на пациентите с NLP и ML алгоритми. Те предоставят ценна информация за данните и записите на пациента, което може да бъде полезно за проектиране на грижи за пациентите след лечението и подобряване на удовлетвореността на пациентите.
Ролята на машинното обучение в разработването на разговорен AI
Машинното обучение е важен инструмент за разработване на AI в здравеопазването. Алгоритмите за ML анализират огромни количества данни, за да идентифицират модели и корелации, за да подобрят точността и ефективността на разговора. Основно има три основни аспекта на алгоритмите за машинно обучение.
- Намерение: Това е целта или предназначението на AI система. Намерението се отнася до изразяването на желанието на потребителя или задачата, която AI системата се опитва да изпълни от името на потребителя. Може да включва въпроси в структуриран или неструктуриран формат.
- Обекти: Тези групи от уникални ключови думи може да означават различни неща, но принадлежат към една и съща категория. Например синоними, съкращения и др.
- Примери: Това са отличителни начини, по които хората могат да изразят подобно намерение по различен начин. Например, човек може да зададе един и същ въпрос по два различни начина: „Мога ли да променя часа си“ или „Възможно ли е да отложа часа“?
Предизвикателства при внедряването на разговорен AI в здравеопазването
- Поверителност и сигурност на данните: Гарантирането на поверителността и сигурността на данните на пациентите е от решаващо значение при внедряването на разговорен ИИ в здравеопазването. Здравните организации трябва да се придържат към строги разпоредби като HIPAA и GDPR, за да защитят чувствителната информация за пациентите.
- Интеграция със съществуващи системи: Интегрирането на разговорен AI с електронни здравни досиета (EHR) и други здравни системи може да бъде предизвикателство. Осигуряването на безпроблемна интеграция е от съществено значение за ефективното функциониране на виртуални асистенти, захранвани с AI.
- Точност и надеждност: Разговорните AI системи трябва да предоставят точна и надеждна информация на пациентите. Неточната или подвеждаща информация може да има сериозни последици в контекста на здравеопазването. Необходими са редовни тестове и валидиране на AI моделите, за да се гарантира тяхната точност и надеждност.
Значителни предизвикателства в здравеопазването, които разговорният AI може да разреши
Както всяка друга индустрия, здравеопазването има предизвикателства, които сега се решават от Healthcare Conversational AI. Нека разгледаме някои от тях:
Ограничен достъп до данни за обучение
Ограниченият достъп до данни за обучение със сигурност е предизвикателство за разработването на управлявани от данни модели за здравни услуги. Моделите на машинно обучение и AI не могат да бъдат обучени точно без подробни данни за обучение. Повече данни са от съществено значение за идентифициране на модели и откриване на аномалии, което води до точни диагнози, правилно лечение и намалени разходи за лечение.
Поверителност на данните и сигурност за пациентите
С появата на здравеопазването идва повишен риск от пробиви на данни, злонамерени атаки и други заплахи за сигурността. AI решенията трябва да гарантират, че точните данни се събират, съхраняват и използват сигурно. Това включва управление на достъпа до информация за пациента, гарантиране, че данните са криптирани и редовно наблюдение за уязвимости в сигурността.
Интеграция с EHR и други инструменти за здравеопазване
Друго значително предизвикателство пред разработването на разговорен AI в здравеопазването е интегрирането на AI модели с електронните здравни досиета на пациентите. EHR е пълното медицинско досие на пациент в здравни заведения, което трябва да бъде свързано с разговорни AI модели, за да се получат точни и желани резултати за пациента.
Недвусмисленост в медицинската терминология
Медицинската терминология е обширна и може значително да се различава, когато се използва от лекари и пациенти. Следователно може да се генерира значителна празнина между езика на потребителя и AI модела, което да доведе до неверни резултати. Това е голямо предизвикателство, което все още не е напълно разрешено и върху което се работи, за да направят медицинските ботове по-ефективни и точни.
Съответствие с клиничните протоколи
Медицинската терминология е обширна и може значително да се различава, когато се използва от лекари и пациенти. Следователно може да се генерира значителна празнина между езика на потребителя и AI модела, което да доведе до неверни резултати. Това е голямо предизвикателство, което все още не е напълно разрешено и върху което се работи, за да направят медицинските ботове по-ефективни и точни.
Предимства на разговорния AI в здравеопазването
- Подобрена ангажираност на пациента: Разговорният AI позволява 24/7 достъп до здравни услуги, позволявайки на пациентите да получат отговори на своите въпроси и да получат подкрепа, когато имат нужда, което води до по-висока удовлетвореност и ангажираност на пациентите.
- Повишена ефективност: Чрез автоматизиране на рутинни задачи като насрочване на срещи, проверка на симптоми и предоставяне на основна здравна информация, разговорният AI освобождава здравните специалисти да се съсредоточат върху по-сложни и критични задачи, подобрявайки общата ефективност.
- Намаляване на разходите: Внедряването на разговорен AI може да помогне на здравните организации да намалят разходите чрез минимизиране на необходимостта от човешка намеса в повтарящи се задачи и намаляване на натоварването на здравния персонал.
Заключение
Healthcare Conversational AI предлага на пациентите безпрецедентен достъп до персонализирани грижи и медицинска експертиза. Разговорните AI системи улесняват подобряването на медицинските резултати на пациентите чрез предоставяне на по-точна диагноза и съвети за лечение. Ако също желаете да разработите функционален разговорен AI за вашата здравна организация, свържете се с нашите експерти от Shaip днес!
[Прочетете също: Пълното ръководство за разговорен AI]
