Ние знаем, че правилната комуникация между лекар и пациент може да намали забавянето на диагнозата с 30% и да подобри степента на придържане към лечението с до 25%. Тези зашеметяващи цифри ни напомнят за голямото значение на правилните разговори при предоставянето на здравни грижи. Въпреки че тези разговори формират самия основен камък на медицинската практика, тяхната липса на структура представлява голяма бариера за всякаква документация. Тази статия подчертава как изкуственият интелект променя начина, по който тези важни разговори се записват, разбират и прилагат за подобряване на грижите за пациентите.
Разговори лекар-пациент: Сърцето на здравеопазването
Разговорът между пациент и лекар е основното взаимодействие зад всички здравни разпоредби. Той предоставя стойност на информация отвъд обичайните клинични данни. Помага за създаване на добри междуличностни отношения между лекари и пациенти, улеснява обмена на информация и включва пациентите в изготвянето на процеса на вземане на решения. Когато пациентите чувстват, че думите им са чути и разбрани, те дават информация, която е от решаващо значение за диагностицирането.
Въпреки че са твърд орех, тези взаимодействия между пациент и лекар все още се оказват трудни и следователно изискват систематично документиране и анализ. Традиционните методи - писмени бележки или ръчно преписване са изпълнени с грешки, обикновено отнемат много време и не винаги са ефективни при улавянето на контекстуални елементи, които оказват огромно влияние върху грижите за пациентите.
Как AI анализира разговорите между лекар и пациент
Транскрибиране на разговори
В наши дни съвременните решения за медицинска транскрипция са изградени върху мощни алгоритми от AI тип, които са обучени върху големи набори от медицински речници за прецизност, без значение колко сложен или дебел може да е говорителят с ударение, преобразувайки аудиозаписи в точни и сигурно съхранени текстове, които поддържат качествена грижа за пациентите.
Структуриране на неструктурирани данни
И все пак в здравеопазването повече от 80% от всички медицински данни все още са в неструктурирани форми. В този случай AI помага да сортирате тази сурова информация и да я поставите в смислени категории/формати като симптоми, диагнози, препоръки за лечение и планове за последващи грижи. Тези формати могат да се използват от клиницистите за по-добра диагностика.
Анализ на настроението и емоционален контекст
Освен самите думи, изкуственият интелект вече е в състояние да проникне в емоционалните подводни течения на разговорите, като помага да се идентифицират притесненията, тревогите или недоразуменията, които пациентът може да изрази, но които вероятно ще останат неразбрани.
Усъвършенстваните модели за задълбочено обучение като BERT показаха, че са способни да проследяват емоционалния контекст в клиничния обмен с голям успех. Такива технологии биха позволили на клиницистите да придобият по-добра представа за техните отговори на емоционалното състояние на пациента и ще им дадат възможност да преформулират стратегии за грижа за пациентите.
Контекстуално разбиране и обобщение
Контекстните НЛП технологии разпознават моделите на речта, обработват вербалната комуникация и предоставят на лекарите структурирани данни в момента на грижата. Следователно това позволява на лекаря да се ангажира с пациента, без да разделя вниманието между разговора и документирането.
AI в разговорите лекар-пациент: Приложения и ползи
Ето някои забележителни приложения и ползи защо някой би искал да използва AI в разговорите между лекар и пациент.
Подобрена клинична документация и подкрепа за вземане на решения
AI документацията улеснява и създава обща структура за лекаря, така че той/тя да прекарва повече време във взаимодействие с нуждите на пациента. Съобщава проучване, проведено от UC San Diego Health че генерираните от AI отговори на съобщения на пациенти облекчават когнитивното бреме, като започват с чернови, богати на емпатия, които след това лекарят може да коригира, вместо да развива от нулата.
Обучение и усъвършенстване на образованието
AI анализът на взаимодействията лекар-пациент предоставя ценни възможности за обучение на медицинските специалисти. Чрез идентифициране на комуникационни модели, които водят до добри резултати, програмите на медицинските училища могат да създадат по-добро обучение, което ще помогне за подготовката на следващото поколение клиницисти.
Подобряване на изживяването на пациента
Разговорните виртуални здравни асистенти, базирани на изкуствен интелект, могат да отговорят незабавно на въпроси на пациенти, като помагат при проблеми с психичното здраве чрез поверителни разговори и предоставят насоки на пациентите след изписването им. Те могат също така да маркират ключови проблеми, които изискват човешка намеса.
Предизвикателства при внедряването на AI
Въпреки описаните положителни страни, организациите, прилагащи AI анализ на диалога между лекар и пациент, все още са изправени пред няколко предизвикателства:
Управление на данни
Неструктурираните данни от консултациите изискват сръчност в медицинската терминология и обработка на естествен език, което много организации може да нямат.
Поверителност и съответствие
Разговорите с пациенти може да съдържат чувствителна информация и трябва да бъдат стриктно деидентифицирани, за да се поддържа съответствие с HIPAA.
Интеграция със съществуващи работни процеси
Създаването на нови AI системи изисква тясна интеграция със съществуващите EHR системи и клинични работни процеси, така че непрекъснатостта на грижите за пациентите да не се прекъсва.
Shaip може да се справи с всички тези предизвикателства
Въпреки че описаните по-горе предизвикателства може да ви разочароват, ние можем да ви помогнем да се погрижите за всички тях. Ето как можем да ви помогнем:
- Висококачествени ресурси за здравни данни: Shaip може да осигури обширни, добре подготвени набори от данни за здравеопазването насочен към развитието на ИИ в здравеопазването. Това включва общо 250,000 30 часа лекарско аудио, 2 милиона електронни здравни досиета и над XNUMX милиона медицински изображения.
- Специализиран опит в обработката на данни: Специалистите по домейни на Shaip в тази област са много компетентни в анотирането и деидентификацията на информация, свързана със здравеопазването, по такъв начин, че необработените разговори могат да бъдат превърнати в набори от данни, които са готови за обучение, но все още в сферата на регулациите. Нашите услуги за деидентификация премахват цялата лична здравна информация, което помага за справяне със сериозни опасения относно поверителността.
- Поддръжка за цялостно развитие на AI: Освен предоставянето на данни, Shaip предоставя и набор от услуги в разработването на AI, включително събиране на данни, анотация и генериращи AI решения.
Shaip позволява на заведенията за здравни услуги да трансформират разговорите между доставчиците на медицински грижи и пациента от няколко минути неструктуриран трансфер към двигатели с подобрено качество на грижите, оперативна ефективност и удовлетвореност на пациентите.
