A mesterséges intelligencia az egészségügyben viszonylag új technológia, de az elmúlt néhány évben lendületet kapott. A betegségek diagnosztizálásától a személyre szabott kezeléseken át az adminisztratív feladatok automatizálásáig különféle feladatokra használták. Az adattárolási és számítási képességek közelmúltbeli fejlesztéseinek köszönhetően azonban hatékonyabb társalgási AI-megoldások kerültek bevezetésre az egészségügyi rendszerekben.
Ezek a Healthcare Conversational AI-rendszerek olyan virtuális asszisztensek, amelyek személyre szabott egészségügyi szolgáltatásokat nyújtanak a betegeknek. Az egyéni beszélgetések megkönnyítésével és a különböző egészségügyi szolgáltatások egyszerűsítésével ezek az orvosi chatbotok jelentősen javítják a betegek egészségügyi szolgáltatókkal való együttműködését, és segítik a betegeket abban, hogy jobb egészségügyi intézményekhez jussanak.
A társalgási mesterséges intelligencia leggyakoribb felhasználási eseteinek feltárása az egészségügyben
A mesterséges intelligencia beépítése az egészségügyi ellátásba számos előnnyel jár a betegek és az egészségügyi dolgozók számára. Néhány olyan terület közül, ahol a Healthcare Conversational AI használható:
Betegrendelés ütemezése
Az időpontok egyeztetése több egészségügyi intézményben lomha feladat, amely jelentős mennyiségű telefonos várakozást igényel. Szerencsére a felhasználók zökkenőmentesen foglalhatnak időpontot kedvenc orvosukhoz a Conversational AI-rendszerek segítségével. Ezenkívül a személyre szabott egészségügyi asszisztens segítséget nyújt az időpontok átütemezésében és lemondásában.
Rendszeres egészségkövetés
Egészségügyi A társalgási mesterséges intelligencia rendszerek segíthetnek a betegeknek abban, hogy a pályán maradjanak egészségügyi céljaik – például testsúly, hangulat stb. – elérése felé. Ezek az orvosi chatbotok részletes információkat nyújtanak a felhasználóknak a céljaik rendszeres eléréséhez szükséges lépésekről. Ezenkívül következetesen nyomon követi a páciens előrehaladását, és segít neki a rutinok követésében.
Megválaszolás a betegek GYIK-jére
A betegeknek gyakran több kérdés is foglalkoztatja az elméjüket, amelyekre választ keresnek orvosuktól. Sajnos az orvosok szigorú rutinja és időszűke miatt lehetetlen minden páciens kétségeire és kérdéseire válaszolni. A társalgási mesterséges intelligencia a legmegfelelőbb választás ilyen forgatókönyvben. Bármilyen kérdést feltehet az orvosi botnak, amely megfelelő válaszokat ad.
Tünetelemzés és orvosi vizsgálat
Egészségügyi A társalgási mesterséges intelligencia rendszerek a páciens által bevitt tünetek egyszerűsített diagnosztizálását kínálják. A rendszer alaposan elemzi a betegek összes tünetét, és életképes betekintést nyújt a pácienst esetleg zavaró problémákba. Az eredmények alapján a rendszer vagy időpontot foglal egy megfelelő orvoshoz, vagy segít kezelési tervet készíteni, ha a probléma aprólékos.
Adminisztrációs feladatok automatizálása
A legtöbb egészségügyi intézmény általában a mindennapi adminisztratív feladatok túlterheltsége alatt van. Az automatizált rendszerek leegyszerűsíthetik a folyamatot azáltal, hogy lehetővé teszik az egészségügyi dolgozók számára kérések benyújtását, frissítések küldését és a kérések állapotának nyomon követését. Ezzel szemben a robotok segíthetnek a betegek beüzemelési folyamatában, és hatékonyabban kezelhetik problémáikat.
Kezelés utáni ápolás
Egy hatékony társalgási mesterséges intelligencia rendszer utógondozási terveket készíthet a betegek számára az orvos diagnózisától és kórtörténetétől függően. Ezek a kezelési és utógondozási tervek be vannak ágyazva a fiókba, és kérésre az orvosi robot eljuttatja a szükséges információkat.
A betegek létfontosságú orvosi betekintése
A Healthcare Conversational AI intelligens, és NLP és ML algoritmusokkal képes észlelni a betegek egészségügyi adataiban a mintákat és trendeket. Értékes betekintést nyújtanak a páciens adataiba és nyilvántartásaiba, amelyek hasznosak lehetnek a betegek utókezelésének megtervezéséhez és a betegek elégedettségének javításához.
A gépi tanulás szerepe a társalgási AI fejlesztésében
A gépi tanulás fontos eszköz az egészségügyi társalgási AI fejlesztésében. Az ML algoritmusok hatalmas mennyiségű adatot elemeznek, hogy azonosítsák a mintákat és összefüggéseket, hogy javítsák a beszélgetés pontosságát és hatékonyságát. A gépi tanulási algoritmusoknak főként három fő szempontja van.
- Elszánt: Ez egy AI-rendszer célja vagy célja. A szándék a felhasználó vágyának kifejezésére utal, vagy arra a feladatra, amelyet az AI-rendszer a felhasználó nevében megkísérel elvégezni. Tartalmazhat kérdéseket strukturált vagy strukturálatlan formátumban.
- Entitások: Az egyedi kulcsszavak ezen csoportjai különböző dolgokat jelenthetnek, de ugyanabba a kategóriába tartoznak. Például szinonimák, rövidítések stb.
- Példák: Ezek olyan jellegzetes módok, amelyekkel az emberek különbözőképpen fejezhetik ki hasonló szándékukat. Például egy személy két különböző módon teheti fel ugyanazt a kérdést: „Módosíthatom a találkozómat” vagy „Lehetséges-e elhalasztani a találkozómat”?
Jelentős kihívások az egészségügyi intézményekben, amelyeket a társalgási mesterséges intelligencia meg tud oldani
Mint minden más iparágnak, az egészségügynek is vannak kihívásai, amelyekkel most a Healthcare Conversational AI foglalkozik. Nézzünk ezek közül néhányat:
Korlátozott hozzáférés a képzési adatokhoz
A képzési adatokhoz való korlátozott hozzáférés minden bizonnyal kihívást jelent az egészségügyi szolgáltatások adatvezérelt modelljei kifejlesztésében. A gépi tanulás és az AI modellek nem taníthatók pontosan kidolgozott képzési adatok nélkül. Több adatra van szükség a minták azonosításához és az anomáliák kimutatásához, ami pontos diagnózishoz, helyes kezelésekhez és alacsonyabb kezelési költségekhez vezet.
Adatvédelem és -biztonság a betegek számára
Az egészségügyi ellátás kezdetével megnő az adatszivárgás, a rosszindulatú támadások és más biztonsági fenyegetések kockázata. Az AI-megoldásoknak biztosítaniuk kell a megfelelő adatok gyűjtését, tárolását és biztonságos felhasználását. Ez magában foglalja a betegadatokhoz való hozzáférés kezelését, az adatok titkosításának biztosítását, valamint a biztonsági rések rendszeres nyomon követését.
Integráció az EHR-rel és más egészségügyi eszközökkel
A társalgási mesterséges intelligencia fejlesztésének másik jelentős kihívása az egészségügyben a mesterséges intelligencia modellek integrálása a betegek elektronikus egészségügyi nyilvántartásaival. Az EHR az egészségügyi intézményekben lévő betegek teljes egészségügyi feljegyzése, amelyet párbeszédes mesterségesintelligencia-modellekkel kell összekapcsolni a pontos és kívánt betegeredmények elérése érdekében.
Egyértelműség az orvosi terminológiában
Az orvosi terminológia széles körű, és jelentősen eltérhet, ha az orvosok és a betegek használják. Ezért jelentős szakadék keletkezhet a felhasználó nyelve és a mesterséges intelligencia modellje között, ami hamis eredményekhez vezethet. Ez egy nagy kihívás, amely még nincs teljesen megoldva, és folyamatban van az orvosi robotok hatékonyabbá és pontosabbá tételén.
A klinikai protokolloknak való megfelelés
Az orvosi terminológia széles körű, és jelentősen eltérhet, ha az orvosok és a betegek használják. Ezért jelentős szakadék keletkezhet a felhasználó nyelve és a mesterséges intelligencia modellje között, ami hamis eredményekhez vezethet. Ez egy nagy kihívás, amely még nincs teljesen megoldva, és folyamatban van az orvosi robotok hatékonyabbá és pontosabbá tételén.
Következtetés
A Healthcare Conversational AI példátlan hozzáférést kínál a betegeknek személyre szabott ellátáshoz és orvosi szakértelemhez. A társalgási AI-rendszerek pontosabb diagnózist és kezelési tanácsokat adva javítják a betegek egészségügyi eredményeit. Ha funkcionális társalgási AI-t szeretne fejleszteni egészségügyi szervezete számára, lépjen kapcsolatba Shaip szakértőinkkel Ma!
[Olvassa el még: A társalgási AI teljes útmutatója]
