AI i sundhedsvæsenet er en relativt ny teknologi, men har taget fart i løbet af de sidste par år. Det er blevet brugt til forskellige opgaver, lige fra diagnosticering af sygdomme til at levere personlige behandlinger til automatisering af administrative opgaver. Men med de seneste forbedringer i datalagring og computerfunktioner er mere effektive samtale-AI-løsninger blevet introduceret i sundhedssystemer.
Disse Healthcare Conversational AI-systemer er virtuelle assistenter bygget til at levere personaliserede sundhedsydelser til patienter. Ved at facilitere en-til-en samtaler og strømline forskellige sundhedstjenester, forbedrer disse medicinske chatbots væsentligt patientens engagement med sundhedsudbydere og hjælper patienter med at få adgang til bedre sundhedsfaciliteter.
Udforskning af de mest populære eksempler på konversations-AI i sundhedssektoren
Inkorporering af kunstig intelligens i sundhedsvæsenet giver mange fordele for patienter og sundhedspersonale. Nogle af de få områder, hvor Healthcare Conversational AI kan bruges, er:
Tidsplan for patientaftaler
Planlægning af aftaler med læger i flere sundhedsfaciliteter er en træg opgave, der kræver en betydelig mængde tid at vente over telefonen. Heldigvis kan brugere problemfrit booke aftaler med deres foretrukne læger ved at udnytte Conversational AI-systemer. Derudover kan den personlige sundhedsassistent hjælpe dig med omlægning og aflysning af aftaler.
Regelmæssig sundhedssporing
Healthcare Conversational AI-systemer kan hjælpe patienter med at holde sig på sporet for at nå deres sundhedsmål, såsom kropsvægt, humør osv. Disse medicinske chatbots giver brugerne detaljerede oplysninger om de nødvendige skridt for at nå deres mål regelmæssigt. Derudover følger den konsekvent op med patientens fremskridt og hjælper dem med at holde styr på deres rutiner.
Besvarelse af ofte stillede spørgsmål til patienter
Patienter har ofte flere spørgsmål omkring deres sind, som de søger svar på hos deres læger. Desværre er det umuligt at besvare enhver patients tvivl og spørgsmål på grund af lægers stringente rutiner og tidsbegrænsninger. En Conversational AI er det bedst egnede valg i et sådant scenario. Du kan stille spørgsmål fra den medicinske bot, som vil give passende svar.
Symptomanalyse og medicinsk triaging
Healthcare Conversational AI-systemer kan tilbyde en strømlinet diagnose af patientproblemer ved at undersøge de symptomer, patienten indtaster. Systemet analyserer grundigt alle patienters symptomer og genererer levedygtig indsigt i de problemer, der kan bekymre patienten. Baseret på resultaterne vil systemet enten booke en tid hos en egnet læge eller hjælpe dig med at lave en behandlingsplan, hvis problemet er meget lille.
Administrative opgaver Automatisering
De fleste sundhedsfaciliteter er generelt begravet under overbelastning af administrative opgaver i en daglig rutine. De automatiserede systemer kan forenkle processen ved at tillade sundhedspersonale at indsende anmodninger, sende opdateringer og spore status for anmodningerne. Omvendt kan bots også hjælpe med onboarding-processen for patienterne og hjælpe med at imødekomme deres problemer mere effektivt.
Pleje efter behandling
Et effektivt Conversational AI-system kan generere efterbehandlingsplaner for patienterne, afhængigt af deres læges diagnose og sygehistorie. Disse behandlings- og efterbehandlingsplaner er indlejret i kontoen, og når du bliver bedt om det, vil den medicinske bot levere dig de nødvendige oplysninger.
Vital medicinsk indsigt hos patienterne
Healthcare Conversational AI er smart og kan registrere mønstre og tendenser i patienters medicinske data med NLP- og ML-algoritmer. De giver værdifuld indsigt i patientens data og journaler, hvilket kan være nyttigt til at designe efterbehandlingspleje til patienter og forbedre patienttilfredsheden.
Maskinlæringens rolle i udviklingen af Conversational AI
Maskinlæring er et vigtigt værktøj i udviklingen af Healthcare Conversational AI. ML-algoritmer analyserer enorme mængder data for at identificere mønstre og sammenhænge for at forbedre nøjagtigheden og effektiviteten af samtalen. Der er hovedsageligt tre hovedaspekter af maskinlæringsalgoritmer.
- Hensigt: Det er målet eller formålet med et AI-system. Hensigt refererer til udtryk for brugerens ønske eller den opgave, som AI-systemet forsøger at udføre på vegne af brugeren. Det kan omfatte spørgsmål i strukturerede eller ustrukturerede formater.
- Enheder: Disse grupper af unikke søgeord kan betyde forskellige ting, men tilhører den samme kategori. For eksempel synonymer, forkortelser osv.
- eksempler: Disse er karakteristiske måder, hvorpå folk kan udtrykke en lignende hensigt forskelligt. For eksempel kan en person stille det samme spørgsmål på to forskellige måder: 'Kan jeg ændre min aftale' eller 'Er det muligt at udsætte min aftale'?
Væsentlige udfordringer i sundhedsinstitutioner, som konversations-AI kan løse
Ligesom alle andre industrier har sundhedsvæsenet udfordringer, som nu løses af Healthcare Conversational AI. Lad os se på nogle af dem:
Begrænset adgang til træningsdata
Begrænset adgang til træningsdata er bestemt en udfordring for at udvikle datadrevne modeller for sundhedsydelser. Maskinlæring og AI-modeller kan ikke trænes nøjagtigt uden omfattende træningsdata. Flere data er afgørende for at identificere mønstre og opdage anomalier, hvilket fører til præcise diagnoser, korrekte behandlinger og sænkede behandlingsomkostninger.
Databeskyttelse og sikkerhed for patienter
Med starten af sundhedsvæsenet følger en øget risiko for databrud, ondsindede angreb og andre sikkerhedstrusler. AI-løsninger skal sikre, at de rigtige data indsamles, opbevares og bruges sikkert. Dette omfatter styring af adgang til patientoplysninger, sikring af, at data er krypteret, og regelmæssig overvågning for sikkerhedssårbarheder.
Integration med EPJ og andre sundhedsværktøjer
En anden væsentlig udfordring ved at udvikle Conversational AI i sundhedsvæsenet er at integrere AI-modeller med patienters elektroniske sundhedsjournaler. EPJ er den komplette journal for en patient i sundhedsfaciliteter, der skal forbindes med samtale-AI-modeller for at opnå nøjagtige og ønskede patientresultater.
Tvetydighed i medicinsk terminologi
Medicinsk terminologi er enorm og kan variere betydeligt, når den bruges af læger og patienter. Derfor kan der genereres en væsentlig kløft mellem brugerens sprog og AI-modellen, hvilket fører til falske resultater. Det er en stor udfordring, som endnu ikke er helt løst, og som der arbejdes på for at gøre medicinske bots mere effektive og præcise.
Overholdelse af kliniske protokoller
Medicinsk terminologi er enorm og kan variere betydeligt, når den bruges af læger og patienter. Derfor kan der genereres en væsentlig kløft mellem brugerens sprog og AI-modellen, hvilket fører til falske resultater. Det er en stor udfordring, som endnu ikke er helt løst, og som der arbejdes på for at gøre medicinske bots mere effektive og præcise.
Konklusion
Healthcare Conversational AI giver patienter hidtil uset adgang til personlig pleje og medicinsk ekspertise. Konversations-AI-systemer letter forbedrede medicinske resultater for patienter ved at give mere præcis diagnose og behandlingsrådgivning. Hvis du også ønsker at udvikle en funktionel Conversational AI til din sundhedsorganisation, kontakt vores Shaip-eksperter dag!
[Læs også: Den komplette guide til Conversational AI]
