Vi ved, at korrekt kommunikation mellem en læge og en patient kan reducere diagnoseforsinkelser med 30 % og forbedre overholdelsesraten for behandling med op til 25 %. Disse svimlende tal minder os om den betydelige betydning af ordentlige samtaler i sundhedsydelser. Selvom disse samtaler udgør selve grundstenen i medicinsk praksis, udgør deres mangel på struktur en stor barriere for enhver dokumentation. Denne artikel fremhæver, hvordan kunstig intelligens ændrer måden, hvorpå disse vigtige samtaler optages, forstås og anvendes til at forbedre patientbehandlingen.
Læge-patient-samtaler: Sundhedsvæsenets hjerteslag
Snakken mellem patient og læge er det væsentlige samspil bag alle sundhedsydelser. Det giver værdi til information ud over de sædvanlige kliniske datapunkter. Det er med til at skabe gode interpersonelle relationer mellem læger og patienter, lette informationsudvekslingen og inddrage patienterne i udformningen af beslutningsprocessen. Når patienter føler, at deres ord bliver hørt og forstået, giver de information, der er afgørende for diagnosen.
Selvom det er en svær nød at knække, viser disse patient-læge-interaktioner sig stadig at være vanskelige og kræver derfor systematisk dokumentation og analyse. Traditionelle metoder-skrevne noter eller manuel transskription er fyldt med fejl, har en tendens til at forbruge meget tid og er ikke altid effektive til at fange kontekstuelle elementer, der har en enorm indflydelse på patientbehandlingen.
Hvordan AI analyserer læge-patient-samtaler
Transskribering af samtaler
I disse dage er moderne medicinske transkriptionsløsninger bygget på kraftfulde AI-type algoritmer, der er blevet trænet over store sæt medicinske ordforråd til præcision, uanset hvor kompliceret eller tyk den accentuerede højttaler måtte være, der konverterer lydoptagelser til søgbare, nøjagtige og sikkert gemte tekster, der understøtter patientbehandling af høj kvalitet.
Strukturering af ustrukturerede data
Alligevel er mere end 80 % af alle medicinske data i sundhedsvæsenet stadig i ustrukturerede former. I dette tilfælde hjælper AI med at sortere gennem denne rå information og få den ind i meningsfulde kategorier/formater såsom symptomer, diagnoser, behandlingsanbefalinger og opfølgende plejeplaner. Disse formater kan bruges af klinikere til bedre diagnose.
Følelsesanalyse og følelsesmæssig kontekst
Ud over selve ordene er AI nu i stand til at udnytte de følelsesmæssige understrømme af samtaler og hjælpe med at identificere de bekymringer, bekymringer eller misforståelser, en patient kan give udtryk for, men som sandsynligvis forbliver ubehandlet.
Avancerede dybdelæringsmodeller som BERT har vist sig at være i stand til at spore følelsesmæssig kontekst i kliniske udvekslinger med stor succes. Sådanne teknologier vil give klinikere mulighed for at få bedre indsigt i deres reaktioner på en patients følelsesmæssige tilstand og give dem mulighed for at omformulere strategier for patientbehandling.
Kontekstuel forståelse og opsummering
Kontekstuelle NLP-teknologier genkender talemønstre, behandler verbal kommunikation og giver læger strukturerede data på plejestedet. Det giver derfor lægen mulighed for at engagere sig med patienten uden at dele opmærksomheden mellem samtalen og dokumentationsopgaverne.
AI i læge-patient-samtaler: applikationer og fordele
Her er nogle bemærkelsesværdige applikationer og fordele ved, hvorfor man ønsker at bruge AI i læge-patient-samtaler.
Forbedret klinisk dokumentation og beslutningsstøtte
AI-dokumentation gør det nemmere og skaber en fælles struktur for en læge, så han/hun kan bruge mere tid på at interagere med en patients behov. En undersøgelse udført af UC San Diego Health rapporterede at AI-genererede svar på patientbeskeder lettede den kognitive byrde ved at starte med udkast rige på empati, som en læge så kunne justere i stedet for at udvikle sig fra nulpunkt.
Træning og uddannelsesforbedring
AI-analyse af læge-patient-interaktioner giver værdifulde læringsmuligheder for medicinske fagfolk. Ved at identificere kommunikationsmønstre, der fører til gode resultater, kan medicinske skoleprogrammer skabe en bedre læringsoplevelse, der vil hjælpe med at forberede den næste generation af klinikere.
Forbedring af patientoplevelsen
Konverserende AI-baserede virtuelle sundhedsassistenter kan svare øjeblikkeligt på patientspørgsmål, hjælpe med psykiske problemer gennem fortrolige samtaler og give vejledning til patienter, efter de er udskrevet. De kan også markere nøgleproblemer, der kræver menneskelig indgriben.
Udfordringer ved AI-implementering
På trods af de beskrevne positive sider står organisationer, der implementerer AI-analyse af læge-patient-dialoger, stadig over for adskillige udfordringer:
Data Management
De ustrukturerede data fra konsultationer kræver behændighed i medicinsk terminologi og naturlig sprogbehandling, hvilket mange organisationer måske ikke har.
Privatliv og overholdelse
Patientsamtaler kan indeholde følsomme oplysninger og skal omhyggeligt afidentificeres for at opretholde HIPAA-overholdelse.
Integration med eksisterende arbejdsgange
Etablering af nye AI-systemer kræver tæt integration med eksisterende EPJ-systemer og kliniske arbejdsgange, så kontinuiteten i patientbehandlingen ikke afbrydes.
Shaip kan håndtere alle disse udfordringer
Selvom de ovenfor beskrevne udfordringer måske skuffer dig, kan vi hjælpe dig med at tage os af dem alle. Sådan kan vi hjælpe dig:
- Sundhedsdataressourcer af høj kvalitet: Shaip kan give ekspansiv, velkurateret sundhedsdatasæt målrettet AI-udvikling i sundhedsvæsenet. Dette inkluderer i alt 250,000 timers lægelyd, 30 millioner elektroniske sundhedsjournaler og over 2 millioner medicinske billeder.
- Specialiseret databehandlingsekspertise: Shaips domænespecialister i dette område er meget kompetente i annotering og afidentifikation af sundhedsrelateret information på en sådan måde, at rå samtaler kan omdannes til datasæt, der er klar til træning, men stadig inden for reglernes område. Vores afidentifikationstjenester fjerner alle personlige helbredsoplysninger, hvilket hjælper med at løse væsentlige bekymringer om privatlivets fred.
- End-to-end AI-udviklingssupport: Udover levering af data, leverer Shaip også en række tjenester inden for AI-udvikling, herunder dataindsamling, annotering og generative AI-løsninger.
Shaip gør det muligt for sundhedsinstitutioner at transformere samtaler mellem læger og patienten fra et par minutters ustruktureret overførsel til motorer med forbedret plejekvalitet, driftseffektivitet og patienttilfredshed.
