Umělá inteligence ve zdravotnictví je relativně nová technologie, ale v posledních letech nabrala na síle. Používá se pro různé úkoly, od diagnostiky nemocí přes poskytování personalizované léčby až po automatizaci administrativních úkolů. S nedávnými vylepšeními v oblasti ukládání dat a výpočetních schopností však byla ve zdravotnických systémech zavedena efektivnější řešení konverzační umělé inteligence.
Tyto systémy Healthcare Conversational AI jsou virtuální asistenti navržení tak, aby pacientům poskytovali personalizované zdravotnické služby. Usnadněním konverzací jeden na jednoho a zefektivněním různých zdravotnických služeb tito zdravotní chatboti výrazně zlepšují zapojení pacientů s poskytovateli zdravotní péče a pomáhají pacientům získat lepší zdravotnická zařízení.
Zkoumání nejčastějších případů použití konverzační umělé inteligence ve zdravotnictví
Začlenění umělé inteligence do zdravotnictví nabízí mnoho výhod pro pacienty a zdravotnické pracovníky. Některé z mála oblastí, kde lze konverzační umělou inteligenci Healthcare použít, jsou:
Plánování návštěv pacienta
Plánování schůzek s lékaři v několika zdravotnických zařízeních je zdlouhavý úkol, který vyžaduje značné množství času na čekání po telefonu. Naštěstí si uživatelé mohou bez problémů rezervovat schůzky u svých preferovaných lékařů díky využití systémů konverzační umělé inteligence. Personalizovaný zdravotnický asistent vám navíc může pomoci s přeplánováním a zrušením schůzek.
Pravidelné sledování zdraví
Zdravotní konverzační systémy umělé inteligence mohou pacientům pomoci zůstat na cestě k dosažení svých zdravotních cílů, jako je tělesná hmotnost, nálada atd. Tito zdravotní chatboti poskytují uživatelům podrobné informace o nezbytných krocích k pravidelnému plnění svých cílů. Kromě toho důsledně sleduje pokroky pacienta a pomáhá jim udržet si své rutiny.
Odpovídání na časté dotazy pacientů
Pacienti mají často kolem sebe několik otázek, na které hledají odpovědi u svých lékařů. Bohužel, odpovědět na pochybnosti a otázky každého pacienta je nemožné kvůli přísné rutině lékařů a časové tísni. Konverzační AI je v takovém scénáři nejvhodnější volbou. Můžete se zeptat na jakékoli otázky lékařského robota, který vám poskytne vhodné odpovědi.
Analýza symptomů a lékařské třídění
Zdravotní konverzační systémy umělé inteligence mohou nabídnout zjednodušenou diagnostiku problémů pacienta zkoumáním symptomů zadaných pacientem. Systém důkladně analyzuje všechny symptomy pacientů a generuje životaschopné poznatky o problémech, které mohou pacienta znepokojovat. Na základě výsledků systém buď zarezervuje schůzku u vhodného lékaře, nebo vám pomůže poskytnout plán léčby, pokud je problém nepatrný.
Automatizace administrativních úloh
Většina zdravotnických zařízení je obecně pohřbena pod přetížením administrativních úkolů na denní rutině. Automatizované systémy mohou zjednodušit proces tím, že umožňují zdravotnickým pracovníkům zadávat požadavky, odesílat aktualizace a sledovat stav žádostí. A naopak, roboti mohou také pomoci s procesem registrace pacientům a pomoci efektivněji řešit jejich problémy.
Péče po ošetření
Účinný systém konverzační umělé inteligence může generovat plány následné péče pro pacienty v závislosti na diagnóze a lékařské anamnéze jejich lékaře. Tyto plány léčby a následné péče jsou součástí účtu a na požádání vám lékařský robot poskytne požadované informace.
Zásadní lékařské poznatky pacientů
Healthcare Conversational AI je chytrá a dokáže detekovat vzorce a trendy v lékařských datech pacientů pomocí algoritmů NLP a ML. Poskytují cenné poznatky o pacientových datech a záznamech, které mohou být užitečné při navrhování poléčebné péče o pacienty a zlepšování spokojenosti pacientů.
Role strojového učení při vývoji konverzační umělé inteligence
Strojové učení je důležitým nástrojem při vývoji konverzační umělé inteligence ve zdravotnictví. Algoritmy ML analyzují obrovské množství dat, aby identifikovaly vzorce a korelace s cílem zlepšit přesnost a efektivitu konverzace. V zásadě existují tři hlavní aspekty algoritmů strojového učení.
- Úmysl: Je to cíl nebo účel systému AI. Záměr se týká vyjádření přání uživatele nebo úkolu, který se systém umělé inteligence pokouší dokončit jménem uživatele. Může obsahovat otázky ve strukturovaném nebo nestrukturovaném formátu.
- entity: Tyto skupiny jedinečných klíčových slov mohou znamenat odlišné věci, ale patří do stejné kategorie. Například synonyma, zkratky atd.
- Příklady: Jedná se o charakteristické způsoby, kterými mohou lidé vyjádřit podobný záměr odlišně. Osoba může například položit stejnou otázku dvěma různými způsoby: „Mohu změnit schůzku“ nebo „Je možné schůzku odložit“?
Významné výzvy ve zdravotnických institucích, které dokáže konverzační umělá inteligence vyřešit
Stejně jako každé jiné odvětví má i zdravotnictví problémy, které nyní řeší konverzační umělá inteligence Healthcare. Podívejme se na některé z nich:
Omezený přístup k tréninkovým datům
Omezený přístup k tréninkovým datům je jistě výzvou pro vývoj datově řízených modelů pro zdravotnické služby. Strojové učení a modely umělé inteligence nelze přesně trénovat bez propracovaných trénovacích dat. Více údajů je nezbytné pro identifikaci vzorců a odhalování anomálií, což vede k přesným diagnózám, správné léčbě a nižším nákladům na léčbu.
Ochrana osobních údajů a bezpečnost pro pacienty
S nástupem zdravotní péče se zvyšuje riziko narušení dat, škodlivých útoků a dalších bezpečnostních hrozeb. Řešení AI musí zajistit, aby byla shromažďována, ukládána a bezpečně používána správná data. To zahrnuje správu přístupu k informacím o pacientech, zajištění šifrování dat a pravidelné sledování bezpečnostních slabin.
Integrace s EHR a dalšími zdravotnickými nástroji
Další významnou výzvou pro vývoj konverzační umělé inteligence ve zdravotnictví je integrace modelů umělé inteligence s elektronickými zdravotními záznamy pacientů. EHR je kompletní lékařský záznam pacienta ve zdravotnických zařízeních, který musí být propojen s konverzačními modely umělé inteligence, aby bylo možné získat přesné a požadované výsledky pacienta.
Jednoznačnost v lékařské terminologii
Lékařská terminologie je rozsáhlá a může se výrazně lišit, když ji používají lékaři a pacienti. Mezi jazykem uživatele a modelem umělé inteligence tak může vzniknout značná propast, která vede k falešným výsledkům. Je to velká výzva, která ještě není zcela vyřešena a pracuje se na ní, aby lékařské roboty byly efektivnější a přesnější.
Soulad s klinickými protokoly
Lékařská terminologie je rozsáhlá a může se výrazně lišit, když ji používají lékaři a pacienti. Mezi jazykem uživatele a modelem umělé inteligence tak může vzniknout značná propast, která vede k falešným výsledkům. Je to velká výzva, která ještě není zcela vyřešena a pracuje se na ní, aby lékařské roboty byly efektivnější a přesnější.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Healthcare Conversational AI nabízí pacientům bezprecedentní přístup k personalizované péči a lékařským odborným znalostem. Konverzační systémy umělé inteligence usnadňují lepší lékařské výsledky pacientů poskytováním přesnějších diagnostických a léčebných rad. Pokud si také přejete vyvinout funkční konverzační umělou inteligenci pro vaši zdravotnickou organizaci, kontaktujte naše odborníky Shaip dnes!
[Přečtěte si také: Kompletní průvodce konverzační umělou inteligencí]
