ИИ в здравоохранении — относительно новая технология, но за последние несколько лет она набрала обороты. Он использовался для различных задач, от диагностики заболеваний до предоставления персонализированного лечения и автоматизации административных задач. Однако благодаря недавним улучшениям в хранении данных и вычислительных возможностях в системах здравоохранения были внедрены более эффективные решения для разговорного ИИ.
Эти системы Healthcare Conversational AI представляют собой виртуальных помощников, созданных для предоставления пациентам персонализированных медицинских услуг. Упрощая общение один на один и оптимизируя различные медицинские услуги, эти медицинские чат-боты значительно улучшают взаимодействие пациентов с поставщиками медицинских услуг и помогают пациентам получить доступ к лучшим медицинским учреждениям.
Изучение основных вариантов использования диалогового ИИ в здравоохранении
Внедрение ИИ в здравоохранение предлагает множество преимуществ для пациентов и медицинских работников. Вот некоторые из немногих областей, где можно использовать разговорный ИИ в здравоохранении:
Планирование приема пациентов
Назначение встреч с врачами в нескольких медицинских учреждениях — медленная задача, требующая значительного количества времени на ожидание по телефону. К счастью, пользователи могут беспрепятственно записываться на прием к предпочитаемым врачам, используя системы разговорного ИИ. Кроме того, персональный медицинский помощник может помочь вам с переносом и отменой назначений.
Регулярное отслеживание здоровья
Здравоохранение Разговорные системы искусственного интеллекта могут помочь пациентам не сбиться с пути для достижения своих целей в отношении здоровья, таких как масса тела, настроение и т. д. Эти медицинские чат-боты регулярно предоставляют пользователям подробную информацию о необходимых шагах для достижения их целей. Кроме того, он постоянно следит за прогрессом пациента и помогает ему не отклоняться от привычного распорядка дня.
Ответы на часто задаваемые вопросы пациентов
Пациенты часто имеют несколько вопросов, окружающих их разум, на которые они ищут ответы у своих врачей. К сожалению, ответить на сомнения и вопросы каждого пациента невозможно из-за строгого режима врачей и нехватки времени. Разговорный ИИ — наиболее подходящий выбор в таком сценарии. Вы можете задать любые вопросы медицинскому боту, который даст подходящие ответы.
Анализ симптомов и медицинская сортировка
Разговорные системы искусственного интеллекта в здравоохранении могут предложить упрощенную диагностику проблем пациента, исследуя симптомы, введенные пациентом. Система тщательно анализирует все симптомы пациентов и дает ценную информацию о проблемах, которые могут беспокоить пациента. По результатам система либо запишет на прием к подходящему врачу, либо поможет составить план лечения, если проблема незначительна.
Автоматизация административных задач
Большинство медицинских учреждений, как правило, перегружены административными задачами в повседневной жизни. Автоматизированные системы могут упростить процесс, позволяя работникам здравоохранения подавать запросы, отправлять обновления и отслеживать статус запросов. И наоборот, боты также могут помочь пациентам в процессе адаптации и более эффективно решать их проблемы.
Уход после лечения
Эффективная система разговорного ИИ может генерировать планы лечения пациентов после лечения в зависимости от диагноза врача и истории болезни. Эти планы лечения и послеоперационного ухода встроены в учетную запись, и по запросу медицинский бот предоставит вам необходимую информацию.
Жизненно важные медицинские идеи пациентов
Healthcare Conversational AI умен и может обнаруживать закономерности и тенденции в медицинских данных пациентов с помощью алгоритмов NLP и ML. Они предоставляют ценную информацию о данных и записях пациента, что может быть полезно для планирования ухода за пациентами после лечения и повышения удовлетворенности пациентов.
Роль машинного обучения в разработке диалогового ИИ
Машинное обучение — важный инструмент в разработке диалогового ИИ для здравоохранения. Алгоритмы машинного обучения анализируют огромные объемы данных для выявления закономерностей и корреляций, чтобы повысить точность и эффективность разговора. В основном есть три основных аспекта алгоритмов машинного обучения.
- Намерение: Это цель или назначение системы ИИ. Намерение относится к выражению желания пользователя или задачи, которую система ИИ пытается выполнить от имени пользователя. Он может включать вопросы в структурированном или неструктурированном формате.
- Сущности: Эти группы уникальных ключевых слов могут означать разные вещи, но принадлежат к одной и той же категории. Например, синонимы, аббревиатуры и т.
- Примеры: Это отличительные способы, которыми люди могут по-разному выражать одно и то же намерение. Например, человек может задать один и тот же вопрос двумя разными способами: «Могу ли я изменить встречу» или «Можно ли отложить встречу?».
Серьезные проблемы в медицинских учреждениях, которые может решить разговорный ИИ
Как и в любой другой отрасли, в здравоохранении есть проблемы, которые теперь решает разговорный ИИ для здравоохранения. Давайте посмотрим на некоторые из них:
Ограниченный доступ к тренировочным данным
Ограниченный доступ к обучающим данным, безусловно, является проблемой для разработки управляемых данными моделей для медицинских услуг. Модели машинного обучения и ИИ не могут быть точно обучены без тщательно разработанных обучающих данных. Больше данных необходимо для выявления закономерностей и обнаружения аномалий, что приводит к точной диагностике, правильному лечению и снижению затрат на лечение.
Конфиденциальность и безопасность данных для пациентов
С появлением здравоохранения возрастает риск утечки данных, злонамеренных атак и других угроз безопасности. Решения ИИ должны обеспечивать сбор, хранение и безопасное использование нужных данных. Это включает в себя управление доступом к информации о пациентах, обеспечение шифрования данных и регулярный мониторинг уязвимостей в системе безопасности.
Интеграция с EHR и другими медицинскими инструментами
Еще одна серьезная проблема при разработке разговорного ИИ в здравоохранении — интеграция моделей ИИ с электронными медицинскими картами пациентов. EHR — это полная медицинская карта пациента в медицинском учреждении, которая должна быть связана с моделями разговорного ИИ для получения точных и желаемых результатов для пациента.
Многозначность в медицинской терминологии
Медицинская терминология обширна и может существенно различаться при использовании врачами и пациентами. Следовательно, может возникнуть значительный разрыв между языком пользователя и моделью ИИ, что приведет к ложным результатам. Это большая проблема, которая еще не полностью решена, и над ней работают, чтобы сделать медицинских ботов более эффективными и точными.
Соблюдение клинических протоколов
Медицинская терминология обширна и может существенно различаться при использовании врачами и пациентами. Следовательно, может возникнуть значительный разрыв между языком пользователя и моделью ИИ, что приведет к ложным результатам. Это большая проблема, которая еще не полностью решена, и над ней работают, чтобы сделать медицинских ботов более эффективными и точными.
Заключение
Healthcare Conversational AI предлагает пациентам беспрецедентный доступ к персонализированному уходу и медицинской экспертизе. Разговорные системы искусственного интеллекта способствуют улучшению результатов лечения пациентов, предоставляя более точную диагностику и рекомендации по лечению. Если вы также хотите разработать функциональный разговорный ИИ для своей организации здравоохранения, свяжитесь с нашими экспертами Shaip Cегодня!
[Также Читайте: Полное руководство по диалоговому ИИ]
