AI inom vården är en relativt ny teknik men har tagit fart under de senaste åren. Den har använts för olika uppgifter, från att diagnostisera sjukdomar till att tillhandahålla personliga behandlingar till att automatisera administrativa uppgifter. Men med de senaste förbättringarna av datalagring och beräkningsmöjligheter har effektivare konversations-AI-lösningar introducerats i sjukvårdssystemen.
Dessa Healthcare Conversational AI-system är virtuella assistenter byggda för att tillhandahålla personliga hälsovårdstjänster till patienter. Genom att underlätta en-till-en-konversationer och effektivisera olika hälso- och sjukvårdstjänster, förbättrar dessa medicinska chatbots avsevärt patientens engagemang med vårdgivare och hjälper patienter att få tillgång till bättre sjukvårdsinrättningar.
Utforska de vanligaste användningsfallen av Conversational AI i sjukvården
Att införliva AI i vården ger många fördelar för patienter och vårdpersonal. Några av de få områden där Healthcare Conversational AI kan användas är:
Schemaläggning av patientbesök
Att boka möten med läkare på flera vårdinrättningar är en trög uppgift som kräver avsevärd tid att vänta över telefon. Lyckligtvis kan användare sömlöst boka tider med sina föredragna läkare genom att utnyttja Conversational AI-system. Dessutom kan den personliga sjukvårdsassistenten hjälpa dig med ombokning och avbokning av möten.
Regelbunden hälsospårning
Healthcare Conversational AI-system kan hjälpa patienter att hålla sig på rätt spår för att nå sina hälsomål, såsom kroppsvikt, humör, etc. Dessa medicinska chatbots ger användarna detaljerad information om de nödvändiga stegen för att regelbundet nå sina mål. Dessutom följer den konsekvent upp patientens framsteg och hjälper dem att hålla sig på rätt spår med sina rutiner.
Svara på patientens vanliga frågor
Patienter har ofta flera frågor kring sina sinnen som de söker svar på från sina läkare. Tyvärr är det omöjligt att svara på varje patients tvivel och frågor på grund av läkarnas stränga rutiner och tidsbrist. En Conversational AI är det lämpligaste valet i ett sådant scenario. Du kan ställa alla frågor från den medicinska boten, som kommer att ge lämpliga svar.
Symptomanalys och medicinsk triaging
Healthcare Conversational AI-system kan erbjuda en strömlinjeformad diagnos av patientproblem genom att undersöka de symtom som patienten matar in. Systemet analyserar noggrant alla patienters symtom och genererar livskraftiga insikter om de problem som kan bekymra patienten. Baserat på resultaten kommer systemet antingen att boka en tid hos en lämplig läkare eller hjälpa dig att tillhandahålla en behandlingsplan om problemet är minimalt.
Administrativa uppgifter Automatisering
De flesta vårdinrättningar är i allmänhet begravda under överbelastningen av administrativa uppgifter i en daglig rutin. De automatiserade systemen kan förenkla processen genom att tillåta vårdpersonal att skicka förfrågningar, skicka uppdateringar och spåra status för förfrågningarna. Omvänt kan bots också hjälpa till med onboarding-processen för patienterna och hjälpa till att tillgodose deras problem mer effektivt.
Vård efter behandling
Ett effektivt Conversational AI-system kan generera eftervårdsplaner för patienterna, beroende på deras läkares diagnos och medicinska historia. Dessa behandlings- och eftervårdsplaner är inbäddade i kontot, och när den tillfrågas kommer den medicinska boten att ge dig den nödvändiga informationen.
Vital medicinska insikter för patienterna
Healthcare Conversational AI är smart och kan upptäcka mönster och trender i patienternas medicinska data med NLP- och ML-algoritmer. De ger värdefulla insikter i patientens data och journaler, vilket kan vara användbart för att utforma efterbehandlingsvård för patienter och förbättra patientnöjdheten.
Rollen av maskininlärning i utvecklingen av konversations-AI
Maskininlärning är ett viktigt verktyg för att utveckla Healthcare Conversational AI. ML-algoritmer analyserar stora mängder data för att identifiera mönster och korrelationer för att förbättra konversationens noggrannhet och effektivitet. Det finns huvudsakligen tre huvudaspekter av maskininlärningsalgoritmer.
- Avsikt: Det är målet eller syftet med ett AI-system. Avsikt hänvisar till uttrycket för användarens önskan eller uppgiften som AI-systemet försöker slutföra för användarens räkning. Det kan bestå av frågor i strukturerade eller ostrukturerade format.
- Enheter: Dessa grupper av unika sökord kan betyda olika saker men tillhör samma kategori. Till exempel synonymer, förkortningar etc.
- Exempel: Dessa är distinkta sätt på vilka människor kan uttrycka en liknande avsikt på olika sätt. Till exempel kan en person ställa samma fråga på två olika sätt: 'Kan jag ändra min tid' eller 'Går det att skjuta upp min tid'?
Betydande utmaningar i vårdinstitutioner som konversations-AI kan lösa
Liksom alla andra branscher har hälso- och sjukvården utmaningar, som nu hanteras av Healthcare Conversational AI. Låt oss titta på några av dem:
Begränsad tillgång till utbildningsdata
Begränsad tillgång till utbildningsdata är verkligen en utmaning för att utveckla datadrivna modeller för hälso- och sjukvårdstjänster. Maskininlärning och AI-modeller kan inte tränas exakt utan utarbetade träningsdata. Mer data är avgörande för att identifiera mönster och upptäcka anomalier, vilket leder till korrekta diagnoser, korrekta behandlingar och sänkta behandlingskostnader.
Datasekretess och säkerhet för patienter
Med starten av sjukvården kommer en ökad risk för dataintrång, skadliga attacker och andra säkerhetshot. AI-lösningar måste säkerställa att rätt data samlas in, lagras och används på ett säkert sätt. Detta inkluderar hantering av åtkomst till patientinformation, se till att data är krypterad och regelbunden övervakning av säkerhetsbrister.
Integration med EPJ och andra vårdverktyg
En annan betydande utmaning för att utveckla Conversational AI inom vården är att integrera AI-modeller med patienternas elektroniska journaler. EHR är den kompletta journalen för en patient på vårdinrättningar som måste kopplas till konversations-AI-modeller för att få korrekta och önskade patientresultat.
Otvetydighet i medicinsk terminologi
Medicinsk terminologi är omfattande och kan skilja sig markant när den används av läkare och patienter. Därför kan ett stort gap mellan användarens språk och AI-modellen genereras, vilket leder till falska resultat. Det är en stor utmaning som ännu inte är helt löst och som man arbetar på för att göra medicinska bots mer effektiva och exakta.
Överensstämmelse med kliniska protokoll
Medicinsk terminologi är omfattande och kan skilja sig markant när den används av läkare och patienter. Därför kan ett stort gap mellan användarens språk och AI-modellen genereras, vilket leder till falska resultat. Det är en stor utmaning som ännu inte är helt löst och som man arbetar på för att göra medicinska bots mer effektiva och exakta.
Slutsats
Healthcare Conversational AI erbjuder patienter oöverträffad tillgång till personlig vård och medicinsk expertis. Konversations-AI-system underlättar förbättrade medicinska resultat för patienter genom att ge mer exakt diagnos och behandlingsråd. Om du också vill utveckla en funktionell Conversational AI för din vårdorganisation, kontakta våra Shaip-experter i dag!
[Läs även: Den kompletta guiden till konversations-AI]
