Vi vet att korrekt kommunikation mellan en läkare och en patient kan minska diagnosförseningar med 30 % och förbättra behandlingsföljsamheten med upp till 25 %. Dessa häpnadsväckande siffror påminner oss om den betydande betydelsen av korrekta samtal i vården. Även om dessa samtal utgör själva grundstenen för medicinsk praxis, utgör deras brist på struktur ett stort hinder för all dokumentation. Den här artikeln belyser hur artificiell intelligens förändrar hur dessa viktiga samtal spelas in, förstås och tillämpas för att förbättra patientvården.
Läkare-patientsamtal: Hälsovårdens hjärtslag
Samtalet mellan patienten och läkaren är det väsentliga samspelet bakom all sjukvård. Det ger värde åt information utöver de vanliga kliniska datapunkterna. Det hjälper till att skapa goda mellanmänskliga relationer mellan läkare och patienter, underlätta utbyte av information och involvera patienterna i utformningen av beslutsprocessen. När patienter känner att deras ord hörs och förstås ger de ut information som är avgörande för diagnosen.
Även om det är en svår nöt att knäcka, visar sig dessa interaktioner mellan patient och läkare fortfarande vara svåra och kräver därför systematisk dokumentation och analys. Traditionella metoder-skrivna anteckningar eller manuell transkription är full av fel, tenderar att konsumera mycket tid och är inte alltid effektiva för att fånga kontextuella element som oerhört påverkar patientvården.
[Läs även: Conversational AI in Healthcare: The Next Big Thing for the Healthcare Industry]
Hur AI analyserar läkare-patientsamtal
Transkribera konversationer
Idag är moderna medicinska transkriptionslösningar byggda på kraftfulla algoritmer av AI-typ som har tränats över stora uppsättningar medicinska vokabulärer för precision, oavsett hur komplicerad eller tjock den accentuerade högtalaren kan vara, omvandling av ljudinspelningar till sökbara, exakta och säkert lagrade texter som stöder patientvård av hög kvalitet.
Strukturera ostrukturerad data
Ändå är mer än 80 % av all medicinsk data inom vården fortfarande i ostrukturerad form. I det här fallet hjälper AI att sortera igenom denna råa information och få in den i meningsfulla kategorier/format som symtom, diagnoser, behandlingsrekommendationer och uppföljande vårdplaner. Dessa format kan användas av läkare för bättre diagnos.
Sentimentanalys och känslomässigt sammanhang
Utöver själva orden kan AI nu utnyttja de känslomässiga underströmmarna i konversationer, vilket hjälper till att identifiera de bekymmer, oro eller missförstånd en patient kan uttrycka, men som sannolikt kommer att förbli oåtgärdade.
Avancerade djupinlärningsmodeller som BERT har visat sig kunna spåra känslomässiga sammanhang i kliniska utbyten med stor framgång. Sådan teknik skulle göra det möjligt för läkare att få bättre insikt i sina svar på en patients känslomässiga tillstånd och ge dem möjlighet att omformulera strategier för patientvård.
Kontextuell förståelse och sammanfattning
Kontextuella NLP-teknologier känner igen talmönster, bearbetar verbal kommunikation och ger läkare strukturerad data vid vårdpunkten. Det tillåter därför läkaren att engagera sig med patienten utan att dela uppmärksamheten mellan samtalet och dokumentationsuppgifterna.
AI i samtal mellan läkare och patient: applikationer och fördelar
Här är några anmärkningsvärda tillämpningar och fördelar med varför man skulle vilja använda AI i samtal mellan läkare och patient.
Förbättrad klinisk dokumentation och beslutsstöd
AI-dokumentation gör det enklare och skapar en gemensam struktur för en läkare så att han/hon kan ägna mer tid åt att interagera med en patients behov. En studie utförd av UC San Diego Health rapporterade att AI-genererade svar på patientmeddelanden lättade på den kognitiva bördan genom att börja med utkast rika på empati som en läkare sedan kunde anpassa istället för att utvecklas från grunden noll.
Utbildning och utbildningsförbättring
AI-analys av interaktioner mellan läkare och patient ger värdefulla inlärningsmöjligheter för medicinsk personal. Genom att identifiera kommunikationsmönster som leder till goda resultat kan läkarutbildningsprogram skapa en bättre inlärningsupplevelse som hjälper till att förbereda nästa generations läkare.
Förbättra patientupplevelsen
Konversationsbaserade AI-baserade virtuella hälsoassistenter kan svara omedelbart på patientfrågor, hjälpa till med psykiska problem genom konfidentiella samtal och ge vägledning till patienter efter att de har skrivits ut. De kan också flagga nyckelfrågor som kräver mänskligt ingripande.
[Läs även: Vad är medicinsk taligenkänning och hur fungerar det?]
Utmaningar med AI-implementering
Trots de beskrivna positiva effekterna står organisationer som implementerar AI-analys av läkare-patientdialoger fortfarande inför flera utmaningar:
Datahantering
De ostrukturerade data från konsultationer kräver skicklighet i medicinsk terminologi och naturlig språkbehandling, vilket många organisationer kanske inte har.
Sekretess och efterlevnad
Patientsamtal kan innehålla känslig information och måste noggrant avidentifieras för att upprätthålla HIPAA-efterlevnad.
Integration med befintliga arbetsflöden
Att etablera nya AI-system kräver tät integration med befintliga EPJ-system och kliniska arbetsflöden så att kontinuiteten i patientvården inte avbryts.
Shaip kan hantera alla dessa utmaningar
Även om utmaningarna som beskrivs ovan kan göra dig besviken kan vi hjälpa dig att ta hand om dem alla. Så här kan vi hjälpa dig:
- Högkvalitativa hälsodataresurser: Shaip kan ge expansiva, välutvecklade vårddatauppsättningar inriktad på AI-utveckling inom vården. Detta inkluderar totalt 250,000 30 timmars läkarljud, 2 miljoner elektroniska hälsojournaler och över XNUMX miljoner medicinska bilder.
- Specialiserad databehandlingsexpertis: Shaips domänspecialister inom detta område är mycket kompetenta i att kommentera och avidentifiera sjukvårdsrelaterad information på ett sådant sätt att råa konversationer kan omvandlas till datauppsättningar som är redo för utbildning men fortfarande inom regelverkets område. Våra avidentifikationstjänster tar bort all personlig hälsoinformation, vilket hjälper till att hantera betydande farhågor om integritet.
- End-to-end AI-utvecklingsstöd: Förutom tillhandahållandet av data tillhandahåller Shaip också en rad tjänster inom AI-utveckling, inklusive datainsamling, anteckningar och generativa AI-lösningar.
Shaip gör det möjligt för vårdinrättningar att förvandla samtal mellan vårdgivare och patienten från ett par minuters ostrukturerad överföring till motorer med förbättrad vårdkvalitet, operativ effektivitet och patienttillfredsställelse.
