الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرعاية الصحية: حالات الاستخدام والتطبيق في العالم الحقيقي

توليد البيانات

يحتاج الذكاء الاصطناعي، مثل روبوتات الدردشة بالذكاء الاصطناعي الطبية، إلى مجموعات بيانات كبيرة ومتنوعة للتعلم منها، ولكن قوانين خصوصية المرضى مثل قانون HIPAA تجعل من الصعب مشاركة البيانات السريرية الحقيقية عبر المؤسسات. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي التوليدي لتوليد البيانات الاصطناعية.

فبدلاً من الوصول إلى سجلات المرضى الحقيقية، يستخدم الباحثون نماذج توليدية مدربة على مجموعات بيانات مجهولة الهوية. تتعلم هذه النماذج الأنماط في كيفية تطور الأمراض، وكيفية ارتباط الأعراض بنتائج المختبر، وكيفية تأثير العلاجات على النتائج. ثم يقومون بإنشاء سجلات مرضى اصطناعية بالكامل تبدو وتتصرف مثل البيانات الحقيقية ولكنها غير مرتبطة بأي فرد.

لنفترض أن أحد المستشفيات يريد تدريب نموذج ذكاء اصطناعي لاكتشاف العلامات المبكرة للإنتان. لديها 200 حالة فقط. وهذا لا يكفي. لذا يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتحليل تلك ال 200 حالة حقيقية ويولد آلاف الحالات الاصطناعية:

• تظهر على البعض أعراض الإنتان النموذجية.
• يحاكي البعض الآخر تركيبات نادرة مثل الحمى المتأخرة بالإضافة إلى العلامات الحيوية غير الطبيعية بعد ثلاثة أيام.
• حتى أن القليل منها يحاكي المرضى الذين يعانون من أعراض مضللة، مما يساعد في اختبار الحالات الحادة.

لا تنتمي هذه السجلات الاصطناعية إلى أي شخص - لكنها تتصرف مثل البيانات الحقيقية.

وهذا يفتح طرقًا جديدة لاختبار الأفكار واستكشاف سيناريوهات "ماذا لو" في الطب دون تعريض خصوصية المريض للخطر.

التشخيص الطبي

في الولايات المتحدة، تقوم مستشفيات مثل Mayo Clinic وMayo Clinic وMass General Brigham بتغذية بيانات المرضى مجهولة المصدر مثل التصوير بالرنين المغناطيسي والأشعة المقطعية ونتائج المختبرات والملاحظات السريرية في أدوات التشخيص بالذكاء الاصطناعي. 

في الواقع، 65% من مستشفيات الولايات المتحدة تستخدم بالفعل نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤية في جزء من سير العمل التشخيصي.

أحد المجالات التي شهدت اعتمادًا سريعًا بشكل خاص هو مجال الأشعة، حيث يساعد الذكاء الاصطناعي الأطباء على تجاوز حدود العين البشرية. يتم تدريب الخوارزميات على إعادة بناء الصور الضبابية وإبراز المناطق المثيرة للقلق مثل الأورام أو الكسور.

ولكن التطبيقات الأكثر تأثيراً لا تتوقف عند صورة واحدة. يمكن أن تجمع النماذج اللغوية الكبيرة بين البيانات عبر مصادر متعددة من تقارير الأشعة وملاحظات الطبيب إلى القيم المخبرية والوصفات الطبية والمؤشرات الحيوية للمريض، لبناء صورة أكثر اكتمالاً.

تخيل سجل مريض يقول "ضيق خفيف في التنفس لمدة أسبوعين، وأزيز جديد، ولا يوجد تاريخ مرضي للربو."

قد يتعرف مساعد الذكاء الاصطناعي على نمط محتمل لفشل القلب المبكر. ثم يتحقق بعد ذلك من القيم المختبرية الحديثة للببتيد النتريوريتي من النوع B (المستخدم للكشف عن الإجهاد القلبي) وتاريخ الأدوية. إذا كان المريض فوق سن 65 عاماً، فقد يعطي النظام الأولوية لفشل القلب على أنه أكثر احتمالاً من الربو، ويضع علامة على ذلك لمراجعة الطبيب.

اكتشاف العقاقير

في عام 2020، استخدم العلماء في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة هارفارد الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحديد مضاد حيوي جديد، وهو الهاليسين، الذي يمكن أن يقتل البكتيريا المقاومة للأدوية. 

يغير هذا النوع من اختراقات الذكاء الاصطناعي طريقة تعامل الكيميائيين والباحثين في مجال الصيدلة مع أحد أكثر أجزاء الطب تكلفةً واستهلاكًا للوقت.

يمكن أن يتكلف تطوير دواء واحد، بما في ذلك تكلفة الأدوية المرشحة الفاشلة، ما بين مليار إلى ملياري USD. تقليدياً، إنها لعبة أرقام: فحص آلاف المركبات، وإجراء تجربة تلو الأخرى، على أمل أن ينجح أحدها. 

يجعل الذكاء الاصطناعي التوليدي العملية أسرع بشكل كبير. يبدأ الباحثون بمطلب اكتشاف دواء مثل "تصميم جزيء يثبط طفرات KRAS G12C في سرطان الرئة ولكنه لا يؤثر على الخلايا السليمة." 

يتم إدخال هذه المطالبة في نموذج توليدي مدرب على قواعد بيانات التركيب الكيميائي والتفاعلات البروتينية والآثار الجانبية المعروفة. في غضون ساعات، يقترح النموذج تراكيب جزيئية جديدة تمامًا تلبي تلك المعايير، بعضها مستوحى من مركبات موجودة والبعض الآخر جديد تمامًا. 

يمكن للباحثين بعد ذلك محاكاة كيفية ارتباط هذه الجزيئات بالبروتينات المستهدفة، وتضييق القائمة قبل إجراء تجربة معملية.

وهو يعمل في الاتجاه الآخر أيضاً. إذا قام الباحثون بإدخال بيانات التعبير الجيني من المرضى المرضى، يمكن للنموذج استنتاج نوع المركب الذي قد يصلح الخلل الوظيفي الأساسي، حتى لو لم يكن هذا المركب موجودًا بعد.

التوثيق السريري 

بدلاً من قضاء ساعات في تمشيط السجلات الصحية الإلكترونية (EHRs)، يمكن للأطباء الآن تلقي ملخصات فورية تعرض معلومات أساسية مثل التشخيصات والأدوية واتجاهات المختبرات وتاريخ العلاج.

وتساعد هذه الملخصات مقدمي الخدمة على تسريع وتيرة العمل، خاصةً أثناء تغيير المناوبات أو ارتفاع حجم المرضى.

بالإضافة إلى تحسين الوصول إلى المعلومات، تُستخدم هذه الأدوات أيضًا لأتمتة التوثيق. غالبًا ما يقضي الأطباء وقتًا أطول في كتابة الملاحظات أكثر من علاج المرضى. ولكن مع أدوات التوثيق LLMs يمكن للأطباء إملاء أو تحميل تفاصيل المريض، وتلقي مسودة مذكرة تقدم أو ملخص خروج من المستشفى في المقابل. الخطوة الأخيرة هي المراجعة السريعة والموافقة عليها.

تقوم شركة Epic Systems، وهي واحدة من أكبر مزودي السجلات الصحية الإلكترونية في الولايات المتحدة، بتجربة إنشاء الملاحظات بمساعدة الذكاء الاصطناعي بالشراكة مع Microsoft. وفي دراسة أخرى، أظهرت النتائج المبكرة أن الأطباء السريريين يوفرون 3.3 ساعة أسبوعيًا في المتوسط باستخدام التوثيق بمساعدة الذكاء الاصطناعي. 

تقدم هذه الأنظمة أيضًا طبقة من التحقق من السلامة السريرية. حيث تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بالإشارة إلى المشكلات المحتملة مثل التفاعلات بين الأدوية والحساسية أو التعليمات المتناقضة المدفونة في السجل. وفي حين أنها لا تتخذ القرارات، إلا أنها تعمل كمجموعة ثانية من العيون، مما يقلل من مخاطر الخطأ الطبي.

الطب الشخصي

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يتنبأ بكيفية استجابة الأفراد للعلاجات من خلال تحليل جيناتهم الوراثية وتاريخهم الطبي. 

من خلال التدريب على مجموعات بيانات كبيرة، تجد نماذج الذكاء الاصطناعي أنماطًا دقيقة - مثل كيفية تأثير متغير جيني معين على استقلاب الدواء - وتستخدم هذه الرؤية للتوصية بحلول مصممة خصيصًا.

علاج الصحة النفسية

ويجري استكشاف نفس مبدأ استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لنمذجة الاستجابات الشخصية في مجال الصحة النفسية أيضاً. 

تعمل شركات مثل Woebot Health على تطوير أدوات العلاج السلوكي المعرفي القائم على الذكاء الاصطناعي (CBT). تقوم هذه الأنظمة بتحليل التفاعلات السابقة لإنشاء حوارات علاجية مخصصة ومحاكاة محفزات القلق في العالم الحقيقي، مثل حضور حفلة مزدحمة أو تلقي النقد في العمل. ثم توجه المريض من خلال استراتيجيات التكيف في الوقت الحقيقي، مما يوفر الاستمرارية بين جلسات العلاج.

التعليم والتدريب الطبي

لطالما اعتمد التدريب الطبي التقليدي على دراسات الحالة الثابتة والمرضى القياسيين. إنها مفيدة، لكنها لا تهيئ الطلاب بشكل كامل لعدم القدرة على التنبؤ بالعمل السريري الحقيقي. 

يغير الذكاء الاصطناعي التوليدي ذلك من خلال تقديم عمليات محاكاة جديدة تتكيف مع كيفية استجابة كل طالب وتعلمه.

قامت شركة Virti، وهي شركة مقرها المملكة المتحدة، بتطوير "مرضى افتراضيين" مدعومين بالذكاء الاصطناعي لتعزيز التدريب السريري عن بُعد. في Virti، قد يضطر الطالب إلى:

• نقل الأخبار السيئة إلى مريض افتراضي مصاب بالسرطان
• تهدئة فرد الأسرة الغاضب الذي يطالب بإجابات
• شرح التشخيص المعقد بعبارات بسيطة

يستجيب المرضى الافتراضيون في الوقت الفعلي لما يقوله أو يفعله الطالب، مما يخلق تجربة أكثر واقعية. 

يقيّم مريض فيرتشي الافتراضي أيضاً مدى وضوح وتعاطف المتدرب في التواصل مع المريض. إذا قال الطالب شيئًا مثل "منتشر"، فقد يقترح النظام إعادة صياغة العبارة على أنها "انتشر السرطان" لتسهيل فهم المريض لها.

يتتبع برنامج Virti أيضًا أداء الطلاب عبر عمليات المحاكاة، مما يوفر للمدرسين لوحات معلومات تسلط الضوء على المجالات التي قد يعاني فيها المتعلمون، مثل الإفراط في وصف المضادات الحيوية أو فقدان التشخيصات الحرجة.

أصبحت تقنية الذكاء الاصطناعي هذه أكثر شيوعًا في الممارسة العملية. خلال جائحة كوفيد-19، قامت تقنية Virti بتدريب أكثر من 300 طبيب في مستشفى سيدارز سيناي.

تثقيف المرضى

عندما يتعلق الأمر بتثقيف المريض، يتيح الذكاء الاصطناعي التوليدي التثقيف الشخصي من خلال تحليل حالة المريض وتاريخه الطبي. 

تستخدم تطبيقات مثل OneRemission روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتوجيه الناجين من السرطان خلال الرعاية بعد العلاج. إذا سأل أحد المرضى: "هل يمكنني تناول هذا الطعام مع أدويتي؟"، فإن chatbot يعطي إجابة مباشرة بناءً على التاريخ الطبي للمريض. 

يتجاوز هذا التفاعل المحادثات الثابتة. على سبيل المثال، قد يبدأ مريض السكري الذي تم تشخيصه حديثًا بالأساسيات: كيفية فحص نسبة السكر في الدم، ومتى يتناول الأنسولين، وماذا يأكل. بعد ذلك، قد يسأل المريض: "ماذا يحدث إذا فاتتني جرعة؟" أو "هل يمكنني تناول الفاكهة؟ يجيب الذكاء الاصطناعي بلغة بسيطة غير تقنية على الفور.

يلتقي الذكاء الاصطناعي أيضاً بالناس حيث هم. إذا كان شخص ما يعاني من ضعف في المعرفة الصحية أو يتحدث لغة مختلفة، فإن الذكاء الاصطناعي يتكيف مع طريقة شرحه للأشياء. فبدلاً من أن يقول "راقب مستوى الجلوكوز في الدم"، قد يقول: "افحص مستوى السكر في الدم باستخدام هذا الجهاز. وإليك الطريقة."

ولإبقاء المرضى على المسار الصحيح، ترسل روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضاً رسائل تذكير في الوقت المناسب مثل "تناول حبوبك في الساعة 4 مساءً الآن" أو "موعد المتابعة غداً في الساعة 10 صباحاً". 

وظائف المكتب الخلفي

قد تكون المستشفيات ذات تقنية عالية في غرفة العمليات، ولكن خلف الكواليس، لا يزال الكثير منها يعمل على جداول البيانات وملفات PDF الممسوحة ضوئيًا وسلاسل البريد الإلكتروني الطويلة. وغالباً ما تعتمد أقسام الموارد البشرية والمالية والعمليات على أنظمة قديمة تجعل حتى تدفقات العمل الأساسية غير فعالة.

يساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي في تحديث وظائف المكاتب الخلفية هذه من خلال تحويل العمليات اليدوية إلى أنظمة آلية.

خذ الشؤون المالية على سبيل المثال. بدلاً من أن يقوم الموظفون بمراجعة كل فاتورة يدوياً، تستخدم بعض المستشفيات الآن الذكاء الاصطناعي لفحص أوامر الشراء ومطابقتها بعقود البائعين والإبلاغ عن التناقضات مثل الرسوم المكررة وتوجيهها إلى الجهة الصحيحة للموافقة عليها. 

في مجال الموارد البشرية، يعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل روبوتات الدردشة الداخلية التي تجيب على أسئلة الموظفين مثل "أين يمكنني العثور على سياسة إجازة العمل المؤقتة؟ فبدلاً من انتظار ساعات (أو أيام) لرد قسم تكنولوجيا المعلومات أو قسم الموارد البشرية، يحصل الموظفون على إجابات فورية، حتى في الساعة 2 صباحاً.

قد لا تكون هذه الأدوات التي تعمل خلف الكواليس مرئية مثل النماذج التشخيصية أو المساعدين الافتراضيين، لكنها تلتقط الأخطاء وتحرر الموظفين للتركيز على الأعمال ذات التأثير الأكبر. 

والمستشفيات ليست الجزء الوحيد من نظام الرعاية الصحية الذي يعالج تدفقات العمل القديمة. فمقدمو خدمات التأمين يستخدمون روبوتات الدردشة الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي للتعامل مع مهام مثل تحديثات بوليصة التأمين ومعالجة المطالبات - مما يوفر دليلاً واضحاً لكيفية قيام المستشفيات بتحقيق نفس الكفاءة في عملياتها الخاصة.

مكالمات المتابعة الآلية للقاحات باستخدام الذكاء الاصطناعي الصوتي

خلال طرح لقاح كوفيد-19 في إيطاليا، احتاجت فرق الصحة العامة إلى طريقة لمراقبة الآثار الجانبية عبر آلاف المرضى. لم يكن الاعتماد على الفحوصات الشخصية أو المكالمات الهاتفية قابلاً للتطوير، وكان التأخير يخاطر بفقدان ردود فعل خطيرة.

قامت شركة Engineon ببناء روبوت يعتمد على الصوت باستخدام Botpress للاتصال بالمرضى بشكل استباقي، والسؤال عن أعراض ما بعد اللقاح، وتسجيل الردود، كل ذلك مع الحفاظ على الامتثال لقوانين الخصوصية في الاتحاد الأوروبي. 

تم إدخال البيانات مباشرة في نظام التحليلات الخاص بشركة Engineon، مما ساعد المسؤولين الصحيين على الاستجابة السريعة للأحداث السلبية.

وقد أدى ذلك إلى دقة استجابة بنسبة 95%، وتوفير 80,000 يورو سنوياً، وتوفير أكثر من 6,000 ساعة عمل. 

مساعد سريري بدون استخدام اليدين للأطباء

واجه المركز الطبي بجامعة فاندربيلت مشكلة متنامية: إنهاك مقدمي الخدمات الطبية. 

كان التوثيق والعمل الإداري يستهلكان الوقت ويزيدان من تكاليف العمالة. لتخفيف هذا العبء، قادت الدكتورة يا كوماه كريستال جهدًا لإدخال أدوات الذكاء الاصطناعي التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في سير العمل السريري اليومي.

من خلال العمل مع Epic Systems، قام الفريق بتطوير V-EVA: وهو مساعد صوتي يتيح للأطباء الوصول إلى معلومات المريض الرئيسية عن طريق السؤال الشفهي. بدلاً من قراءة السجلات أو الاستماع إلى الردود الصوتية الطويلة، يرى مقدمو الخدمة ملخصات فورية على الشاشة مصممة خصيصاً لتلبية احتياجاتهم.

يستخدم الأطباء الآن الأوامر الصوتية لطلب الفحوصات المخبرية وطلب التحديثات بدون استخدام اليدين. ومع تحسن الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن يقوم بالمزيد، مثل الاستماع إلى المحادثات وتوقع الاحتياجات السريرية.

Chatbot الآلي للذكاء الاصطناعي للتعامل مع الأسئلة الشائعة المتعلقة بالصحة العامة على نطاق واسع

خلال تفشي جائحة كوفيد-19 في كيبيك، واجهت وزارة الصحة والخدمات الاجتماعية (MSSS) موجة من الاستفسارات العامة المتعلقة بكل شيء بدءًا من الأعراض والاختبارات إلى المساعدات المالية وقواعد الصحة العامة. لم تستطع مراكز الاتصال التابعة لها مواكبة ذلك.

للاستجابة السريعة، نشرت وزارة الصحة والخدمات الاجتماعية chatbot يعمل بالذكاء الاصطناعي " Botpress " في غضون أسبوعين فقط. تم تدريبه للإجابة على عدد كبير من الأسئلة المتعلقة بفيروس كورونا، وهو متاح على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، ومُحدَّث دائماً بأحدث الإرشادات الصحية.

الخط الساخن لفرز حالات كوفيد-19 الذي يتعامل معه روبوت صوتي يعمل بالذكاء الاصطناعي

خلال الموجة الأولى من جائحة كوفيد-19، أطلق مستشفى ماساتشوستس العام بريغهام خطًا ساخنًا لمساعدة المرضى الذين لديهم أسئلة. ولكن في غضون ساعات، انفجر حجم المكالمات. 

ولإصلاح هذه المشكلة، قام الفريق ببناء مساعد صوتي يعمل بالذكاء الاصطناعي ومدرب على بروتوكولات الفحص الخاصة بمراكز مكافحة الأمراض والوقاية منها. وطرح الروبوت أسئلة عن الأعراض، وعرض الخطوات التالية، ووجه المرضى إلى الرعاية العاجلة أو طبيب الرعاية الأولية أو الطوارئ.

من خلال تفريغ المكالمات الروتينية، قلل روبوت الذكاء الاصطناعي من أوقات الانتظار بشكل كبير وساعد آلاف المرضى في الحصول على الإرشادات بشكل أسرع. 

واليوم، يستمر هذا الزخم المبكر لاستخدام الذكاء الاصطناعي: 1 من كل 10 أطباء في مستشفى ماساتشوستس العام في بريغهام يستخدمون الذكاء الاصطناعي التوليدي، والآن للمساعدة في التوثيق.

أداة الكلام المدعومة بالذكاء الاصطناعي للأشخاص ذوي الإعاقة

Vocable هو تطبيق مجاني يساعد الأشخاص الذين يعانون من إعاقات في النطق على التواصل باستخدام حركات الرأس أو الوجه أو العينين لتوليد ردود طبيعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

واستخدم الإصدار الأول الكاميرا الأمامية للجهاز المحمول لتتبع حركات الرأس والوجه، مما يسمح للمستخدمين بتحديد الكلمات والعبارات على الشاشة. كانت خطوة كبيرة إلى الأمام مقارنةً بأجهزة التواصل المعززة والبديلة التقليدية، والتي غالباً ما تكلف أكثر من 15000 دولار أمريكي وتقدم وظائف محدودة.

لكنه لا يزال يبدو ميكانيكياً. لتغيير ذلك، قام الفريق بدمج ChatGPT. والآن، يفهم Vocable ما يقوله مقدم الرعاية ويُنشئ ردوداً ذكية في الوقت الفعلي.

على Apple Vision Pro، تذهب التجربة إلى أبعد من ذلك. يمكن للمستخدمين التنقل في الواجهة مع تتبع العين في شاشة غامرة بالكامل.

والنتيجة هي أداة تواصل حديثة للناجين من السكتة الدماغية والأشخاص الذين يعانون من التصلب الجانبي الضموري أو التصلب المتعدد والمرضى غير الناطقين وغيرهم ممن يعانون من صعوبة في الكلام.

1. حدد أهدافك

لا تنشئ chatbot لمجرد الحصول على واحد. حدد ما يجب أن يفعله بالضبط.

• هل يجب حجز المواعيد؟
• إرسال تذكير بالوصفات الطبية؟
• فرز الأعراض وتوجيه المرضى إلى الرعاية؟

يؤدي كل هدف إلى ميزات وتكامل وقرارات تصميم مختلفة. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في فرز الأعراض، ستحتاج إلى وكيل LLM يفهم اللغة الطبيعية ويمكنه التعامل مع المدخلات المفتوحة مثل: "أعاني من التهاب في الحلق وحمى منذ يومين - هل يجب أن آتي؟

لا هدف واضح = روبوت فوضوي بلا قيمة واضحة.

2. اختر منصة الذكاء الاصطناعي المناسبة

لا تعمل كل أداة إنشاء chatbot مع المستشفيات أو العيادات. اختر منصة مصممة للرعاية الصحية أو يمكن تكييفها بسهولة مع الرعاية الصحية. لمساعدتك على البدء، إليك 9 من أفضل منشئي روبوتات chatbot الآلية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.

ابحث عن عمليات سير العمل القابلة للتخصيص، بحيث يمكنك تحديد منطق الفرز أو التذكير أو الاستلام، والتكامل مع السجلات الصحية الإلكترونية وبوابات المرضى وأدوات الجدولة.

تأكد أيضًا من أنه يدعم الامتثال (مثل HIPAA) وقابلية التوسع. فأنت لا تريد إعادة البناء عندما يتوسع برنامجك التجريبي. 

وتأكد من أن النظام الأساسي الذي اخترته يتضمن تدابير أمنية قوية chatbot الآلية، مثل تشفير البيانات وعناصر التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار. 

3. التكامل مع الأنظمة الأساسية

لن يساعد chatbot الآلي المستقل كثيراً. للحصول على قيمة حقيقية من تطبيقchatbot الخاص بك، قم بدمجه مع أنظمتك الأساسية حتى يتمكن من القيام بأشياء مثل

• اسحب بيانات المريض من السجل الصحي الإلكتروني لتخصيص التفاعلات
• تحقق من توفر المواعيد في الوقت الفعلي
• التعامل مع أسئلة الفوترة من خلال الاتصال بأدوات التأمين والمطالبات
• تتبع بيانات الاستخدام عبر منصات التحليلات مثل Looker أو Tableau

بدون التكامل، سيكون chatbot الخاص بك مجرد أسئلة وأجوبة خيالية.

4. البناء والاختبار

صمم تدفق المحادثة كما لو كنت تقوم بعملية سريرية. ضع خريطة لها:

• ما الذي يجب أن يقوله الروبوت أولاً؟
• ما هي أسئلة المتابعة التي يجب أن تطرحها؟
• كيف يتعامل مع المدخلات المربكة أو التصعيد؟

بمجرد أن يصبح التدفق واضحًا، قم ببناء chatbot الخاص بك.

5. إعادة التأكيد

وأخيراً، اختبرها بشكل متكرر.

قم بمحاكاة دردشات المرضى، واكتشف مواطن الخلل، وقم بإصلاحها. احصل على تعليقات من موظفي الخط الأمامي والمستخدمين الحقيقيين. اضبط النغمة والاستجابات حتى تعمل كما هو متوقع.

لا ينتهي التحسين بعد الإطلاق. تتطور أفضل الروبوتات مع الاستخدام الواقعي.

كيف أعرف ما إذا كانت مؤسسة الرعاية الصحية التي أعمل بها جاهزة لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

ستعرف أن مؤسستك للرعاية الصحية جاهزة لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي إذا كانت لديك مشاكل محددة جيدًا لحلها - مثل تقليل وقت التوثيق أو تحسين تحليل البيانات - وإذا كان فريقك منفتحًا على تبني أدوات رقمية جديدة. تعني الجاهزية أيضًا وجود أنظمة بيانات آمنة (مثل السجلات الصحية الإلكترونية) يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتكامل معها، وتأييد القيادة لتجربة مشاريع الذكاء الاصطناعي الصغيرة والمركزة قبل التوسع.

ما هي قوانين خصوصية بيانات المرضى التي يجب مراعاتها عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الرعاية الصحية؟

عند استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجال الرعاية الصحية، يجب عليك الامتثال لقوانين خصوصية المريض مثل قانون HIPAA في الولايات المتحدة (أو اللائحة العامة لحماية البيانات في أوروبا)، والتي تحكم كيفية تخزين المعلومات الصحية المحمية (PHI) ومشاركتها. وهذا يعني أن أي أدوات ذكاء اصطناعي تقوم بنشرها يجب أن تدعم التشفير، وضوابط الوصول الصارمة، وسجلات التدقيق، وعمليات إلغاء تحديد هوية البيانات إذا تم استخدامها لنماذج التدريب أو التحليلات.

هل الذكاء الاصطناعي التوليدي آمن بما فيه الكفاية لاتخاذ القرارات السريرية، أم يجب استخدامه فقط في المهام الإدارية؟

لا يمكن الاعتماد على الذكاء الاصطناعي التوليدي حتى الآن بما يكفي ليحل محل الحكم السريري، ويجب استخدامه كأداة مساعدة وليس كصانع قرار في رعاية المرضى. إنه آمن للمهام الإدارية - مثل صياغة الملاحظات والتعامل مع استفسارات المرضى الروتينية - ولكن يجب أن تظل أي تشخيصات طبية أو خطط علاجية تحت إشراف بشري لتجنب الأخطاء.

ما هي المدة التي يستغرقها عادةً نشر chatbot الآلي في مجال الرعاية الصحية؟

يمكن أن يستغرق نشر chatbot ردشة الآلي في بيئة الرعاية الصحية من بضعة أسابيع إلى عدة أشهر، اعتمادًا على مدى تعقيد العملية. قد يتم إطلاق روبوت الأسئلة الشائعة الأساسي في غضون 2-4 أسابيع، في حين أن روبوت chatbot لي المتطور الذي يتصل بالسجلات الصحية الإلكترونية أو يتعامل مع المحادثات المتوافقة مع قانون HIPAA أو يقوم بالفرز قد يستغرق من شهرين إلى 6 أشهر للتطوير والاختبار والموافقات على الامتثال.

هل هناك تخصصات طبية محددة يكون فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر فائدة؟

نعم، إن الذكاء الاصطناعي التوليدي مفيد بشكل خاص في تخصصات مثل الأشعة (لتفسير الصور وصياغة التقارير)، وعلم الأمراض (لتلخيص النتائج)، وعلم الأورام (لتلخيص خطط العلاج المعقدة)، والصحة النفسية (لروبوتات العلاج التخاطبي)، والمجالات ذات الطابع الإداري الثقيل مثل الرعاية الأولية، حيث يساعد في إنشاء الوثائق السريرية والتعامل مع التواصل مع المرضى بكفاءة.