Generative AI sa Healthcare: Use Cases at Real-World Application

Pagbuo ng data

Ang AI tulad ng mga medikal na AI chatbots ay nangangailangan ng malaki, magkakaibang mga dataset upang matuto mula sa ngunit ang mga batas sa privacy ng pasyente tulad ng HIPAA ay nagpapahirap sa pagbabahagi ng tunay na klinikal na data sa mga institusyon. Doon papasok ang generative AI para sa synthetic data generation.

Sa halip na i-access ang mga totoong rekord ng pasyente, gumagamit ang mga mananaliksik ng mga generative na modelo na sinanay sa mga hindi natukoy na dataset . Natututo ang mga modelong ito ng mga pattern kung paano umuunlad ang mga sakit, kung paano nauugnay ang mga sintomas sa mga resulta ng lab, at kung paano nakakaapekto ang mga paggamot sa mga resulta. Pagkatapos, bumubuo sila ng ganap na sintetikong mga tala ng pasyente na mukhang totoong data ngunit hindi nakatali sa sinumang indibidwal.

Sabihin nating gustong sanayin ng isang ospital ang isang modelo ng AI upang makita ang mga maagang palatandaan ng sepsis. Mayroon lamang itong 200 kaso. Hindi sapat yun. Kaya sinusuri ng modelo ng AI ang 200 totoong mga kaso at bumubuo ng libu-libong mga sintetikong kaso:

• Ang ilan ay nagpapakita ng mga tipikal na sintomas ng sepsis.
• Ang iba ay ginagaya ang mga bihirang kumbinasyon tulad ng naantala na lagnat at abnormal na vitals pagkalipas ng tatlong araw.
• Ang ilan ay ginagaya pa nga ang mga pasyente na may mga mapanlinlang na sintomas, na tumutulong sa mga pagsubok sa mga kaso.

Ang mga sintetikong tala na ito ay hindi pagmamay-ari ng sinuman – ngunit kumikilos ang mga ito tulad ng totoong data.

Nagbubukas ito ng mga bagong paraan upang subukan ang mga ideya at tuklasin ang mga sitwasyong "paano kung" sa medisina nang hindi inilalagay sa panganib ang privacy ng pasyente.

Medikal na diagnosis

Sa US, ang mga ospital tulad ng Mayo Clinic at Mass General Brigham ay nagpapakain ng hindi nakikilalang data ng pasyente tulad ng mga MRI, CT scan, mga resulta ng lab, at mga tala sa klinikal, sa mga tool sa diagnostic ng AI. 

Sa katunayan, 65% ng mga ospital sa US ay gumagamit na ng predictive AI models sa ilang bahagi ng kanilang diagnostic workflows.

Ang isang lugar na nakikita lalo na ang mabilis na pag-aampon ay ang radiology, kung saan tinutulungan ng AI ang mga manggagamot na lumampas sa mga limitasyon ng mata ng tao. Ang mga algorithm ay sinanay upang muling buuin ang malabong mga larawan at i-highlight ang mga lugar na pinag-aalala tulad ng mga tumor o bali.

Ngunit ang pinaka-maimpluwensyang mga application ay hindi tumitigil sa isang larawan. Maaaring pagsamahin ng malalaking modelo ng wika ang data sa maraming mapagkukunan mula sa mga ulat ng radiology at tala ng doktor hanggang sa mga halaga ng lab, reseta, at vital ng pasyente, upang bumuo ng mas kumpletong larawan.

Isipin ang isang rekord ng pasyente na nagsasaad ng: "Mahinahon ang paghinga sa loob ng dalawang linggo, bagong paghinga, walang kasaysayan ng hika."

Maaaring makilala ng isang AI assistant ang isang potensyal na pattern para sa maagang pagpalya ng puso. Pagkatapos ay sinusuri nito ang mga kamakailang B-type na Natriuretic Peptide na mga halaga ng lab (ginagamit upang makita ang stress sa puso) at kasaysayan ng gamot. Kung ang pasyente ay higit sa 65, maaaring unahin ng system ang pagpalya ng puso na mas malamang kaysa sa hika, at i-flag ito para sa pagsusuri ng clinician.

Pagtuklas ng droga

Noong 2020, ginamit ng mga siyentipiko sa MIT at Harvard ang generative AI para tumukoy ng bagong antibiotic , halicin, na maaaring pumatay ng bacteria na lumalaban sa droga. 

Ang ganitong uri ng pambihirang tagumpay ng AI ay nagbabago kung paano nilapitan ng mga chemist at pharmaceutical researcher ang isa sa pinakamahal at nakakaubos ng oras na bahagi ng gamot.

Ang pagbuo ng isang gamot, kabilang ang halaga ng mga nabigong kandidato, ay maaaring tumakbo kahit saan mula $1 hanggang $2 bilyon USD . Ayon sa kaugalian, ito ay isang laro ng mga numero: pag-screen ng libu-libong mga compound, pagpapatakbo ng pagsubok pagkatapos ng pagsubok, at umaasa na ang isa ay umabot sa marka. 

Pinapabilis ng Generative AI ang proseso. Nagsisimula ang mga mananaliksik sa isang prompt sa pagtuklas ng gamot tulad ng "Magdisenyo ng isang molekula na pumipigil sa mga mutasyon ng KRAS G12C sa kanser sa baga ngunit hindi nakakaapekto sa malusog na mga selula." 

Ang prompt na ito ay ipinasok sa isang generative na modelo na sinanay sa mga database ng istruktura ng kemikal, mga pakikipag-ugnayan ng protina, at mga kilalang epekto. Sa loob ng ilang oras, ang modelo ay nagmumungkahi ng ganap na bagong mga istrukturang molekular na nakakatugon sa mga pamantayang iyon na may ilang inspirasyon ng mga umiiral na compound habang ang iba ay ganap na nobela. 

Maaaring gayahin ng mga mananaliksik kung paano nagbubuklod ang mga molekula na ito sa mga target na protina , na nagpapaliit sa listahan bago sila magpatakbo ng isang eksperimento sa lab.

Gumagana din ito sa ibang paraan. Kung ang mga mananaliksik ay nag-input ng data ng expression ng gene mula sa mga pasyenteng may sakit, maaaring ipahiwatig ng modelo kung anong uri ng tambalan ang maaaring ayusin ang pinagbabatayan na dysfunction, kahit na wala pa ang tambalang iyon.

Klinikal na dokumentasyon 

Sa halip na gumugol ng mga oras sa pagsusuklay sa pamamagitan ng mga electronic health record (EHR), maaari na ngayong makatanggap ang mga doktor ng mga instant na buod na nagpapakita ng pangunahing impormasyon tulad ng mga diagnosis, mga gamot, mga uso sa lab, at kasaysayan ng paggamot.

Ang mga buod na ito ay nakakatulong sa mga provider na maging mas mabilis, lalo na sa panahon ng mga pagbabago sa shift o mataas na dami ng pasyente.

Higit pa sa pagpapabuti ng pag-access sa impormasyon, ginagamit din ang mga tool na ito upang i-automate ang dokumentasyon . Ang mga doktor ay madalas na gumugugol ng mas maraming oras sa pagsulat ng mga tala kaysa sa paggamot sa mga pasyente. Ngunit sa LLMs , maaaring magdikta o mag-upload ang mga doktor ng mga detalye ng pasyente, at makatanggap ng draft na tala sa pag-unlad o buod ng paglabas bilang kapalit. Ang huling hakbang ay isang mabilis na pagsusuri at pag-apruba.

Ang Epic Systems, isa sa pinakamalaking provider ng EHR sa US, ay aktibong nagpi-pilot sa pagbuo ng tala na tinulungan ng AI sa pakikipagtulungan sa Microsoft. Sa isa pang pag-aaral, ang mga naunang resulta ay nagpapakita na ang mga clinician ay nakakatipid ng average na 3.3 oras bawat linggo gamit ang AI-assisted na dokumentasyon. 

Ang mga sistemang ito ay nagpapakilala rin ng isang layer ng klinikal na pagsuri sa kaligtasan. Ang mga modelo ng AI ay nagba-flag ng mga potensyal na isyu tulad ng mga pakikipag-ugnayan sa allergy sa droga o mga salungat na tagubilin na nakabaon sa talaan. Habang hindi sila gumagawa ng mga desisyon, kumikilos sila bilang pangalawang hanay ng mga mata, na binabawasan ang panganib ng medikal na error.

Personalized na gamot

Maaaring hulaan ng Generative AI kung paano tutugon ang mga indibidwal sa mga paggamot sa pamamagitan ng pagsusuri sa kanilang genetics at medikal na kasaysayan. 

Sinanay sa malalaking dataset, ang mga modelo ng AI ay nakakahanap ng mga banayad na pattern - tulad ng kung paano nakakaapekto ang isang partikular na variant ng gene sa metabolismo ng droga - at ginagamit ang insight na iyon upang magrekomenda ng mga iniangkop na solusyon.

Paggamot sa kalusugan ng isip

Ang parehong prinsipyo ng paggamit ng generative AI upang magmodelo ng mga personalized na tugon ay ginalugad din sa kalusugan ng isip. 

Ang mga kumpanyang tulad ng Woebot Health ay bumubuo ng mga tool sa AI-driven na cognitive behavioral therapy (CBT). Sinusuri ng mga system na ito ang mga nakaraang pakikipag-ugnayan upang lumikha ng mga naka-customize na therapeutic na dialogue at gayahin ang mga tunay na pag-trigger ng pagkabalisa, tulad ng pagdalo sa isang masikip na party o pagtanggap ng pagpuna sa trabaho. Pagkatapos, ginagabayan nila ang pasyente sa pamamagitan ng mga diskarte sa pagharap sa real time, na nag-aalok ng pagpapatuloy sa pagitan ng mga sesyon ng therapy.

Medikal na edukasyon at pagsasanay

Ang tradisyunal na pagsasanay sa medisina ay palaging nakasandal sa mga static na case study at standardized na mga pasyente. Kapaki-pakinabang ang mga ito, ngunit hindi nila lubos na inihahanda ang mga mag-aaral para sa hindi mahuhulaan ng tunay na klinikal na gawain. 

Binabago iyon ng Generative AI sa pamamagitan ng pagpapakilala ng mga bagong simulation na umaangkop sa kung paano tumutugon at natututo ang bawat mag-aaral.

Ang Virti, isang kumpanyang nakabase sa UK, ay bumuo ng mga "virtual na pasyente" na pinapagana ng AI upang mapahusay ang malayong klinikal na pagsasanay. Sa Virti, maaaring kailanganin ng isang mag-aaral na :

• Magbigay ng masamang balita sa isang virtual na pasyente na may cancer
• Patahimikin ang isang galit na miyembro ng pamilya na humihingi ng mga sagot
• Ipaliwanag ang isang kumplikadong diagnosis sa mga simpleng salita

Ang mga virtual na pasyente ay tumutugon sa real time sa sinasabi o ginagawa ng mag-aaral, na lumilikha ng mas makatotohanang karanasan. 

Sinusuri din ng virtual na pasyente ni Virti kung gaano kalinaw at kabaitan ang pakikipag-usap ng trainee. Kung ang isang mag-aaral ay nagsabi ng isang bagay tulad ng "metastatic," ang system ay maaaring magmungkahi na muling sabihin ito bilang "ang kanser ay kumalat" upang gawing mas madaling maunawaan ng pasyente.

Sinusubaybayan din ng Virti ang performance ng mag-aaral sa mga simulation, na nagbibigay sa mga instructor ng mga dashboard na nagha-highlight ng mga lugar kung saan maaaring nahihirapan ang mga mag-aaral, gaya ng sobrang pagrereseta ng mga antibiotic o nawawalang kritikal na diagnosis.

Ang teknolohiyang AI na ito ay nagiging mas at mas sikat sa pagsasanay. Sa panahon ng pandemya ng COVID-19, sinanay ng teknolohiya ni Virti ang mahigit 300 doktor sa Cedars-Sinai Hospital. 

Edukasyon ng pasyente

Pagdating sa edukasyon ng pasyente, binibigyang-daan ng generative AI ang personalized na edukasyon sa pamamagitan ng pagsusuri sa kondisyon at kasaysayan ng medikal ng isang pasyente. 

Gumagamit ang mga app tulad ng OneRemission ng AI chatbots para gabayan ang mga nakaligtas sa cancer sa pamamagitan ng pangangalaga pagkatapos ng paggamot. Kung ang isang pasyente ay magtanong, "Maaari ko bang kainin ang pagkaing ito kasama ang aking mga gamot?", ang chatbot ay nagbibigay ng direktang sagot batay sa kasaysayan ng medikal ng pasyente. 

Ang pakikipag-ugnayang ito ay higit pa sa mga static na pag-uusap. Halimbawa, ang isang bagong diagnosed na pasyente ng diabetes, ay maaaring magsimula sa mga pangunahing kaalaman: kung paano suriin ang kanilang asukal sa dugo, kung kailan kukuha ng insulin, kung ano ang kakainin. Pagkatapos, maaari nilang itanong, "Ano ang mangyayari kung makaligtaan ako ng isang dosis?" o “Maaari ba akong kumain ng prutas?” Ang AI ay tumutugon kaagad sa payak, hindi teknikal na wika.

Nakikilala din ng AI ang mga tao kung nasaan sila. Kung ang isang tao ay may mababang kaalaman sa kalusugan o nagsasalita ng ibang wika, inaangkop ng AI kung paano ito nagpapaliwanag ng mga bagay. Sa halip na sabihing "monitor ang iyong glucose," maaari itong sabihin, "Suriin ang iyong asukal sa dugo gamit ang device na ito. Ganito."

Para panatilihing nasa track ang mga pasyente, nagpapadala rin ang AI chatbots ng mga napapanahong paalala tulad ng "Take your 4PM pill now" o "Your follow-up appointment is tomorrow at 10AM." 

Mga function sa back-office

Maaaring high-tech ang mga ospital sa OR, ngunit sa likod ng mga eksena, marami pa rin ang tumatakbo sa mga spreadsheet, na-scan na PDF, at mahabang email thread. Ang mga departamento ng HR, pananalapi, at pagpapatakbo ay kadalasang umaasa sa mga lumang sistema na ginagawang hindi epektibo kahit ang mga pangunahing daloy ng trabaho.

Tumutulong ang Generative AI na gawing makabago ang mga back-office function na ito sa pamamagitan ng paggawa ng mga manual na proseso sa mga automated system.

Kumuha ng pananalapi. Sa halip na manu-manong suriin ng mga tauhan ang bawat invoice, ginagamit na ngayon ng ilang ospital ang AI para i-scan ang mga purchase order, itugma ang mga ito sa mga kontrata ng vendor, i-flag ang mga hindi pagkakapare-pareho tulad ng mga duplicate na singil, at iruta ang mga ito sa tamang approver. 

Sa HR, pinapagana ng AI ang mga internal AI chatbots na sumasagot sa mga tanong ng staff tulad ng, "Saan ko mahahanap ang patakaran ng PTO?" Sa halip na maghintay ng mga oras (o araw) para sa IT o HR na tumugon, ang mga empleyado ay agad na nakakakuha ng mga sagot, kahit na sa 2 am

Ang mga tool na ito sa likod ng mga eksena ay maaaring hindi gaanong nakikita gaya ng mga diagnostic na modelo o virtual assistant, ngunit nakakakuha sila ng mga error at binibigyang-laya ang mga kawani na tumuon sa mas mataas na epekto sa trabaho. 

At ang mga ospital ay hindi lamang bahagi ng sistema ng pangangalagang pangkalusugan na tumutugon sa mga lumang daloy ng trabaho. Gumagamit ang mga provider ng insurance ng AI chatbots upang pangasiwaan ang mga gawain tulad ng mga update sa patakaran at pagpoproseso ng mga claim — nag-aalok ng malinaw na playbook para sa kung paano maaaring dalhin ng mga ospital ang parehong kahusayan sa kanilang sariling mga operasyon.

Mga Automated Vaccine Follow-Up Call gamit ang Voice AI

Sa panahon ng paglulunsad ng bakuna para sa COVID-19 sa Italy, ang mga pampublikong pangkat ng kalusugan ay nangangailangan ng paraan upang masubaybayan ang mga side effect sa libu-libong pasyente. Ang pag-asa sa mga personal na pagsusuri o mga tawag sa telepono ay hindi nasusukat, at ang mga pagkaantala ay nanganganib na mawala ang mga seryosong reaksyon.

gumawa ang engineon ng bote na nakabatay sa boses gamit ang Botpress upang aktibong tumawag sa mga pasyente, magtanong tungkol sa mga sintomas pagkatapos ng bakuna, at mag-log ng mga tugon, lahat habang nananatiling sumusunod sa mga batas sa privacy ng EU. 

Direktang ipinadala ang data sa analytics system ng engineon, na tumutulong sa mga opisyal ng kalusugan na mabilis na tumugon sa mga masamang kaganapan.

Nagresulta ito sa 95% na katumpakan ng pagtugon , €80,000 sa taunang pagtitipid, at mahigit 6,000 oras ng pagtatrabaho ang nabakante. 

Hands-Free Clinical Assistant para sa mga Doktor

Ang Vanderbilt University Medical Center ay nahaharap sa lumalaking problema: pagkasunog ng provider. 

Ang dokumentasyon at gawaing pang-admin ay kumakain ng oras at nagdulot ng mas mataas na gastos sa paggawa. Upang mapagaan ang pasanin, pinangunahan ni Dr. Yaa Kumah-Crystal ang pagsisikap na dalhin ang mga tool ng AI na pinapagana ng boses sa pang-araw-araw na mga klinikal na daloy ng trabaho.

Nagtatrabaho sa Epic Systems, binuo ng team ang V-EVA : isang voice assistant na nagbibigay-daan sa mga doktor na ma-access ang pangunahing impormasyon ng pasyente sa pamamagitan ng pasalitang pagtatanong. Sa halip na magbasa sa mga talaan o makinig sa mahabang mga tugon sa audio, nakikita ng mga provider ang mga instant on-screen na buod na iniakma sa kanilang mga pangangailangan.

Gumagamit na ngayon ang mga doktor ng mga voice command para mag-order ng mga lab at humiling ng mga update nang hands-free. Habang bumubuti ang AI, inaasahang gagawa ito ng higit pa, tulad ng pakikinig sa mga pag-uusap at pag-asa sa mga klinikal na pangangailangan.

AI Chatbot upang Pangasiwaan ang Mga FAQ ng Pampublikong Kalusugan sa Scale

Sa panahon ng pagsiklab ng COVID-19 sa Quebec, ang Ministry of Health at Social Services (MSSS) ay nahaharap sa isang alon ng mga pampublikong pagtatanong, tungkol sa lahat mula sa mga sintomas at pagsusuri hanggang sa tulong pinansyal at mga panuntunan sa kalusugan ng publiko. Hindi makasabay ang kanilang mga call center.

Para mabilis na tumugon, nag-deploy ang MSSS ng Botpress -powered AI chatbot sa loob lamang ng dalawang linggo. Ito ay sinanay upang sagutin ang mataas na dami ng mga tanong na may kaugnayan sa COVID, available 24/7, at palaging napapanahon sa mga pinakabagong alituntunin sa kalusugan.

COVID-19 Triage Hotline Pinangangasiwaan ng AI Voice Bot

Sa unang yugto ng COVID-19, naglunsad si Mass General Brigham ng hotline para tulungan ang mga pasyente na may mga katanungan. Ngunit sa loob ng ilang oras, lumakas ang dami ng tawag. 

Para ayusin ito, bumuo ang team ng isang voice assistant na pinapagana ng AI na sinanay sa mga protocol ng screening ng CDC. Nagtanong ang bot ng mga sintomas ng tanong, nag-alok ng mga susunod na hakbang, at nagdirekta sa mga pasyente sa agarang pangangalaga, isang doktor sa pangunahing pangangalaga, o sa ER.

Sa pamamagitan ng pag-offload ng mga nakagawiang tawag, binawasan ng AI bot ang mga oras ng paghihintay at nakatulong sa libu-libong pasyente na makakuha ng gabay nang mas mabilis. 

Ngayon, ang maagang momentum ng paggamit ng AI ay nagpapatuloy: 1 sa 10 Mass General Brigham na mga doktor ay gumagamit ng generative AI, ngayon upang tumulong sa dokumentasyon.

AI-Powered Speech Tool para sa Mga Taong may Kapansanan

Ang Vocable ay isang libreng app na tumutulong sa mga taong may kapansanan sa pagsasalita na makipag-usap sa pamamagitan ng paggamit ng mga galaw ng ulo, mukha, o mata upang makabuo ng mga natural, na pinapagana ng AI na mga tugon.

Ginamit ng unang bersyon ang front camera ng isang mobile device upang subaybayan ang mga galaw ng ulo at mukha, na nagpapahintulot sa mga user na pumili ng mga salita at parirala sa screen. Isa itong malaking hakbang pasulong kumpara sa tradisyonal na AAC (augmentative at alternatibong komunikasyon) na mga device, na kadalasang nagkakahalaga ng mahigit $15,000 at nag-aalok ng limitadong functionality.

Ngunit naramdaman pa rin ang mekanikal. Para baguhin iyon, isinama ng team ChatGPT . Ngayon, naiintindihan ng Vocable kung ano ang sinasabi ng isang tagapag-alaga at bumubuo ng mga matalinong tugon sa real time.

Sa Apple Vision Pro, mas napupunta ang karanasan. Maaaring mag-navigate ang mga user sa interface gamit ang pagsubaybay sa mata sa isang ganap na nakaka-engganyong display.

Ang resulta ay isang modernong kasangkapan sa komunikasyon para sa mga nakaligtas sa stroke, mga taong may ALS o MS, mga pasyenteng hindi nagsasalita, at iba pa na nahihirapang magsalita.

1. Tukuyin ang Iyong Mga Layunin

Huwag gumawa ng chatbot para lang magkaroon ng isa. Magpasya kung ano mismo ang dapat nitong gawin.

• Dapat ba itong mag-book ng mga appointment?
• Magpadala ng mga paalala sa reseta?
• Triage sintomas at idirekta ang mga pasyente sa pangangalaga?

Ang bawat layunin ay humahantong sa iba't ibang mga tampok, pagsasama, at mga desisyon sa disenyo. Halimbawa, kung gusto mo ng sintomas ng triage, kakailanganin mo ng LLM -powered agent na nakakaintindi ng natural na wika at kayang humawak ng open-ended na input tulad ng: “Dalawang araw na akong namamagang lalamunan at lagnat — dapat ba akong pumasok?”

Walang malinaw na layunin = magulo na bot na walang malinaw na halaga.

2. Piliin ang Tamang AI Platform

Hindi lahat ng tagabuo ng chatbot ay gumagana para sa mga ospital o klinika. Pumili ng platform na binuo para sa, o madaling iangkop sa, pangangalagang pangkalusugan. Para makapagsimula ka, narito ang 9 sa pinakamahusay na AI chatbot builder .

Maghanap ng mga nako-customize na daloy ng trabaho, para matukoy mo ang lohika para sa triage, mga paalala, o paggamit, at mga pagsasama sa mga EHR, portal ng pasyente, at mga tool sa pag-iiskedyul.

Kumpirmahin din na sinusuportahan nito ang pagsunod (hal. HIPAA) at scalability. Hindi mo gustong buuin muli kapag lumawak ang iyong piloto. 

At siguraduhin na ang iyong napiling platform ay may kasamang malakas na mga hakbang sa seguridad ng chatbot , tulad ng pag-encrypt ng data at mga kontrol sa pag-access na nakabatay sa tungkulin. 

3. Isama sa Mga Core System

Ang isang standalone na chatbot ay hindi makakatulong nang malaki. Upang makakuha ng tunay na halaga mula sa iyong pagpapatupad ng chatbot , isama ito sa iyong mga pangunahing system para talagang magawa nito ang mga bagay, tulad ng:

• Kunin ang data ng pasyente mula sa iyong EHR para i-personalize ang mga pakikipag-ugnayan
• Suriin ang availability ng appointment sa real time
• Pangasiwaan ang mga tanong sa pagsingil sa pamamagitan ng pagkonekta sa insurance at mga tool sa pag-claim
• Subaybayan ang data ng paggamit sa pamamagitan ng mga platform ng analytics tulad ng Looker o Tableau

Kung walang integration, ang iyong chatbot ay isa lamang magarbong FAQ.

4. Bumuo at Subukan

Idisenyo ang daloy ng pag-uusap tulad ng gagawin mo sa isang klinikal na proseso. I-mapa ito:

• Ano ang dapat unang sabihin ng bot?
• Anong mga follow-up na tanong ang dapat nitong itanong?
• Paano nito pinangangasiwaan ang mga nakalilitong input o escalation?

Kapag malinaw na ang daloy, buuin ang iyong chatbot.

5. Ulitin

Panghuli, subukan ito nang paulit-ulit.

Gayahin ang mga chat ng pasyente, hanapin kung saan ito nasisira, at ayusin ito. Makakuha ng feedback mula sa frontline staff at mga totoong user. Ayusin ang tono at mga tugon hanggang sa gumana ito gaya ng inaasahan.

Ang pagpapabuti ay hindi nagtatapos pagkatapos ng paglunsad. Nag-evolve ang pinakamahuhusay na bot gamit ang real-world na paggamit.

Paano ko malalaman kung handa na ang aking organisasyon sa pangangalagang pangkalusugan na ipatupad ang generative AI?

Malalaman mong handa na ang iyong organisasyon ng pangangalagang pangkalusugan na magpatupad ng generative AI kung mayroon kang mahusay na tinukoy na mga problema upang lutasin — tulad ng pagbawas sa oras ng dokumentasyon o pagpapabuti ng pagsusuri ng data — at kung bukas ang iyong team sa paggamit ng mga bagong digital na tool. Ang kahandaan ay nangangahulugan din ng pagkakaroon ng mga secure na data system (tulad ng mga EHR) na maaaring isama ng AI, at leadership buy-in upang mag-pilot ng maliliit, nakatutok na proyekto ng AI bago mag-scale.

Anong mga batas sa privacy ng data ng pasyente ang kailangan kong isaalang-alang kapag gumagamit ng generative AI sa pangangalagang pangkalusugan?

Kapag gumagamit ng generative AI sa pangangalagang pangkalusugan, dapat kang sumunod sa mga batas sa privacy ng pasyente tulad ng HIPAA sa US (o GDPR sa Europe), na namamahala kung paano iniimbak at ibinabahagi ang protektadong impormasyon sa kalusugan (PHI). Ibig sabihin, dapat na sinusuportahan ng anumang tool ng AI na iyong i-deploy ang pag-encrypt, mahigpit na mga kontrol sa pag-access, mga log ng pag-audit, at mga proseso para sa pag-de-identify ng data kung ginagamit ito para sa mga modelo ng pagsasanay o analytics.

Sapat bang ligtas ang generative AI para sa klinikal na pagdedesisyon, o dapat lang ba itong gamitin para sa mga gawaing pang-administratibo?

Ang Generative AI ay hindi pa sapat na maaasahan upang palitan ang klinikal na paghuhusga at dapat gamitin bilang pantulong na tool sa halip na bilang isang gumagawa ng desisyon sa pangangalaga ng pasyente. Ligtas ito para sa mga gawaing pang-administratibo — tulad ng pag-draft ng mga tala at paghawak ng mga nakagawiang tanong ng pasyente — ngunit anumang mga medikal na diagnosis o mga plano sa paggamot ay dapat palaging nasa ilalim ng pangangasiwa ng tao upang maiwasan ang mga pagkakamali.

Gaano katagal karaniwang tumatagal upang mag-deploy ng AI chatbot sa isang setting ng pangangalagang pangkalusugan?

Ang pag-deploy ng AI chatbot sa isang setting ng pangangalagang pangkalusugan ay maaaring tumagal kahit saan mula sa ilang linggo hanggang ilang buwan, depende sa pagiging kumplikado. Maaaring maglunsad ang isang basic na FAQ bot sa loob ng 2–4 na linggo, habang ang isang sopistikadong chatbot na kumokonekta sa mga EHR, humahawak sa mga pag-uusap na sumusunod sa HIPAA, o magsagawa ng triage ay maaaring tumagal ng 2-6 na buwan para sa pagbuo, pagsubok, at pag-apruba sa pagsunod.

Mayroon bang mga partikular na medikal na espesyalidad kung saan mas kapaki-pakinabang ang generative AI?

Oo, ang generative AI ay partikular na kapaki-pakinabang sa mga specialty tulad ng radiology (para sa pagbibigay-kahulugan sa mga larawan at pag-draft ng mga ulat), patolohiya (para sa pagbubuod ng mga natuklasan), oncology (para sa pagbubuod ng mga kumplikadong plano sa paggamot), kalusugan ng isip (para sa mga bot ng pang-usap na therapy), at administrative-heavy field tulad ng pangunahing pangangalaga, kung saan nakakatulong ito sa pagbuo ng klinikal na dokumentasyon at pangasiwaan ang komunikasyon ng pasyente nang mahusay.