9 Sağlık Hizmetlerinde Üretken Yapay Zeka Kullanım Örnekleri Bakımı Dönüştürüyor

Grey's Anatomy 'nin iyi bir bölümünü herkes kadar ben de severim. Dramatik ameliyatlar. Romantik gerilim. Sağanak yağmurun ortasında yapılan ölüm kalım çağrıları. 

Ancak gerçek hastanelerde sayısız gün geçirmiş olanlarınız gerçeği bilir: Gerçek çok daha az göz alıcıdır. Gerçek hastaneler verilerle çalışır - ve çok fazla bekler.

Ancak üretken yapay zeka devreye giriyor. Stetoskoplar veya neşterlerle değil, klinisyenlerin üzerindeki baskıyı kaldıran sesli asistanlar ve kurumsal sohbet robotlarıyla.

Bunu fark eden sadece sağlık çalışanları değil. Yakın zamanda yapılan bir Deloitte anketi, tüketicilerin yarısından fazlasının üretken yapay zekanın sağlık hizmetlerine erişimi iyileştireceğine inandığını ortaya koydu. 

Bu makalede, şu anda işe yarayan gerçek örneklerle sağlık hizmetlerinde pratik jeneratif yapay zeka kullanım durumlarını ele alıyorum.

Üretken Yapay Zeka Sağlık Hizmetlerinde Nasıl Kullanılıyor?

Üretken yapay zeka, sağlık uzmanlarının büyük miktarda veriyi özetlemesine ve bunlara göre hareket etmesine yardımcı oluyor. 

Büyük dil modelleriLLMs'ler), doğal dil işleme (NLP), yapay zekalı sohbet robotları ve sesli asistanlar gibi teknolojiler klinik ve hastanelerdeki iş akışlarına entegre ediliyor.

İşte sağlık hizmetlerinde yapay zekanın gerçek dünyada ortaya çıkmasının birkaç yolu:

• Bir doktor hasta ziyareti sırasında mikrofona konuşur. Bir yapay zeka sesli asistanı dinler, transkripti yapılandırır, tam bir ilerleme notu oluşturur ve takip veya açıklama gerektiren her şeyi vurgular.
• Bir hasta yapay zekalı bir sohbet robotuna"Diyabetiksem karbonhidrat yiyebilir miyim?" diye soruyor. Genel bir yanıt yerine, bot (sağlık kayıtlarına bağlı) yanıtı son tahlillere ve ilaçlara göre uyarlıyor.
• Bir hastane yöneticisi bir stack fatura yüklüyor. Üretken bir yapay zeka modeli her birini doğru sözleşmeyle eşleştiriyor, faturalama tutarsızlıklarını işaretliyor ve onay için doğru departmana yönlendiriyor.

9 Üretken Yapay Zeka Sağlık Hizmeti Kullanım Örnekleri

Veri oluşturma

Tıbbi YZ sohbet robotları gibi YZ, öğrenmek için büyük ve çeşitli veri kümelerine ihtiyaç duyar, ancak HIPAA gibi hasta gizliliği yasaları gerçek klinik verilerin kurumlar arasında paylaşılmasını zorlaştırır. İşte bu noktada sentetik veri üretimi için üretken yapay zeka devreye giriyor.

Araştırmacılar gerçek hasta kayıtlarına erişmek yerine, kimliksizleştirilmiş veri kümeleri üzerinde eğitilmiş üretici modeller kullanmaktadır. Bu modeller hastalıkların nasıl ilerlediğine, semptomların laboratuvar sonuçlarıyla nasıl ilişkili olduğuna ve tedavilerin sonuçları nasıl etkilediğine dair kalıpları öğreniyor. Ardından, gerçek veriler gibi görünen ve davranan ancak herhangi bir kişiye bağlı olmayan tamamen sentetik hasta kayıtları oluşturuyorlar.

Diyelim ki bir hastane sepsisin erken belirtilerini tespit etmek için bir yapay zeka modeli eğitmek istiyor. Elinde sadece 200 vaka var. Bu yeterli değil. Bu yüzden yapay zeka modeli bu 200 gerçek vakayı analiz ediyor ve binlerce sentetik vaka üretiyor:

• Bazıları tipik sepsis belirtileri gösterir.
• Diğerleri, gecikmiş ateş ve üç gün sonra anormal hayati belirtiler gibi nadir kombinasyonları taklit eder.
• Hatta birkaçı yanıltıcı semptomları olan hastaları simüle ederek uç durumların test edilmesine yardımcı olur.

Bu sentetik kayıtlar kimseye ait değildir - ancak gerçek veriler gibi davranırlar.

Bu, hasta mahremiyetini riske atmadan fikirleri test etmenin ve tıpta "ya olursa" senaryolarını keşfetmenin yeni yollarını açar.

Tıbbi teşhis

ABD'de Mayo Clinic ve Mass General Brigham gibi hastaneler MRI'lar, CT taramaları, laboratuvar sonuçları ve klinik notlar gibi anonimleştirilmiş hasta verilerini yapay zeka teşhis araçlarına aktarıyor. 

Aslında, ABD ' deki hastanelerin %65 'i teşhis iş akışlarının bir kısmında öngörüye dayalı yapay zeka modelleri kullanıyor.

Özellikle hızlı bir şekilde benimsenen bir alan, yapay zekanın doktorların insan gözünün sınırlarının ötesine geçmesine yardımcı olduğu radyolojidir. Algoritmalar, bulanık görüntüleri yeniden yapılandırmak ve tümörler veya kırıklar gibi endişe verici alanları vurgulamak için eğitilmiştir.

Ancak en etkili uygulamalar tek bir görüntüyle sınırlı kalmıyor. Geniş dil modelleri, daha eksiksiz bir resim oluşturmak için radyoloji raporları ve doktor notlarından laboratuvar değerlerine, reçetelere ve hasta hayati göstergelerine kadar birden fazla kaynaktaki verileri birleştirebilir.

Şöyle bir hasta kaydı düşünün: "İki haftadır hafif nefes darlığı, yeni hırıltı, astım öyküsü yok."

Bir yapay zeka asistanı, erken kalp yetmezliği için potansiyel bir model tanıyabilir. Ardından son B-tipi Natriüretik Peptit laboratuvar değerlerini (kardiyak stresi tespit etmek için kullanılır) ve ilaç geçmişini kontrol eder. Hasta 65 yaşın üzerindeyse, sistem kalp yetmezliğini astımdan daha olası olarak önceliklendirebilir ve bunu klinisyenin incelemesi için işaretleyebilir.

İlaç keşfi

2020'de MIT ve Harvard'daki bilim insanları, ilaca dirençli bakterileri öldürebilecek yeni bir antibiyotik olan halisin'i tanımlamak için üretken yapay zekayı kullandılar. 

Bu tür bir yapay zeka atılımı, kimyagerlerin ve ilaç araştırmacılarının tıbbın en pahalı ve zaman alıcı kısımlarından birine yaklaşımını değiştiriyor.

Tek bir ilacın geliştirilmesi, başarısız adayların maliyeti de dahil olmak üzere, 1 ila 2 milyar USD arasında değişebilir. Geleneksel olarak bu bir sayı oyunudur: binlerce bileşiği taramak, deneme üstüne deneme yapmak ve birinin hedefi tutturmasını ummak. 

Üretken yapay zeka süreci önemli ölçüde hızlandırıyor. Araştırmacılar, "Akciğer kanserinde KRAS G12C mutasyonlarını engelleyen ancak sağlıklı hücreleri etkilemeyen bir molekül tasarlayın" gibi bir ilaç keşfi istemiyle başlıyor. 

Bu istem, kimyasal yapı veritabanları, protein etkileşimleri ve bilinen yan etkiler üzerine eğitilmiş üretken bir modele girilir. Birkaç saat içinde model, bu kriterleri karşılayan tamamen yeni moleküler yapılar önerir; bazıları mevcut bileşiklerden esinlenirken diğerleri tamamen yenidir. 

Araştırmacılar daha sonra bu moleküllerin hedef proteinlere nasıl bağlandığını simüle ederek, bir laboratuvar deneyi yapmadan önce listeyi daraltabilirler.

Diğer şekilde de çalışıyor. Araştırmacılar hasta hastalardan gen ifadesi verilerini girerse, model ne tür bir bileşiğin altta yatan işlev bozukluğunu düzeltebileceğini çıkarabilir, bu bileşik henüz mevcut olmasa bile.

Klinik dokümantasyon 

Doktorlar artık elektronik sağlık kayıtlarını (EHR'ler) taramak için saatler harcamak yerine teşhisler, ilaçlar, laboratuvar eğilimleri ve tedavi geçmişi gibi önemli bilgileri ortaya çıkaran anlık özetler alabiliyor.

Bu özetler, özellikle vardiya değişiklikleri veya yüksek hasta hacmi sırasında sağlayıcıların daha hızlı hızlanmasına yardımcı olur.

Bu araçlar, bilgiye erişimi iyileştirmenin ötesinde, dokümantasyonu otomatikleştirmek için de kullanılıyor. Doktorlar genellikle not yazmak için hastaları tedavi etmekten daha fazla zaman harcıyor. Ancak LLMs doktorlar hasta detaylarını dikte edebilir veya yükleyebilir ve karşılığında taslak bir ilerleme notu veya taburcu özeti alabilir. Son adım ise hızlı bir inceleme ve onay.

ABD'deki en büyük EHR sağlayıcılarından biri olan Epic Systems, Microsoft ile ortaklaşa yapay zeka destekli not oluşturma konusunda aktif olarak pilot çalışmalar yürütüyor. Başka bir çalışmada, ilk sonuçlar klinisyenlerin yapay zeka destekli dokümantasyon ile haftada ortalama 3,3 saat tasarruf ettiğini gösteriyor. 

Bu sistemler aynı zamanda bir klinik güvenlik kontrolü katmanı da sunuyor. Yapay zeka modelleri, ilaç-alerji etkileşimleri veya kayıtlarda gömülü çelişkili talimatlar gibi potansiyel sorunları işaretler. Karar vermiyor olsalar da ikinci bir göz olarak hareket ederek tıbbi hata riskini azaltıyorlar.

Kişiselleştirilmiş tıp

Üretken yapay zeka, bireylerin genetiğini ve tıbbi geçmişini analiz ederek tedavilere nasıl yanıt vereceklerini tahmin edebilir. 

Büyük veri kümeleri üzerinde eğitilen yapay zeka modelleri, belirli bir gen varyantının ilaç metabolizmasını nasıl etkilediği gibi ince kalıpları bulur ve bu içgörüyü özel çözümler önermek için kullanır.

Akıl sağlığı tedavisi

Kişiselleştirilmiş tepkileri modellemek için üretken yapay zekanın kullanılmasına yönelik bu aynı ilke, ruh sağlığı alanında da araştırılıyor. 

Woebot Health gibi şirketler yapay zeka güdümlü bilişsel davranışçı terapi (CBT) araçları geliştiriyor. Bu sistemler, özelleştirilmiş terapötik diyaloglar oluşturmak için önceki etkileşimleri analiz ediyor ve kalabalık bir partiye katılmak veya işte eleştiri almak gibi gerçek dünyadaki anksiyete tetikleyicilerini simüle ediyor. Ardından, hastaya gerçek zamanlı olarak başa çıkma stratejileri konusunda rehberlik ederek terapi seansları arasında süreklilik sağlıyorlar.

Tıp eğitimi ve öğretimi

Geleneksel tıp eğitimi her zaman statik vaka çalışmalarına ve standartlaştırılmış hastalara dayanmıştır. Bunlar yararlıdır, ancak öğrencileri gerçek klinik çalışmanın öngörülemezliğine tam olarak hazırlamazlar. 

Üretken yapay zeka, her öğrencinin nasıl tepki verdiğine ve öğrendiğine uyum sağlayan yeni simülasyonlar sunarak bunu değiştirir.

İngiltere merkezli bir şirket olan Virti, uzaktan klinik eğitimi geliştirmek için yapay zeka destekli "sanal hastalar" geliştirdi. Virti'de bir öğrenci şunları yapmak zorunda kalabilir:

• Kanserli sanal bir hastaya kötü haberi vermek
• Cevap isteyen öfkeli bir aile üyesini sakinleştirin
• Karmaşık bir tanıyı basit terimlerle açıklayın

Sanal hastalar, öğrencinin söylediklerine veya yaptıklarına gerçek zamanlı olarak yanıt vererek daha gerçekçi bir deneyim yaratır. 

Virti'nin sanal hastası, stajyerin ne kadar açık ve empatik bir şekilde iletişim kurduğunu da değerlendiriyor. Bir öğrenci "metastatik" gibi bir şey söylerse, sistem hastanın anlamasını kolaylaştırmak için bunu "kanser yayıldı" şeklinde yeniden ifade etmeyi önerebilir.

Virti ayrıca simülasyonlar boyunca öğrenci performansını izleyerek eğitmenlere, öğrencilerin fazla antibiyotik reçete etmek veya kritik teşhisleri kaçırmak gibi zorlanabilecekleri alanları vurgulayan gösterge tabloları sağlar.

Bu yapay zeka teknolojisi uygulamada giderek daha popüler hale geliyor. COVID-19 salgını sırasında Virti'nin teknolojisi Cedars-Sinai Hastanesi'nde 300'den fazla doktoru eğitti.

Hasta eğitimi

Hasta eğitimi söz konusu olduğunda, üretken yapay zeka, bir hastanın durumunu ve tıbbi geçmişini analiz ederek kişiselleştirilmiş eğitime olanak tanır. 

OneRemission gibi uygulamalar, kanserden kurtulanlara tedavi sonrası bakımda rehberlik etmek için yapay zekalı sohbet robotları kullanıyor. Bir hasta "İlaçlarımla birlikte bu yemeği yiyebilir miyim?" diye sorarsa, chatbot hastanın tıbbi geçmişine dayanarak doğrudan bir yanıt veriyor. 

Bu etkileşim statik konuşmaların ötesine geçer. Örneğin yeni tanı konmuş bir diyabet hastası temel bilgilerle başlayabilir: kan şekerini nasıl kontrol edeceği, ne zaman insülin alacağı, ne yiyeceği gibi. Ardından, "Bir dozu kaçırırsam ne olur?" veya "Meyve yiyebilir miyim?" diye sorabilir. Yapay zeka hemen sade, teknik olmayan bir dille yanıt verir.

Yapay zeka ayrıca insanları oldukları yerde karşılar. Bir kişinin sağlık okuryazarlığı düşükse veya farklı bir dil konuşuyorsa, yapay zeka bir şeyleri açıklama şeklini uyarlar. "Glikozunuzu izleyin" demek yerine, "Bu cihazı kullanarak kan şekerinizi kontrol edin. İşte nasıl yapılacağı."

Yapay zeka sohbet robotları, hastaların işlerini takip etmelerini sağlamak için "Saat 4'teki hapınızı şimdi alın" veya "Takip randevunuz yarın sabah 10'da" gibi zamanında hatırlatıcılar da gönderiyor. 

Arka ofis fonksiyonları

Hastaneler ameliyathanede yüksek teknolojiye sahip olabilir, ancak perde arkasında birçoğu hala elektronik tablolar, taranmış PDF'ler ve uzun e-posta dizileriyle çalışıyor. İK, finans ve operasyon departmanları genellikle temel iş akışlarını bile verimsiz hale getiren eski sistemlere güveniyor.

Üretken yapay zeka, manuel süreçleri otomatik sistemlere dönüştürerek bu arka ofis işlevlerinin modernize edilmesine yardımcı oluyor.

Finans konusunu ele alalım. Personelin her faturayı manuel olarak incelemesi yerine, bazı hastaneler artık satın alma siparişlerini taramak, bunları satıcı sözleşmeleriyle eşleştirmek, mükerrer ücretlendirme gibi tutarsızlıkları işaretlemek ve doğru onaylayıcıya yönlendirmek için yapay zeka kullanıyor. 

İK'da yapay zeka, personelin "PTO politikasını nerede bulabilirim?" gibi sorularını yanıtlayan dahili yapay zeka sohbet robotlarına güç veriyor. Çalışanlar, BT veya İK'nın yanıt vermesi için saatlerce (veya günlerce) beklemek yerine, gecenin 2'sinde bile anında yanıt alabiliyor.

Bu perde arkası araçlar, teşhis modelleri veya sanal asistanlar kadar görünür olmayabilir, ancak hataları yakalar ve personeli daha yüksek etkili işlere odaklanmaları için serbest bırakırlar. 

Ve hastaneler, sağlık sisteminin modası geçmiş iş akışlarıyla uğraşan tek parçası değil. Sigorta sağlayıcıları, poliçe güncellemeleri ve talep işleme gibi görevleri yerine getirmek için yapay zeka sohbet robotlarını kullanıyor ve hastanelerin aynı verimliliği kendi operasyonlarına nasıl getirebileceklerine dair net bir oyun kitabı sunuyor.

Sağlık Hizmetlerinde Üretken Yapay Zekanın Gerçek Dünyadaki Bazı Uygulamaları Nelerdir?

Sesli Yapay Zeka ile Otomatik Aşı Takip Aramaları

İtalya'nın COVID-19 aşısı uygulaması sırasında, halk sağlığı ekiplerinin binlerce hastadaki yan etkileri izlemek için bir yola ihtiyacı vardı. Yüz yüze kontrollere veya telefon görüşmelerine güvenmek ölçeklenebilir değildi ve gecikmeler ciddi reaksiyonları kaçırma riski taşıyordu.

engineon, hastaları proaktif olarak aramak, aşı sonrası semptomları sormak ve yanıtları kaydetmek için Botpress kullanarak ses tabanlı bir bot oluşturdu ve tüm bunları yaparken AB gizlilik yasalarıyla uyumlu kaldı. 

Veriler doğrudan engineon'un analitik sistemine aktarıldı ve sağlık yetkililerinin olumsuz olaylara hızlı bir şekilde yanıt vermesine yardımcı oldu.

Bunun sonucunda %95 yanıt doğruluğu, yıllık 80.000 € tasarruf ve 6.000'den fazla çalışma saati serbest bırakıldı. 

Doktorlar için Eller Serbest Klinik Asistan

Vanderbilt Üniversitesi Tıp Merkezi giderek büyüyen bir sorunla karşı karşıyaydı: hizmet sağlayıcıların tükenmişliği. 

Dokümantasyon ve idari işler zaman kaybına yol açıyor ve işgücü maliyetlerini artırıyordu. Dr. Yaa Kumah-Crystal, bu yükü hafifletmek için sesle çalışan yapay zeka araçlarını günlük klinik iş akışlarına dahil etme çabasına öncülük etti.

Epic Systems ile birlikte çalışan ekip, doktorların sözlü olarak sorarak önemli hasta bilgilerine erişmelerini sağlayan bir sesli asistan olan V-EVA'yı geliştirdi. Doktorlar, kayıtları okumak veya uzun sesli yanıtları dinlemek yerine, ihtiyaçlarına göre uyarlanmış anlık ekran özetlerini görüyorlar.

Doktorlar artık tahlil istemek ve güncellemeleri eller serbest bir şekilde talep etmek için sesli komutları kullanıyor. Yapay zeka geliştikçe, konuşmaları dinlemek ve klinik ihtiyaçları tahmin etmek gibi daha da fazlasını yapması bekleniyor.

Halk Sağlığına İlişkin Sıkça Sorulan Soruları Geniş Ölçekte Ele Alacak Yapay Zeka Chatbotu

Quebec'teki COVID-19 salgını sırasında, Sağlık ve Sosyal Hizmetler Bakanlığı (MSSS) semptomlar ve testlerden mali yardım ve halk sağlığı kurallarına kadar her şeyle ilgili bir kamu sorgusu dalgasıyla karşı karşıya kaldı. Çağrı merkezleri yetişemedi.

MSSS, hızlı yanıt verebilmek için Botpress bir yapay zeka sohbet robotunu yalnızca iki hafta içinde devreye aldı. COVID ile ilgili yüksek hacimli soruları yanıtlamak üzere eğitildi, 7/24 kullanılabilir ve her zaman en son sağlık yönergeleriyle güncel.

COVID-19 Triyaj Hattı Yapay Zeka Ses Botu Tarafından Yönetiliyor

COVID-19'un ilk dalgası sırasında Mass General Brigham, soruları olan hastalara yardımcı olmak için bir yardım hattı başlattı. Ancak birkaç saat içinde çağrı hacmi patladı. 

Ekip bunu düzeltmek için CDC tarama protokolleri konusunda eğitilmiş, yapay zeka destekli bir sesli asistan geliştirdi. Bot semptomlarla ilgili sorular sordu, sonraki adımları önerdi ve hastaları acil bakıma, birinci basamak doktoruna veya acil servise yönlendirdi.

Yapay zeka botu, rutin aramaların yükünü hafifleterek bekleme sürelerini büyük ölçüde azalttı ve binlerce hastanın daha hızlı yönlendirilmesine yardımcı oldu. 

Bugün, yapay zeka kullanımındaki bu erken ivme devam ediyor: Her 10 Mass General Brigham doktorundan 1' i, şimdi dokümantasyona yardımcı olmak için üretken yapay zeka kullanıyor.

Engelliler için Yapay Zeka Destekli Konuşma Aracı

Vocable, doğal, yapay zeka destekli yanıtlar oluşturmak için baş, yüz veya göz hareketlerini kullanarak konuşma engelli kişilerin iletişim kurmasına yardımcı olan ücretsiz bir uygulamadır.

İlk versiyon, baş ve yüz hareketlerini izlemek için bir mobil cihazın ön kamerasını kullandı ve kullanıcıların ekrandaki kelimeleri ve cümleleri seçmesine olanak tanıdı. Bu, genellikle 15.000 doların üzerinde maliyeti olan ve sınırlı işlevsellik sunan geleneksel AAC (artırıcı ve alternatif iletişim) cihazlarına kıyasla büyük bir adımdı.

Ancak yine de mekanik bir his veriyordu. Ekip bunu değiştirmek için ChatGPT. Şimdi, Vocable bir bakıcının ne söylediğini anlıyor ve gerçek zamanlı olarak akıllı yanıtlar üretiyor.

Apple Vision Pro'da bu deneyim daha da ileri gidiyor. Kullanıcılar, tamamen sürükleyici bir ekranda göz takibi ile arayüzde gezinebiliyor.

Sonuç, felçten kurtulanlar, ALS veya MS hastaları, sözel olmayan hastalar ve konuşmakta zorlanan diğer kişiler için modern bir iletişim aracıdır.

Sağlık Hizmetleri Chatbot'u Nasıl Uygulanır?

1. Hedeflerinizi Tanımlayın

Sadece sahip olmak için bir sohbet robotu oluşturmayın. Tam olarak ne yapması gerektiğine karar verin.

• Randevu almalı mı?
• Reçete hatırlatıcıları göndermek mi?
• Semptomların triyajı ve hastaların bakıma yönlendirilmesi?

Her hedef farklı özelliklere, entegrasyonlara ve tasarım kararlarına yol açar. Örneğin, semptom triyajı istiyorsanız, doğal dili anlayan ve aşağıdaki gibi açık uçlu girdileri işleyebilen LLM bir aracıya ihtiyacınız olacaktır: "İki gündür boğazım ağrıyor ve ateşim var - geleyim mi?"

Net bir hedef yok = net bir değeri olmayan dağınık bir bot.

2. Doğru Yapay Zeka Platformunu Seçin

Her sohbet robotu üreticisi hastaneler veya klinikler için çalışmaz. Sağlık hizmetleri için oluşturulmuş veya kolayca uyarlanabilen bir platform seçin. Başlamanıza yardımcı olması için en iyi 9 yapay zekalı sohbet robotu oluşturucusunu burada bulabilirsiniz.

Özelleştirilebilir iş akışları arayın, böylece triyaj, hatırlatıcılar veya alım için mantık tanımlayabilir ve EHR'ler, hasta portalları ve zamanlama araçlarıyla entegrasyonlar yapabilirsiniz.

Ayrıca uyumluluğu (örn. HIPAA) ve ölçeklenebilirliği desteklediğini doğrulayın. Pilotunuz genişlediğinde yeniden inşa etmek istemezsiniz. 

Ayrıca seçtiğiniz platformun veri şifreleme ve rol tabanlı erişim kontrolleri gibi güçlü chatbot güvenlik önlemleri içerdiğinden emin olun. 

3. Çekirdek Sistemlerle Entegrasyon

Bağımsız bir sohbet robotu pek yardımcı olmaz. Chatbot uygulamanızdan gerçek bir değer elde etmek için onu temel sistemlerinizle entegre edin, böylece gerçekten bir şeyler yapabilsin:

• Etkileşimleri kişiselleştirmek için EHR'nizden hasta verilerini çekin
• Randevu uygunluğunu gerçek zamanlı olarak kontrol edin
• Sigorta ve talep araçlarına bağlanarak faturalama sorularını ele alın
• Looker veya Tableau gibi analitik platformlar aracılığıyla kullanım verilerini takip edin

Entegrasyon olmadan sohbet robotunuz sadece süslü bir SSS'den ibarettir.

4. Oluştur ve Test Et

Konuşma akışını klinik bir süreç gibi tasarlayın. Haritasını çıkarın:

• Bot ilk olarak ne söylemeli?
• Hangi takip soruları sorulmalıdır?
• Kafa karıştırıcı girdileri veya yükseltmeyi nasıl ele alıyor?

Akış netleştikten sonra sohbet robotunuzu oluşturun.

5. Tekrarlayın

Son olarak, yinelemeli olarak test edin.

Hasta sohbetlerini simüle edin, nerede hata olduğunu bulun ve düzeltin. Ön saflardaki personelden ve gerçek kullanıcılardan geri bildirim alın. Beklendiği gibi çalışana kadar tonu ve yanıtları ayarlayın.

İyileştirme lansmandan sonra sona ermez. En iyi botlar gerçek dünyada kullanıldıkça gelişir.

Ücretsiz Sağlık Hizmetleri Chatbotu Oluşturun

Yapay zeka, otomatik randevu planlamasından gerçek zamanlı semptom takibine ve ziyaretler arasında devam eden ruh sağlığı desteğine kadar sağlık hizmetlerini şimdiden dönüştürüyor.

Ancak bundan yararlanmak için hem güçlü hem de uyarlanabilir bir yapay zeka platformuna ihtiyacınız var.

Botpress , gerçek dünyadaki sağlık hizmetleri kullanım durumlarını ele alan yapay zeka aracıları oluşturmak için esnek, kurumsal düzeyde bir platformdur - doktora veya geliştirme ekibi gerekmez.

‍Bugün inşa etmeye başlayın. Ücretsiz.

SSS

Sağlık kuruluşumun üretken yapay zekayı uygulamaya hazır olup olmadığını nasıl bilebilirim?

Dokümantasyon süresini kısaltmak veya veri analizini iyileştirmek gibi çözülmesi gereken iyi tanımlanmış sorunlarınız varsa ve ekibiniz yeni dijital araçları benimsemeye açıksa, sağlık kuruluşunuzun üretken yapay zekayı uygulamaya hazır olduğunu bilirsiniz. Hazır olmak aynı zamanda YZ'nin entegre olabileceği güvenli veri sistemlerine (EHR'ler gibi) sahip olmak ve ölçeklendirmeden önce küçük, odaklanmış YZ projelerini pilot olarak uygulamak için liderlik katılımı anlamına gelir.

Sağlık hizmetlerinde üretken yapay zeka kullanırken hangi hasta verileri gizlilik yasalarını dikkate almam gerekiyor?

Sağlık hizmetlerinde üretken YZ kullanırken, ABD'de HIPAA (veya Avrupa'da GDPR) gibi korunan sağlık bilgilerinin (PHI) nasıl saklanacağını ve paylaşılacağını düzenleyen hasta gizliliği yasalarına uymanız gerekir. Bu, kullandığınız tüm YZ araçlarının şifrelemeyi, sıkı erişim kontrollerini, denetim günlüklerini ve eğitim modelleri veya analitik için kullanılıyorsa verilerin kimliksizleştirilmesine yönelik süreçleri desteklemesi gerektiği anlamına gelir.

Üretken YZ klinik karar verme süreçleri için yeterince güvenli mi, yoksa sadece idari görevler için mi kullanılmalı?

Üretken yapay zeka henüz klinik yargının yerini alacak kadar güvenilir değildir ve hasta bakımında karar verici olmaktan ziyade yardımcı bir araç olarak kullanılmalıdır. Notların hazırlanması ve rutin hasta sorgularının ele alınması gibi idari görevler için güvenlidir, ancak herhangi bir tıbbi teşhis veya tedavi planı, hataları önlemek için her zaman insan gözetiminde kalmalıdır.

Bir sağlık hizmeti ortamında yapay zekalı bir sohbet robotunun konuşlandırılması genellikle ne kadar sürer?

Bir sağlık hizmeti ortamında yapay zekalı bir sohbet botunun devreye alınması, karmaşıklığa bağlı olarak birkaç haftadan birkaç aya kadar sürebilir. Temel bir SSS botu 2-4 hafta içinde kullanıma sunulabilirken, EHR'lere bağlanan, HIPAA uyumlu görüşmeleri yöneten veya triyaj gerçekleştiren sofistike bir sohbet botunun geliştirilmesi, test edilmesi ve uyumluluk onaylarının alınması 2-6 ay sürebilir.

Üretken yapay zekanın daha faydalı olduğu belirli tıbbi uzmanlık alanları var mı?

Evet, üretici yapay zeka özellikle radyoloji (görüntülerin yorumlanması ve raporların hazırlanması için), patoloji (bulguların özetlenmesi için), onkoloji (karmaşık tedavi planlarının özetlenmesi için), ruh sağlığı (konuşma terapisi botları için) gibi uzmanlık alanlarında ve klinik dokümantasyonun oluşturulmasına ve hasta iletişiminin verimli bir şekilde ele alınmasına yardımcı olduğu birinci basamak gibi idari ağırlıklı alanlarda yararlıdır.