Secara ringkas, doktor kini boleh berinteraksi dengan chatbot bernama Chatehr untuk mengautomasikan dokumentasi perubatan dan meningkatkan ketepatan diagnostik.

Pengguna faedah utama menghargai termasuk keselamatannya, integrasi langsung dengan rekod perubatan, dan operasi lancar dalam sistem yang sedia ada.

Menurut Nigam Shah , ketua pegawai sains data Stanford, AI yang berkesan dalam penjagaan kesihatan mesti diintegrasikan ke dalam aliran kerja klinikal dan memberikan hasil yang sangat tepat.

"Chatehr adalah selamat, ia menarik data secara langsung dari sumber yang berkaitan, dan ia tertanam dalam sistem rekod perubatan elektronik, menjadikannya mesra pengguna dan boleh dipercayai untuk amalan klinikal," jelas Shah.

Kenapa pentingnya

Adakah alat ini benar -benar bermanfaat untuk penyedia penjagaan kesihatan?

Untuk memahami nilainya, pertimbangkan cabaran semasa klinisi menghadapi -terutamanya beban dokumentasi yang luar biasa.

Pertimbangkan akaun kehidupan sebenar ini dari profesional perubatan yang dikongsi di Reddit :

"Hello Fellow Docs-Perubatan Keluarga Tahun Ketiga di sini. Baru-baru ini meningkat untuk melihat 20 pesakit setiap hari di FQHC saya dan saya dikebumikan sepenuhnya dalam nota.

Penduduk menggambarkan strategi mengatasi semasa:

"Saya telah mula menggunakan komputer semasa lawatan untuk menangkap HPI dalam masa nyata, saya merangka pelan rawatan penuh sebelum pesakit meninggalkan saya menjadualkan susulan dan bukannya menangani segala-galanya sekaligus.

Jawatan berakhir dengan rayuan untuk nasihat:

"Apa -apa cadangan? Bagaimana anda semua mengendalikan permintaan berterusan untuk memakan makan ke dalam kehidupan peribadi anda?"

Alat yang muncul seperti Chatehr memegang janji penting dalam mengurangkan beban tersebut. Kesaksian ini jelas menggambarkan betapa kuatnya beban pentadbiran.

Wawasan dari Anurang Revri

Semasa acara IIA baru -baru ini, saya menghadiri perbincangan panel yang memaparkan Anurang Revri, ketua arkitek perusahaan di Stanford Medicine.

Berikut adalah beberapa perkara penting yang dibuat Revri mengenai automasi dalam penjagaan kesihatan:

"Kami menyokong penjagaan klinikal, pendidikan, dan membuat penyelidikan Stanford persekitaran yang unik di mana penyelidikan canggih dapat diterjemahkan dengan cepat ke dalam aliran kerja klinikal atau diintegrasikan dengan platform luaran. Misi kami adalah untuk memacu kitaran hayat AI yang bertanggungjawab ke hadapan."

"Apabila anda mula mengintegrasikan pelbagai aliran data dan membangunkan model AI multimodal di sekelilingnya, kesan terhadap penjagaan pesakit menjadi benar -benar transformatif."

Gunakan kes untuk teknologi

Chatehr dijangka membolehkan pelbagai kemajuan merentasi automasi penjagaan kesihatan.

Nelson Advisors telah mengkategorikan aplikasi berpotensi ini ke dalam lima bidang utama, yang saya akan meringkaskan di bawah:

Sokongan keputusan dan diagnostik yang dipertingkatkan

• Pengenalan dan Makluman Risiko Awal
• Wawasan diagnostik AI-Assists
• Cadangan terapeutik berasaskan bukti

Aliran kerja pentadbiran dan klinikal yang diperkemas

• Penjanaan nota klinikal automatik
• Penjadualan lebih bijak dan perancangan sumber
• Pengumpulan data pra-lawatan dan automasi pengambilan pesakit

Penglibatan pesakit yang lebih baik dan penjagaan yang disesuaikan

• Interaksi pesakit maya sepanjang masa
• Panduan kesihatan yang disesuaikan dan pemantauan jauh
• Penghantaran rawatan perubatan sensitif budaya

Pengembangan kesihatan global dan peningkatan akses

• Peningkatan jangkauan di kawasan yang kurang mendapat perhatian
• Sokongan untuk pelbagai bahasa

Penggunaan Data Lanjutan dan Penyelidikan Perubatan

• Pengurusan trend kesihatan peringkat penduduk
• Penyelidikan dan Inovasi Klinikal Lebih Cepat
• Penciptaan kembar digital pesakit

Beberapa kes penggunaan ini menonjol. Kategori pertama meningkatkan ketepatan rawatan, sementara yang kedua secara langsung menangani ketidakcekapan dalam perjalanan pesakit.

Kategori kelima menggunakan penggunaan data -tidak memperkenalkan konsep kembar digital: perwakilan maya sejarah kesihatan pesakit. Ini boleh diperkaya dengan data dari peranti yang boleh dipakai, yang menawarkan penjejakan kesihatan yang dinamik, masa nyata.

Secara kolektif, inovasi ini bersedia untuk menjadikan penjagaan kesihatan lebih cekap, proaktif, dan diperibadikan.

Ini adalah kemajuan yang ketara. Berharap untuk melihat alat yang didorong oleh AI yang sama berkembang pesat di seluruh sektor penjagaan kesihatan pada tahun-tahun akan datang.

Atas ialah kandungan terperinci Stanford Perintis Perubatan LLM Model Chatbot. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!