AI i helsevesenet er en relativt ny teknologi, men har skutt fart i løpet av de siste årene. Den har blitt brukt til ulike oppgaver, fra diagnostisering av sykdommer til å gi personlig tilpassede behandlinger til automatisering av administrative oppgaver. Men med nylige forbedringer i datalagring og databehandlingsevner, har mer effektive samtale-AI-løsninger blitt introdusert i helsevesenet.
Disse Healthcare Conversational AI-systemene er virtuelle assistenter bygget for å tilby personlig tilpassede helsetjenester til pasienter. Ved å tilrettelegge for en-til-en-samtaler og effektivisere ulike helsetjenester, forbedrer disse medisinske chatbotene betydelig pasientengasjementet med helsepersonell og hjelper pasienter med å få tilgang til bedre helsetjenester.
Utforsk de mest populære brukssakene av konversasjons-AI i helsevesenet
Å inkludere AI i helsevesenet gir mange fordeler for pasienter og helsepersonell. Noen av de få områdene der Healthcare Conversational AI kan brukes er:
Pasientavtaleplanlegging
Å planlegge avtaler med leger i flere helseinstitusjoner er en treg oppgave som krever betydelig tid å vente over telefonen. Heldigvis kan brukere sømløst bestille avtaler med sine foretrukne leger ved å utnytte Conversational AI-systemer. I tillegg kan den personlig tilpassede helseassistenten hjelpe deg med omlegging og avbestilling av avtaler.
Regelmessig helsesporing
Healthcare Conversational AI-systemer kan hjelpe pasienter med å holde seg på sporet for å nå sine helsemål, som kroppsvekt, humør osv. Disse medisinske chatbotene gir brukerne detaljert informasjon om de nødvendige trinnene for å nå målene sine regelmessig. I tillegg følger den konsekvent opp pasientens fremgang og hjelper dem å holde seg i rute med rutinene sine.
Svare på pasientens vanlige spørsmål
Pasienter har ofte flere spørsmål rundt sinnet som de søker svar på fra legene sine. Dessverre er det umulig å svare på enhver pasients tvil og spørsmål på grunn av legers strenge rutiner og tidsbegrensninger. En Conversational AI er det mest passende valget i et slikt scenario. Du kan stille spørsmål fra den medisinske boten, som vil gi passende svar.
Symptomanalyse og medisinsk triaging
Healthcare Conversational AI-systemer kan tilby en strømlinjeformet diagnose av pasientproblemer ved å undersøke symptomene pasienten legger inn. Systemet analyserer alle pasientens symptomer grundig og genererer levedyktig innsikt i problemene som kan plage pasienten. Basert på resultatene vil systemet enten bestille time hos en passende lege eller hjelpe deg med å gi en behandlingsplan hvis problemet er lite.
Administrative oppgaver Automatisering
De fleste helseinstitusjoner er generelt begravet under overbelastning av administrative oppgaver i en daglig rutine. De automatiserte systemene kan forenkle prosessen ved å la helsepersonell sende inn forespørsler, sende oppdateringer og spore statusen til forespørslene. Omvendt kan robotene også hjelpe med onboarding-prosessen for pasientene og bidra til å imøtekomme problemene deres mer effektivt.
Etterbehandling
Et effektivt Conversational AI-system kan generere etterbehandlingsplaner for pasientene, avhengig av legens diagnose og medisinske historie. Disse behandlings- og etterbehandlingsplanene er innebygd i kontoen, og når du blir spurt, vil den medisinske boten gi deg den nødvendige informasjonen.
Vital medisinsk innsikt for pasientene
Healthcare Conversational AI er smart og kan oppdage mønstre og trender i pasienters medisinske data med NLP- og ML-algoritmer. De gir verdifull innsikt i pasientens data og journaler, noe som kan være nyttig for å utforme behandling etter behandling for pasienter og forbedre pasienttilfredsheten.
Rollen til maskinlæring i utviklingen av konversasjons-AI
Maskinlæring er et viktig verktøy i utviklingen av Healthcare Conversational AI. ML-algoritmer analyserer enorme mengder data for å identifisere mønstre og korrelasjoner for å forbedre nøyaktigheten og effektiviteten til samtalen. Hovedsakelig er det tre hovedaspekter ved maskinlæringsalgoritmer.
- Hensikt: Det er målet eller hensikten med et AI-system. Intent refererer til uttrykk for brukerens ønske eller oppgaven som AI-systemet prøver å fullføre på vegne av brukeren. Det kan bestå av spørsmål i strukturert eller ustrukturert format.
- Enheter: Disse gruppene med unike søkeord kan bety forskjellige ting, men tilhører samme kategori. For eksempel synonymer, forkortelser osv.
- Eksempler: Dette er særegne måter folk kan uttrykke en lignende hensikt på annerledes. En person kan for eksempel stille det samme spørsmålet på to forskjellige måter: 'Kan jeg endre avtalen min' eller 'Er det mulig å utsette avtalen min'?
Betydelige utfordringer i helseinstitusjoner som konversasjons-AI kan løse
Som alle andre bransjer har helsevesenet utfordringer, nå adressert av Healthcare Conversational AI. La oss se på noen av dem:
Begrenset tilgang til treningsdata
Begrenset tilgang til opplæringsdata er absolutt en utfordring for å utvikle datadrevne modeller for helsetjenester. Maskinlæring og AI-modeller kan ikke trenes nøyaktig uten forseggjorte treningsdata. Mer data er avgjørende for å identifisere mønstre og oppdage anomalier, noe som fører til nøyaktige diagnoser, korrekte behandlinger og reduserte behandlingskostnader.
Personvern og sikkerhet for pasienter
Med oppstarten av helsetjenester kommer en økt risiko for datainnbrudd, ondsinnede angrep og andre sikkerhetstrusler. AI-løsninger må sikre at riktig data samles inn, lagres og brukes sikkert. Dette inkluderer å administrere tilgang til pasientinformasjon, sikre at data er kryptert og regelmessig overvåking for sikkerhetssårbarheter.
Integrasjon med EPJ og andre helseverktøy
En annen betydelig utfordring for å utvikle Conversational AI i helsevesenet er å integrere AI-modeller med pasienters elektroniske helsejournaler. EPJ er den komplette journalen til en pasient i helseinstitusjoner som må kobles til samtale-AI-modeller for å oppnå nøyaktige og ønskede pasientresultater.
Tvetydighet i medisinsk terminologi
Medisinsk terminologi er enorm og kan variere betydelig når den brukes av leger og pasienter. Derfor kan det genereres et betydelig gap mellom brukerens språk og AI-modellen, noe som fører til falske utfall. Det er en stor utfordring som ennå ikke er helt løst og som det jobbes med for å gjøre medisinske roboter mer effektive og nøyaktige.
Overholdelse av kliniske protokoller
Medisinsk terminologi er enorm og kan variere betydelig når den brukes av leger og pasienter. Derfor kan det genereres et betydelig gap mellom brukerens språk og AI-modellen, noe som fører til falske utfall. Det er en stor utfordring som ennå ikke er helt løst og som det jobbes med for å gjøre medisinske roboter mer effektive og nøyaktige.
konklusjonen
Healthcare Conversational AI gir pasienter enestående tilgang til personlig pleie og medisinsk ekspertise. Konversasjons-AI-systemer letter forbedrede medisinske resultater for pasienter ved å gi mer nøyaktig diagnose og behandlingsråd. Hvis du også ønsker å utvikle en funksjonell Conversational AI for helseorganisasjonen din, ta kontakt med våre Shaip-eksperter i dag!
[Les også: Den komplette guiden til Conversational AI]
