Stanford Pioneers Medical LLM聊天机器人模型
简而言之,医生现在可以与名为Chatehr的聊天机器人进行互动以自动化医疗文档并提高诊断准确性。
用户欣赏的主要好处包括其安全性,与医疗记录的直接集成以及现有系统中的无缝操作。
根据斯坦福大学首席数据科学官Nigam Shah的说法,医疗保健的有效AI必须深入融合到临床工作流程中,并提供高度准确的结果。
Shah解释说:“ Chatehr是安全的;它直接从相关来源获取数据;并且它嵌入了电子病历系统中,使其既对临床实践又可靠,” Shah解释说。
为什么重要
该工具对医疗保健提供者真的有益吗?
要了解其价值,请考虑临床医生面临的当前挑战,尤其是文档的压倒性负担。
考虑从Reddit共享的医学专业人员的现实生活帐户:
“您好,医生 - 三年级的家庭医学居民。最近增加到每天在我的FQHC上看到20名患者,我完全被埋葬在笔记中。我花了整个周末赶上。我知道部分问题是:1)使用NextGen,2)感到压力,以表明临床上的临床推理参加参加活动。”
居民描述了当前的应对策略:
“我在访问期间开始使用计算机来实时捕获HPI。我在病人离开之前起草完整的治疗计划。我安排后续行动,而不是立即解决所有问题。但是,我仍然会因图表而感到沮丧。这是不可持续的。我担心我再也没有个人时间了。我再也没有抄写了。
该帖子以请求结尾以寻求建议:
“有什么建议吗?你们如何应对将饮食绘制成个人生活的不断需求?”
Chatehr等新兴工具在减轻这种负担方面具有巨大的希望。该证词清楚地说明了行政负载的强度。
来自Anurang Revri的见解
在最近的IIA活动中,我参加了斯坦福医学公司首席企业建筑师Anurang Revri的小组讨论。
这是Revri关于医疗保健自动化的一些值得注意的观点:
“我们支持临床护理,教育和研究 - 为斯坦福大学创造一个独特的环境,可以将尖端研究迅速转化为临床工作流程或与外部平台集成。我们的任务是推动负责任的AI生命周期前进。”
“当您开始整合多种数据流并开发周围的多模式AI模型时,对患者护理的影响就会真正变革。”
该技术的用例
预计Chatehr将在医疗自动化中实现多个进步。
Nelson Advisors已将这些潜在应用程序分为五个关键领域,我将在下面总结:
增强的临床决策支持和诊断
- 早期风险标识和警报
- AI辅助诊断见解
- 基于证据的治疗建议
精简的行政和临床工作流程
- 自动产生临床笔记
- 更智能的安排和资源计划
- 访问前的数据收集和患者摄入自动化
改善了患者参与度和量身定制的护理
- 全天候虚拟患者互动
- 定制的健康指导和远程监控
- 提供文化敏感的医疗服务
全球健康扩展和进步改善
- 服务不足的地区的覆盖范围增加
- 支持多种语言
高级数据使用和医学研究
- 人口级健康趋势的管理
- 更快的临床研究与创新
- 创建患者数字双胞胎
这些用例中的几个脱颖而出。第一类提高了治疗精度,而第二类直接解决了患者旅程中效率低下的问题。
第五类(先进的数据利用)引入了数字双胞胎的概念:患者健康病史的虚拟表示。这些可以通过可穿戴设备的数据丰富,并提供动态的实时健康跟踪。
总的来说,这些创新有望使医疗保健更有效,积极主动和个性化。
这是重大进展。希望在未来几年看到类似的AI驱动工具在医疗保健领域迅速扩展。
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