ChatGPT和谷歌的Bard等基础模型源自自然语言处理、机器学习和深度学习算法。这些模型使用迁移学习机制将文本转换为摘要。对于使用数字技术的医疗保健提供者来说,使用基础模型正成为一个越来越重要的主题。医疗保健行业最大的挑战之一是临床文件。这些基础模型可以用来自动化医疗抄写吗?不完全是,但还是有希望的。
基础模型在处理医疗划线用例时的功能和限制
自动化医疗抄写器软件正在成为医疗保健领域一个越来越有趣的话题。这项技术有望帮助医务人员取代繁琐的医学抄写工作。基础AI模型可用于创建医疗抄写软件程序,但在处理医疗抄写用例时,必须了解它们的功能和限制。最显著的优势是自然语言处理(NLP)。使用基础模型AI,医务人员和医生可以用最少的工作生成全面的患者文档。
在使用基金会AI系统实现医疗病历自动化之前,必须了解两个重要的限制。
首先,基础模型可以自动总结医学文本,但这些迁移学习模型在解释复杂的临床数据时受到限制。在创建自动化医疗文本时,由于这些模型的隐含解释,因此考虑准确性也很重要,因为错误可能导致严重的后果。它们只应该部署在建立了人工或自动验证机制以监督输出的地方。
其次,医学抄写不仅仅是文字总结;它涉及医疗意识的语音到文本转换,自动化医生的文档工作流程,将其转换为医生的模板,并确保数据的准确性。这仍然需要人工抄写员的干预。
基础模型可以独立地加快医务抄写员的记录速度,但可能无法完全取代它们。它可以成为一个方便的工具,为医疗抄写员和医生,因为它今天存在。
尽管最近出现了一些担忧,但用于医疗病历自动化的基础AI模型并没有走到尽头。几家医疗划线自动化供应商开发了创新产品,以确保准确性和安全性,并弥补医疗划线基础人工智能方面的空白。一个例子是机器人医疗抄写员,它建立在负责任的基础AI模型部署、医疗专家系统监督和机器人自动化医疗抄写过程之上。
负责任地部署基础AI模型对于确保准确性、安全性以及符合HIPAA和GDPR标准至关重要。医疗记录自动化供应商已经专门为医疗记录开发了策略和指导方针,实现了一个前端系统,可以主动阻止用户提示有害行为和滥用场景。
医学专家系统提供监督,以防止已知的脆弱性和弱点。他们审查所有基金会AI接触点的输出,以纠正医疗环境和错误,并提示符合临床文件完整性标准。
此外,机器人可以自动执行各种任务,例如实验室订单、保险验证、推荐信和扫描医疗测试文件等等。机器人医疗抄写员无缝集成到医生的医疗文档工作流程中,允许数据输入到任何电子病历中,并个性化到医生的模板中。
可靠性和完整的医疗病历自动化在医疗行业中至关重要。机器人医疗抄写员是精确、安全、高效医疗记录的全面解决方案的一个主要示例。
Sushindri曾经是一名医生兼首席执行官,S10。人工智能.可以通过Twitter联系到她@S10AI2而且@DrSushindri.