AI in de zorg is een relatief nieuwe technologie, maar is de afgelopen jaren in een stroomversnelling geraakt. Het is gebruikt voor verschillende taken, van het diagnosticeren van ziekten tot het verstrekken van gepersonaliseerde behandelingen tot het automatiseren van administratieve taken. Met recente verbeteringen in gegevensopslag en computermogelijkheden zijn er echter efficiëntere conversatie-AI-oplossingen geïntroduceerd in gezondheidszorgsystemen.
Deze Healthcare Conversational AI-systemen zijn virtuele assistenten die zijn gebouwd om gepersonaliseerde gezondheidszorgdiensten aan patiënten te bieden. Door één-op-één gesprekken mogelijk te maken en verschillende zorgdiensten te stroomlijnen, verbeteren deze medische chatbots de betrokkenheid van patiënten bij zorgverleners aanzienlijk en helpen ze patiënten toegang te krijgen tot betere zorgfaciliteiten.
Onderzoek naar de beste use-cases van gespreks-AI in de gezondheidszorg
Het integreren van AI in de gezondheidszorg biedt veel voordelen voor patiënten en zorgmedewerkers. Enkele van de weinige gebieden waar Conversational AI in de gezondheidszorg kan worden gebruikt, zijn:
Afspraakplanning patiënt
Afspraken plannen met artsen in verschillende zorginstellingen is een trage taak die een aanzienlijke hoeveelheid wachttijd aan de telefoon vereist. Gelukkig kunnen gebruikers naadloos afspraken boeken met hun favoriete artsen door gebruik te maken van Conversational AI-systemen. Daarnaast kan de gepersonaliseerde zorgassistent u helpen bij het verzetten en afzeggen van afspraken.
Regelmatige gezondheidsregistratie
Gezondheidszorg Conversational AI-systemen kunnen patiënten helpen op het goede spoor te blijven om hun gezondheidsdoelen te bereiken, zoals lichaamsgewicht, stemming, enz. Deze medische chatbots geven gebruikers gedetailleerde informatie over de noodzakelijke stappen om hun doelen regelmatig te bereiken. Bovendien volgt het consequent de voortgang van de patiënt op en helpt het hen om op schema te blijven met hun routines.
Beantwoorden van veelgestelde vragen van patiënten
Patiënten hebben vaak verschillende vragen over hun geest waarvoor ze antwoorden zoeken bij hun arts. Helaas is het onmogelijk om de twijfels en vragen van elke patiënt te beantwoorden vanwege de strikte routines en tijdsdruk van artsen. Een Conversational AI is in zo'n scenario de meest geschikte keuze. U kunt alle vragen stellen aan de medische bot, die passende antwoorden zal geven.
Symptoomanalyse en medische triage
Gezondheidszorg Conversational AI-systemen kunnen een gestroomlijnde diagnose van patiëntproblemen bieden door de door de patiënt ingevoerde symptomen te onderzoeken. Het systeem analyseert de symptomen van alle patiënten grondig en genereert bruikbare inzichten in de problemen die de patiënt mogelijk dwarszitten. Op basis van de resultaten boekt het systeem een afspraak met een geschikte arts of helpt het u een behandelplan op te stellen als het probleem minimaal is.
Automatisering van administratieve taken
De meeste zorginstellingen worden over het algemeen bedolven onder de overdaad aan administratieve taken van de dagelijkse routine. De geautomatiseerde systemen kunnen het proces vereenvoudigen doordat gezondheidswerkers verzoeken kunnen indienen, updates kunnen verzenden en de status van de verzoeken kunnen volgen. Omgekeerd kunnen de bots ook helpen bij het onboardingproces voor de patiënten en helpen ze hun problemen effectiever op te lossen.
Zorg na de behandeling
Een efficiënt Conversational AI-systeem kan nazorgplannen voor de patiënten genereren, afhankelijk van de diagnose van hun arts en medische geschiedenis. Deze behandel- en nazorgplannen zijn ingebed in het account en wanneer daarom wordt gevraagd, zal de medische bot u de vereiste informatie verstrekken.
Vitale medische inzichten van de patiënten
Healthcare Conversational AI is slim en kan patronen en trends in de medische gegevens van patiënten detecteren met NLP- en ML-algoritmen. Ze bieden waardevolle inzichten in de gegevens en dossiers van de patiënt, wat nuttig kan zijn bij het ontwerpen van zorg voor patiënten na de behandeling en het verbeteren van de patiënttevredenheid.
De rol van machinaal leren bij de ontwikkeling van gespreks-AI
Machine learning is een belangrijk hulpmiddel bij de ontwikkeling van Conversational AI in de gezondheidszorg. ML-algoritmen analyseren enorme hoeveelheden gegevens om patronen en correlaties te identificeren om de nauwkeurigheid en effectiviteit van het gesprek te verbeteren. Er zijn hoofdzakelijk drie belangrijke aspecten van algoritmen voor machine learning.
- intent: Het is het doel of doel van een AI-systeem. Intentie verwijst naar de uitdrukking van de wens van de gebruiker of de taak die het AI-systeem probeert uit te voeren namens de gebruiker. Het kan vragen in gestructureerde of ongestructureerde formaten bevatten.
- entiteiten: Deze groepen unieke zoekwoorden kunnen verschillende dingen betekenen, maar behoren tot dezelfde categorie. Bijvoorbeeld synoniemen, afkortingen, etc.
- Voorbeelden: Dit zijn onderscheidende manieren waarop mensen een vergelijkbare intentie anders kunnen uiten. Een persoon kan bijvoorbeeld op twee verschillende manieren dezelfde vraag stellen: 'Kan ik mijn afspraak wijzigen' of 'Kan ik mijn afspraak verplaatsen'?
Aanzienlijke uitdagingen in zorginstellingen die gespreks-AI kan oplossen
Net als elke andere branche heeft de gezondheidszorg uitdagingen, die nu worden aangepakt door Conversational AI in de gezondheidszorg. Laten we er een paar bekijken:
Beperkte toegang tot trainingsgegevens
Beperkte toegang tot trainingsgegevens is zeker een uitdaging voor het ontwikkelen van datagestuurde modellen voor zorgdiensten. Machine learning en AI-modellen kunnen niet nauwkeurig worden getraind zonder uitgebreide trainingsgegevens. Meer gegevens zijn essentieel bij het identificeren van patronen en het opsporen van afwijkingen, wat leidt tot nauwkeurige diagnoses, correcte behandelingen en lagere behandelingskosten.
Gegevensprivacy en beveiliging voor patiënten
Met de komst van de gezondheidszorg neemt het risico op datalekken, kwaadaardige aanvallen en andere beveiligingsbedreigingen toe. AI-oplossingen moeten ervoor zorgen dat de juiste gegevens veilig worden verzameld, opgeslagen en gebruikt. Dit omvat het beheren van de toegang tot patiëntinformatie, ervoor zorgen dat gegevens worden versleuteld en regelmatig controleren op beveiligingsproblemen.
Integratie met EPD en andere hulpmiddelen voor de gezondheidszorg
Een andere grote uitdaging bij het ontwikkelen van gespreks-AI in de gezondheidszorg is het integreren van AI-modellen met de elektronische medische dossiers van patiënten. EPD is het volledige medische dossier van een patiënt in zorginstellingen dat moet worden gekoppeld aan gespreks-AI-modellen om nauwkeurige en gewenste patiëntuitkomsten te verkrijgen.
Ondubbelzinnigheid in medische terminologie
Medische terminologie is enorm en kan aanzienlijk verschillen bij gebruik door artsen en patiënten. Daardoor kan er een aanzienlijke kloof ontstaan tussen de taal van de gebruiker en het AI-model, wat leidt tot verkeerde resultaten. Het is een grote uitdaging die nog niet helemaal is opgelost en waaraan wordt gewerkt om medische bots efficiënter en nauwkeuriger te maken.
Naleving van klinische protocollen
Medische terminologie is enorm en kan aanzienlijk verschillen bij gebruik door artsen en patiënten. Daardoor kan er een aanzienlijke kloof ontstaan tussen de taal van de gebruiker en het AI-model, wat leidt tot verkeerde resultaten. Het is een grote uitdaging die nog niet helemaal is opgelost en waaraan wordt gewerkt om medische bots efficiënter en nauwkeuriger te maken.
Conclusie
Healthcare Conversational AI biedt patiënten ongekende toegang tot gepersonaliseerde zorg en medische expertise. Gespreks-AI-systemen maken verbeterde medische resultaten voor patiënten mogelijk door nauwkeurigere diagnose en behandeladvies te geven. Wilt u ook een functionele Conversational AI ontwikkelen voor uw zorgorganisatie, neem contact op met onze Shaip-experts vandaag!
[Lees ook: De complete gids voor gespreks-AI]
