ChatGPT や Google の Bard のような基礎 AI モデルは、医療スクライビングの自動化に使用できますか?

ChatGPT や Google の Bard などの基盤モデルは、自然言語処理、機械学習、深層学習アルゴリズムから派生しています。 これらのモデルは転移学習メカニズムを使用してテキストを要約に変換します。 デジタル テクノロジーを使用する医療提供者にとって、基盤モデルの使用はますます重要なトピックになってきています。 ヘルスケア業界における最大の課題の 1 つは、臨床文書の作成です。 これらの基礎モデルを医療スクライビングの自動化に使用できますか? 正確にはそうではありませんが、希望はあります。

医療スクライビングのユースケースを処理する際の基礎モデルの機能と制限

自動医療筆記ソフトウェアは、医療分野でますます興味深いトピックになりつつあります。 このテクノロジーは、医療筆記という退屈な作業を代替することで、医療従事者を支援することが期待されています。 Foundation AI モデルは、医療スクライビング ソフトウェア プログラムの作成に使用できますが、医療スクライビングのユースケースを扱う際には、その機能と制限を理解することが不可欠です。 最も重要な利点は自然言語処理 (NLP) にあります。 基盤モデル AI を使用すると、医療書記や医師は最小限の労力で包括的な患者文書を作成できます。

基盤 AI システムを使用して医療スクライビングを自動化する前に、2 つの重要な制限を理解しておく必要があります。

まず、基礎モデルは医学文書の要約を自動化できますが、これらの転移学習モデルは複雑な臨床データの解釈に限界があります。 また、自動化された医療テキストを作成する際には、間違いが重大な結果を招く可能性があるため、これらのモデルの暗黙的な解釈による精度を考慮することも重要です。 これらは、出力を監視するために人間または自動の検証メカニズムが確立されている場合にのみ導入する必要があります。

第二に、医療筆記は単なるテキストの要約ではありません。 これには、医学的に考慮された音声からテキストへの変換、医師の文書作成ワークフローの自動化、医師のテンプレートへの変換、およびデータの正確性の確保が含まれます。 これには依然として人間の筆記者の介入が必要です。

財団モデルは独自に医療書記の文書作成を高速化できますが、完全に代替できるわけではありません。 現在存在しているように、医療書記や医師にとって便利なツールになる可能性があります。

最近の懸念にもかかわらず、医療筆記を自動化するための基礎 AI モデルはまだ完成していません。 医療スクライビング自動化ベンダー数社は、精度と安全性を確保し、医療スクライビングの基礎となる AI のギャップをカバーする革新的な製品を開発しました。 一例として、ロボット医療筆記者が挙げられます。これは、基礎 AI モデル、監視用の医療専門家システム、医療筆記プロセスを自動化するロボットの責任ある展開に基づいて構築されています。

基礎 AI モデルの責任ある展開は、精度、安全性、HIPAA および GDPR 基準への準拠を確保するために非常に重要です。 医療スクライビング オートメーション ベンダーは、医療スクライビングに特化したポリシーとガイドラインを開発し、ユーザーによる有害な行為や誤用シナリオの誘発を積極的にブロックするフロントエンド システムを実装しています。

医療専門家システムは、既知の脆弱性や弱点から保護するための監視を提供します。 すべての基盤 AI タッチポイントからの出力をレビューして、医療コンテキストやエラーが正しいかどうかを確認し、臨床文書の整合性基準に準拠するよう促します。

さらに、ロボットは、特に検査機関の指示、保険の確認、紹介状、医療検査書類のスキャンなど、さまざまなタスクを自動化できます。 ロボット メディカル スクライブは医師の医療文書ワークフローにシームレスに統合され、あらゆる EHR へのデータ入力と医師のテンプレートへのパーソナライゼーションを可能にします。

医療業界では、信頼性と医療筆記の完全な自動化が不可欠です。 ロボット医療筆記者は、正確、安全、効率的な医療文書作成のための包括的なソリューションの代表例です。

Sushindri Sridharan は医師であり、S10.AI の CEO です。 彼女への連絡先は、Twitter @S10AI2 および @DrSushindri です。