אנו יודעים שתקשורת נכונה בין רופא למטופל יכולה להפחית את העיכובים באבחון ב-30% ולשפר את שיעורי ההיענות לטיפול בשיעור של עד 25%. נתונים מדהימים אלה מזכירים לנו את החשיבות המשמעותית של שיחות נכונות במתן שירותי בריאות. למרות שהשיחות הללו מהוות את אבן היסוד של הפרקטיקה הרפואית, חוסר המבנה שלהן מהווה מחסום גדול בפני כל תיעוד. מאמר זה מדגיש כיצד בינה מלאכותית משנה את האופן שבו שיחות חשובות אלו מוקלטות, מובנות ומיושמות כדי לשפר את הטיפול בחולים.
שיחות רופא-מטופל: פעימות הלב של שירותי הבריאות
השיחה בין המטופל לרופא היא האינטראקציה החיונית מאחורי כל מתן שירותי הבריאות. הוא מספק ערך למידע מעבר לנקודות הנתונים הקליניות הרגילות. זה עוזר ליצור קשרים בין-אישיים טובים בין רופאים למטופלים, להקל על חילופי מידע ולערב את המטופלים בניסוח תהליך קבלת ההחלטות. כאשר המטופלים מרגישים שדבריהם נשמעים ומובנים, הם מוסרים מידע שהוא קריטי לאבחון.
למרות אגוז קשה לפיצוח, האינטראקציות הללו בין מטופל לרופא עדיין מתגלות כקשות ולכן דורשות תיעוד וניתוח שיטתיים. הערות שנכתבו בשיטות מסורתיות או תמלול ידני מלאים בשגיאות, נוטים לצרוך הרבה זמן, ולא תמיד יעילים בלכידת אלמנטים הקשריים שמשפיעים מאוד על הטיפול בחולה.
כיצד AI מנתחת שיחות רופא-מטופל
תמלול שיחות
בימינו, פתרונות תמלול רפואיים מודרניים בנויים על אלגוריתמים רבי עוצמה מסוג AI שהוכשרו על קבוצות גדולות של אוצר מילים רפואי לדיוק, לא משנה כמה מסובך או עבה הרמקול המודגש, הממיר הקלטות אודיו לטקסטים ניתנים לחיפוש, מדויקים ומאובטחים התומכים בטיפול איכותי בחולה.
בניית נתונים לא מובנים
עם זאת, בתחום הבריאות, יותר מ-80% מכל הנתונים הרפואיים עדיין נמצאים בצורות לא מובנות. במקרה זה, בינה מלאכותית עוזרת למיין את המידע הגולמי הזה ולהכניס אותו לקטגוריות/פורמטים משמעותיים כמו תסמינים, אבחנות, המלצות טיפול ותוכניות טיפול מעקב. פורמטים אלה יכולים לשמש רופאים לאבחון טוב יותר.
ניתוח סנטימנטים והקשר רגשי
מעל ומעבר למילים עצמן, בינה מלאכותית מסוגלת כעת לנצל את הזרמים הרגשיים הרגשיים של שיחות, לעזור לזהות את החששות, החרדות או אי ההבנות שמטופל עשוי להביע, אך סביר להניח שלא יטופלו.
מודלים מתקדמים של למידה עמוקה כמו BERT הראו את עצמם מסוגלים לעקוב אחר ההקשר הרגשי בחילופי דברים קליניים בהצלחה רבה. טכנולוגיות כאלה יאפשרו לרופאים לקבל תובנה טובה יותר לגבי התגובות שלהם למצב הרגשי של המטופל ויאפשרו להם הזדמנות לנסח מחדש אסטרטגיות לטיפול בחולה.
הבנה וסיכום הקשרים
טכנולוגיות NLP קונטקסטואליות מזהות את דפוסי הדיבור, מעבדות תקשורת מילולית ומעניקות לרופאים נתונים מובנים בנקודת הטיפול. לפיכך, היא מאפשרת לרופא לתקשר עם המטופל מבלי לפצל את תשומת הלב בין משימות השיחה והתיעוד.
AI בשיחות רופא-מטופל: יישומים והטבות
להלן כמה יישומים ויתרונות בולטים מדוע אדם ירצה להשתמש בבינה מלאכותית בשיחות רופא-מטופל.
תיעוד קליני משופר ותמיכה בהחלטות
תיעוד AI מקל ויוצר מבנה משותף לרופא, כך שהוא/היא עשוי להקדיש זמן רב יותר לאינטראקציה עם צרכי המטופל. מחקר שנערך על ידי UC San Diego Health דיווח שתשובות שנוצרו על ידי בינה מלאכותית להודעות של מטופלים הקלו על העומס הקוגניטיבי על ידי התחלה עם טיוטות עשירות באמפתיה שרופא יכול לאחר מכן להתאים מחדש במקום לפתח מנקודת האפס.
הדרכה ושיפור חינוכי
ניתוח AI של אינטראקציות בין רופא למטופל מספק הזדמנויות למידה חשובות לאנשי מקצוע רפואיים. על ידי זיהוי דפוסי תקשורת המובילים לתוצאות טובות, תוכניות בית ספר לרפואה יכולות ליצור חווית למידה טובה יותר שתעזור להכין את הדור הבא של הרופאים.
שיפור חווית המטופל
עוזרי בריאות וירטואליים מבוססי בינה מלאכותית לשיחה יכולים להגיב באופן מיידי לשאלות המטופלים, לעזור בבעיות בריאות הנפש באמצעות שיחות סודיות ולספק הדרכה למטופלים לאחר השחרור. הם יכולים גם לסמן נושאים מרכזיים הדורשים התערבות אנושית.
אתגרים של יישום AI
למרות היתרונות המתוארים, ארגונים המיישמים ניתוח בינה מלאכותית של דיאלוגים בין רופא למטופל עדיין מתמודדים עם מספר אתגרים:
ניהול נתונים
הנתונים הלא מובנים מהתייעצויות דורשים מיומנות בטרמינולוגיה רפואית ועיבוד שפה טבעית, שאולי אין לארגונים רבים.
פרטיות ותאימות
שיחות עם מטופלים עשויות להכיל מידע רגיש ויש לבטל זיהוי בקפדנות כדי לשמור על תאימות HIPAA.
אינטגרציה עם זרימות עבודה קיימות
הקמת מערכות בינה מלאכותית חדשות דורשת אינטגרציה הדוקה עם מערכות EHR קיימות וזרימות עבודה קליניות, כך שהמשכיות הטיפול בחולה לא תופרע.
שייפ יכול להתמודד עם כל האתגרים האלה
למרות שהאתגרים שתוארו לעיל עשויים לאכזב אותך, אנחנו יכולים לעזור לך לטפל בכולם. כך נוכל לעזור לך:
- משאבי נתוני שירותי בריאות באיכות גבוהה: שייפ יכול לספק רחב, אוצר היטב מערכי נתונים של שירותי בריאות התמקדות בפיתוח AI בתחום הבריאות. זה כולל סך של 250,000 שעות של אודיו של רופא, 30 מיליון רשומות בריאות אלקטרוניות, ויותר מ-2 מיליון תמונות רפואיות.
- מומחיות מיוחדת בעיבוד נתונים: מומחי התחום של שייפ בתחום זה מוכשרים מאוד בביאור וביטול זיהוי של מידע הקשור לשירותי בריאות באופן שניתן להפוך שיחות גולמיות למערכי נתונים שמוכנים להכשרה אך עדיין בתחום התקנות. שירותי ביטול הזיהוי שלנו מסירים את כל המידע הבריאותי האישי, מה שעוזר לטפל בחששות משמעותיים בנוגע לפרטיות.
- תמיכה בפיתוח AI מקצה לקצה: מלבד אספקת הנתונים, שייפ מספקת גם מגוון שירותים בפיתוח בינה מלאכותית כולל איסוף נתונים, הערות ופתרונות בינה מלאכותית.
שייפ מאפשרת למוסדות שירותי בריאות להפוך את השיחות בין נותני טיפול רפואי למטופל מכמה דקות של העברה לא מובנית למנועים של שיפור איכות הטיפול, יעילות תפעולית ושביעות רצון המטופלים.
