ChatGPT 및 Google의 Bard와 같은 기초 AI 모델을 의료 필기 자동화에 사용할 수 있습니까?

ChatGPT 및 Google의 Bard와 같은 기초 모델은 자연어 처리, 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘에서 파생됩니다. 이러한 모델은 전이 학습 메커니즘을 사용하여 텍스트를 요약으로 변환합니다. 기초 모델을 사용하는 것은 디지털 기술을 사용하는 의료 서비스 제공자에게 점점 더 중요한 주제가 되고 있습니다. 의료 산업의 가장 큰 과제 중 하나는 임상 문서화입니다. 이러한 기초 모델을 사용하여 의료 필기를 자동화할 수 있습니까? 정확하지는 않지만 희망은 있습니다.

의료용 스크라이브 사용 사례를 처리하는 데 있어 기초 모델의 기능과 한계

자동화된 의료 필기 소프트웨어는 의료 분야에서 점점 더 흥미로운 주제가 되고 있습니다. 이 기술은 의료인의 지루한 필기 작업을 대신해 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다. Foundation AI 모델을 사용하여 의료용 스크라이빙 소프트웨어 프로그램을 만들 수 있지만 의료용 스크라이빙 사용 사례를 처리할 때는 해당 기능과 한계를 이해하는 것이 중요합니다. 가장 큰 장점은 자연어 처리(NLP)입니다. 기초 모델 AI를 통해 의료 서기관과 의사는 최소한의 노력으로 포괄적인 환자 문서를 생성할 수 있습니다.

기초 AI 시스템을 사용하여 의료 기록을 자동화하기 전에 두 가지 중요한 제한 사항을 이해해야 합니다.

첫째, 기초 모델은 의학 텍스트 요약을 자동화할 수 있지만 이러한 전이 학습 모델은 복잡한 임상 데이터를 해석하는 데 한계가 있습니다. 자동화된 의료 텍스트를 생성할 때 이러한 모델의 암시적 해석으로 인한 정확성을 고려하는 것도 중요합니다. 실수는 심각한 결과를 초래할 수 있기 때문입니다. 출력을 감독하기 위해 인간 또는 자동화된 검증 메커니즘이 확립된 경우에만 배포해야 합니다.

둘째, 의료 필기는 단순한 텍스트 요약이 아닙니다. 여기에는 의학적으로 인식되는 음성-텍스트 변환, 의사의 문서화 작업 흐름 자동화, 이를 의사의 템플릿으로 변환 및 데이터 정확성 보장이 포함됩니다. 여기에는 여전히 인간 서기관의 개입이 필요합니다.

기초 모델은 독립적으로 의료 서기관의 문서화 속도를 높일 수 있지만 완전히 대체할 수는 없습니다. 오늘날 존재하는 의료 서기관과 의사를 위한 편리한 도구가 될 수 있습니다.

최근의 우려에도 불구하고 의료 필기 자동화를 위한 기초 AI 모델은 끝나지 않습니다. 몇몇 의료 스크라이브 자동화 공급업체는 정확성과 안전성을 보장하고 의료 스크라이브를 위한 기초 AI의 격차를 해소하기 위해 혁신적인 제품을 개발했습니다. 한 가지 예로 기초 AI 모델의 책임감 있는 배포, 감독을 위한 의료 전문가 시스템, 의료 필기 과정을 자동화하는 로봇을 기반으로 구축된 로봇 의료 필기사가 있습니다.

정확성, 안전성, HIPAA 및 GDPR 표준 준수를 보장하려면 기초 AI 모델을 책임감 있게 배포하는 것이 중요합니다. 의료 기록 자동화 공급업체는 의료 기록을 위한 정책과 지침을 특별히 개발하여 사용자가 유해한 행동과 오용 시나리오를 유발하는 것을 사전에 차단하는 프런트 엔드 시스템을 구현했습니다.

의료 전문가 시스템은 알려진 취약성과 약점으로부터 보호하기 위한 감독 기능을 제공합니다. 그들은 올바른 의료 상황과 오류를 확인하기 위해 모든 기초 AI 터치포인트의 출력을 검토하고 임상 문서 무결성 표준을 준수하는지 묻는 메시지를 표시합니다.

또한 로봇은 실험실 주문, 보험 확인, 추천서, 의료 테스트 문서 스캔 등 다양한 작업을 자동화할 수 있습니다. 로봇 의료 서기는 의사의 의료 문서 작업 흐름에 원활하게 통합되어 모든 EHR에 데이터를 입력하고 의사의 템플릿에 대한 개인화를 허용합니다.

신뢰성과 완전한 의료 스크라이브 자동화는 의료 산업에서 매우 중요합니다. 로봇 의료 서기관은 정확하고 안전하며 효율적인 의료 기록을 위한 포괄적인 솔루션의 대표적인 예입니다.

Sushindri Sridharan은 의사이자 S10.AI의 CEO입니다. 트위터 @S10AI2 및 @DrSushindri를 통해 연락하실 수 있습니다.