Können grundlegende KI-Modelle wie ChatGPT und Googles Bard zur Automatisierung des medizinischen Schreibens verwendet werden?

Basismodelle wie ChatGPT und Googles Bard basieren auf der Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinellem Lernen und Deep-Learning-Algorithmen. Diese Modelle nutzen Transferlernmechanismen, um Texte in Zusammenfassungen umzuwandeln. Der Einsatz von Stiftungsmodellen wird für Gesundheitsdienstleister, die digitale Technologien nutzen, zu einem immer wichtigeren Thema. Eine der größten Herausforderungen im Gesundheitswesen ist die klinische Dokumentation. Können diese Grundlagenmodelle zur Automatisierung des Medical Scribing verwendet werden? Nicht genau, aber es gibt Hoffnung.

Die Fähigkeiten und Grenzen von Basismodellen bei der Handhabung von Anwendungsfällen im Medical Scribing

Automatisierte medizinische Schreibsoftware wird im Gesundheitswesen zu einem immer interessanteren Thema. Diese Technologie soll Ärzten helfen, indem sie die mühsame Aufgabe des medizinischen Schreibens übernimmt. Foundation AI-Modelle können zum Erstellen von Softwareprogrammen für das medizinische Schreiben verwendet werden. Es ist jedoch wichtig, deren Fähigkeiten und Grenzen zu verstehen, wenn man Anwendungsfälle des medizinischen Schreibens handhabt. Der größte Vorteil liegt in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Mit Foundation Model AI können medizinische Fachkräfte und Ärzte mit minimalem Aufwand eine umfassende Patientendokumentation erstellen.

Zwei wesentliche Einschränkungen müssen verstanden werden, bevor grundlegende KI-Systeme zur Automatisierung des medizinischen Schreibens eingesetzt werden.

Erstens können Basismodelle die Zusammenfassung medizinischer Texte automatisieren, diese Transferlernmodelle sind jedoch bei der Interpretation komplexer klinischer Daten begrenzt. Auch die Genauigkeit aufgrund der impliziten Interpretation dieser Modelle muss bei der Erstellung automatisierter medizinischer Texte unbedingt berücksichtigt werden, da Fehler schwerwiegende Folgen haben können. Sie sollten nur dort eingesetzt werden, wo menschliche oder automatisierte Verifizierungsmechanismen zur Überwachung der Ausgabe eingerichtet sind.

Zweitens ist medizinisches Schreiben nicht nur eine Textzusammenfassung; Dabei geht es um die Konvertierung von medizinisch fundierter Sprache in Text, die Automatisierung des Dokumentationsworkflows des Arztes, die Konvertierung in die Vorlage des Arztes und die Sicherstellung der Datengenauigkeit. Dies erfordert weiterhin den Eingriff eines menschlichen Schreibers.

Foundation-Modelle können unabhängig voneinander die Dokumentation für medizinische Schreiber beschleunigen, ersetzen sie jedoch möglicherweise nicht vollständig. Es kann, wie es heute existiert, zu einem praktischen Werkzeug für medizinische Schriftgelehrte und Ärzte werden.

Trotz der jüngsten Bedenken gehen die grundlegenden KI-Modelle zur Automatisierung der medizinischen Dokumentation nicht zu Ende. Mehrere Anbieter von Automatisierungslösungen für medizinisches Schreiben haben innovative Produkte entwickelt, um Genauigkeit und Sicherheit zu gewährleisten und die Lücken in der grundlegenden KI für medizinisches Schreiben zu schließen. Ein Beispiel ist ein medizinischer Schreibroboter, der auf dem verantwortungsvollen Einsatz grundlegender KI-Modelle, medizinischer Expertensysteme zur Überwachung und Robotern zur Automatisierung des medizinischen Schreibprozesses basiert.

Der verantwortungsvolle Einsatz grundlegender KI-Modelle ist entscheidend, um Genauigkeit, Sicherheit und Einhaltung der HIPAA- und DSGVO-Standards zu gewährleisten. Anbieter von Medical Scribing-Automatisierungslösungen haben speziell für das Medical Scribing Richtlinien und Leitlinien entwickelt und ein Front-End-System implementiert, das Benutzer proaktiv daran hindert, schädliches Verhalten und Missbrauchsszenarien hervorzurufen.

Medizinische Expertensysteme bieten Aufsicht zum Schutz vor bekannten Schwachstellen und Schwächen. Sie überprüfen die Ergebnisse aller grundlegenden KI-Kontaktpunkte auf korrekte medizinische Zusammenhänge und Fehler und fordern konforme Integritätsstandards für die klinische Dokumentation auf.

Darüber hinaus können Roboter verschiedene Aufgaben automatisieren, beispielsweise Laboraufträge, Versicherungsüberprüfungen, Überweisungsschreiben und das Scannen medizinischer Testdokumente. Der medizinische Schreibroboter lässt sich nahtlos in den medizinischen Dokumentationsworkflow eines Arztes integrieren und ermöglicht die Dateneingabe in jede EHR und die Personalisierung der Vorlage des Arztes.

Vertrauenswürdigkeit und vollständige Automatisierung des medizinischen Schreibens sind in der medizinischen Industrie von entscheidender Bedeutung. Der medizinische Schreibroboter ist ein Paradebeispiel für eine umfassende Lösung für eine genaue, sichere und effiziente medizinische Dokumentation.

Sushindri Sridharan ist Arzt und CEO von S10.AI. Sie ist auf Twitter unter @S10AI2 und @DrSushindri erreichbar.

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