AI dalam perawatan kesehatan adalah teknologi yang relatif baru tetapi telah mendapatkan momentum selama beberapa tahun terakhir. Ini telah digunakan untuk berbagai tugas, mulai dari mendiagnosis penyakit hingga menyediakan perawatan yang dipersonalisasi hingga mengotomatiskan tugas administratif. Namun, dengan peningkatan baru-baru ini dalam penyimpanan data dan kemampuan komputasi, solusi AI percakapan yang lebih efisien telah diperkenalkan dalam sistem perawatan kesehatan.
Sistem AI Healthcare Conversational ini adalah asisten virtual yang dibangun untuk memberikan layanan kesehatan yang dipersonalisasi kepada pasien. Dengan memfasilitasi percakapan pribadi dan merampingkan berbagai layanan kesehatan, chatbot medis ini secara signifikan meningkatkan keterlibatan pasien dengan penyedia layanan kesehatan dan membantu pasien mengakses fasilitas kesehatan yang lebih baik.
Menjelajahi Kasus Penggunaan Teratas AI Percakapan dalam Perawatan Kesehatan
Memasukkan AI ke dalam layanan kesehatan menawarkan banyak manfaat bagi pasien dan petugas layanan kesehatan. Beberapa area di mana Healthcare Conversational AI dapat digunakan adalah:
Penjadwalan Janji Pasien
Menjadwalkan janji temu dengan dokter di beberapa fasilitas kesehatan adalah tugas yang lamban yang membutuhkan banyak waktu untuk menunggu melalui telepon. Untungnya, pengguna dapat dengan mudah membuat janji temu dengan dokter pilihan mereka dengan memanfaatkan sistem AI Percakapan. Selain itu, asisten kesehatan pribadi dapat membantu Anda dengan penjadwalan ulang dan pembatalan janji.
Pelacakan Kesehatan Reguler
Sistem AI Healthcare Conversational dapat membantu pasien tetap pada jalur untuk mencapai tujuan kesehatan mereka, seperti berat badan, suasana hati, dll. Chatbot medis ini memberi pengguna informasi mendetail tentang langkah-langkah yang diperlukan untuk mencapai tujuan mereka secara teratur. Selain itu, secara konsisten mengikuti kemajuan pasien dan membantu mereka tetap pada jalur dengan rutinitas mereka.
Menjawab FAQ Pasien
Pasien sering memiliki beberapa pertanyaan seputar pikiran mereka yang mereka mencari jawaban dari dokter mereka. Sayangnya, menjawab keraguan dan pertanyaan setiap pasien tidak mungkin karena rutinitas dokter yang ketat dan keterbatasan waktu. AI Percakapan adalah pilihan yang paling cocok dalam skenario seperti itu. Anda dapat mengajukan pertanyaan apa pun dari bot medis, yang akan memberikan jawaban yang sesuai.
Analisis Gejala & Triase Medis
Sistem AI Healthcare Conversational dapat menawarkan diagnosis masalah pasien yang disederhanakan dengan menyelidiki gejala yang dimasukkan oleh pasien. Sistem ini secara menyeluruh menganalisis semua gejala pasien dan menghasilkan wawasan yang layak tentang masalah yang mungkin mengganggu pasien. Berdasarkan hasil, sistem akan membuat janji temu dengan dokter yang sesuai atau membantu Anda memberikan rencana perawatan jika masalahnya kecil.
Otomatisasi Tugas Administratif
Sebagian besar fasilitas kesehatan pada umumnya terkubur di bawah beban tugas administrasi rutin sehari-hari. Sistem otomatis dapat menyederhanakan proses dengan mengizinkan petugas layanan kesehatan untuk mengirimkan permintaan, mengirim pembaruan, dan melacak status permintaan. Sebaliknya, bot juga dapat membantu proses orientasi untuk pasien dan membantu mengatasi masalah mereka secara lebih efektif.
Perawatan Pasca Perawatan
Sistem AI Percakapan yang efisien dapat membuat rencana pasca perawatan untuk pasien, bergantung pada diagnosis dokter dan riwayat medis mereka. Paket perawatan dan pasca perawatan ini disematkan di dalam akun, dan saat ditanya, bot medis akan memberikan informasi yang diperlukan kepada Anda.
Wawasan Medis Vital Pasien
Healthcare Conversational AI cerdas dan dapat mendeteksi pola dan tren dalam data medis pasien dengan algoritme NLP dan ML. Mereka memberikan wawasan berharga tentang data dan catatan pasien, yang dapat berguna untuk merancang perawatan pasca perawatan bagi pasien dan meningkatkan kepuasan pasien.
Peran Machine Learning dalam Mengembangkan Conversational AI
Machine learning adalah alat penting dalam mengembangkan Healthcare Conversational AI. Algoritme ML menganalisis data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola dan korelasi guna meningkatkan akurasi dan efektivitas percakapan. Terutama ada tiga aspek utama dari algoritma pembelajaran mesin.
- Maksud: Ini adalah tujuan atau tujuan dari sistem AI. Niat mengacu pada ekspresi keinginan pengguna atau tugas yang coba diselesaikan oleh sistem AI atas nama pengguna. Ini mungkin terdiri dari pertanyaan dalam format terstruktur atau tidak terstruktur.
- Entitas: Grup kata kunci unik ini mungkin memiliki arti yang berbeda tetapi termasuk dalam kategori yang sama. Misalnya, sinonim, singkatan, dll.
- contoh: Ini adalah cara khas di mana orang dapat mengekspresikan maksud yang sama secara berbeda. Misalnya, seseorang mungkin mengajukan pertanyaan yang sama dengan dua cara yang berbeda: 'Dapatkah saya mengubah janji temu saya' atau 'Apakah mungkin untuk menunda janji temu saya'?
Tantangan Signifikan Di Institusi Kesehatan yang Dapat Diselesaikan oleh AI Percakapan
Seperti setiap industri lainnya, layanan kesehatan memiliki tantangan, yang kini ditangani oleh Healthcare Conversational AI. Mari kita lihat beberapa di antaranya:
Akses Terbatas ke Data Pelatihan
Akses terbatas ke data pelatihan tentu menjadi tantangan untuk mengembangkan model berbasis data untuk layanan kesehatan. Pembelajaran mesin dan model AI tidak dapat dilatih secara akurat tanpa data pelatihan yang rumit. Lebih banyak data sangat penting dalam mengidentifikasi pola dan mendeteksi anomali, yang mengarah ke diagnosis yang akurat, perawatan yang tepat, dan biaya perawatan yang lebih rendah.
Privasi dan Keamanan Data untuk Pasien
Dengan dimulainya layanan kesehatan, muncul peningkatan risiko pelanggaran data, serangan jahat, dan ancaman keamanan lainnya. Solusi AI harus memastikan bahwa data yang benar dikumpulkan, disimpan, dan digunakan dengan aman. Ini termasuk mengelola akses ke informasi pasien, memastikan bahwa data dienkripsi, dan secara teratur memantau kerentanan keamanan.
Integrasi dengan EHR dan Alat Kesehatan Lainnya
Tantangan signifikan lainnya untuk mengembangkan AI Percakapan dalam perawatan kesehatan adalah mengintegrasikan model AI dengan Catatan Kesehatan Elektronik pasien. EHR adalah rekam medis lengkap pasien di fasilitas kesehatan yang harus dihubungkan dengan model AI percakapan untuk mendapatkan hasil pasien yang akurat dan diinginkan.
Disambiguitas dalam Terminologi Medis
Terminologi medis sangat luas dan dapat berbeda secara signifikan bila digunakan oleh dokter dan pasien. Oleh karena itu, kesenjangan yang substansial antara bahasa pengguna dan model AI dapat dihasilkan, yang menyebabkan hasil yang salah. Ini adalah tantangan besar yang belum sepenuhnya terpecahkan dan sedang dikerjakan untuk membuat bot medis lebih efisien dan akurat.
Kepatuhan terhadap Protokol Klinis
Terminologi medis sangat luas dan dapat berbeda secara signifikan bila digunakan oleh dokter dan pasien. Oleh karena itu, kesenjangan yang substansial antara bahasa pengguna dan model AI dapat dihasilkan, yang menyebabkan hasil yang salah. Ini adalah tantangan besar yang belum sepenuhnya terpecahkan dan sedang dikerjakan untuk membuat bot medis lebih efisien dan akurat.
Kesimpulan
Healthcare Conversational AI menawarkan pasien akses yang belum pernah ada sebelumnya ke perawatan yang dipersonalisasi dan keahlian medis. Sistem AI percakapan memfasilitasi peningkatan hasil medis pasien dengan memberikan saran diagnosis dan perawatan yang lebih akurat. Jika Anda juga ingin mengembangkan AI Percakapan fungsional untuk organisasi perawatan kesehatan Anda, hubungi pakar Shaip kami hari ini!
[Baca juga: Panduan Lengkap untuk AI Percakapan]
