AI trong chăm sóc sức khỏe là một công nghệ tương đối mới nhưng đã đạt được đà phát triển trong vài năm qua. Nó đã được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ chẩn đoán bệnh đến cung cấp các phương pháp điều trị được cá nhân hóa đến tự động hóa các nhiệm vụ hành chính. Tuy nhiên, với những cải tiến gần đây về khả năng lưu trữ dữ liệu và tính toán, các giải pháp AI đàm thoại hiệu quả hơn đã được giới thiệu trong các hệ thống chăm sóc sức khỏe.
Các hệ thống AI đàm thoại chăm sóc sức khỏe này là những trợ lý ảo được xây dựng để cung cấp các dịch vụ chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa cho bệnh nhân. Bằng cách tạo điều kiện cho các cuộc trò chuyện trực tiếp và hợp lý hóa các dịch vụ chăm sóc sức khỏe khác nhau, các chatbot y tế này cải thiện đáng kể sự tương tác của bệnh nhân với các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và giúp bệnh nhân tiếp cận các cơ sở chăm sóc sức khỏe tốt hơn.
Khám phá các trường hợp sử dụng hàng đầu của AI đàm thoại trong chăm sóc sức khỏe
Việc kết hợp AI vào chăm sóc sức khỏe mang lại nhiều lợi ích cho bệnh nhân và nhân viên y tế. Một số lĩnh vực có thể sử dụng AI trong hội thoại chăm sóc sức khỏe là:
Đặt lịch hẹn bệnh nhân
Lên lịch các cuộc hẹn với bác sĩ tại một số cơ sở chăm sóc sức khỏe là một công việc chậm chạp đòi hỏi một lượng thời gian đáng kể để chờ đợi qua điện thoại. May mắn thay, người dùng có thể đặt lịch hẹn với các bác sĩ ưa thích của họ một cách liền mạch bằng cách tận dụng các hệ thống AI đàm thoại. Ngoài ra, trợ lý chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa có thể hỗ trợ bạn lên lịch lại và hủy các cuộc hẹn.
Theo dõi sức khỏe thường xuyên
Các hệ thống AI đàm thoại chăm sóc sức khỏe có thể giúp bệnh nhân đi đúng hướng để đạt được các mục tiêu sức khỏe của họ, chẳng hạn như trọng lượng cơ thể, tâm trạng, v.v. Những chatbot y tế này cung cấp cho người dùng thông tin chi tiết về các bước cần thiết để đạt được mục tiêu của họ thường xuyên. Ngoài ra, nó luôn theo sát sự tiến triển của bệnh nhân và giúp họ đi đúng hướng với thói quen của mình.
Trả lời các câu hỏi thường gặp của bệnh nhân
Bệnh nhân thường có một số câu hỏi xoay quanh tâm trí của họ và họ tìm kiếm câu trả lời từ bác sĩ của họ. Thật không may, việc trả lời mọi nghi ngờ và thắc mắc của bệnh nhân là không thể do các quy trình nghiêm ngặt của bác sĩ và hạn chế về thời gian. AI đàm thoại là lựa chọn phù hợp nhất trong trường hợp như vậy. Bạn có thể đặt bất kỳ câu hỏi nào từ bot y tế, bot này sẽ đưa ra câu trả lời phù hợp.
Phân tích triệu chứng & Xử lý y tế
Các hệ thống AI đàm thoại trong chăm sóc sức khỏe có thể đưa ra chẩn đoán hợp lý về các vấn đề của bệnh nhân bằng cách thăm dò các triệu chứng mà bệnh nhân nhập vào. Hệ thống phân tích kỹ lưỡng tất cả các triệu chứng của bệnh nhân và tạo ra những hiểu biết khả thi về các vấn đề có thể gây phiền hà cho bệnh nhân. Dựa trên kết quả, hệ thống sẽ đặt lịch hẹn với bác sĩ phù hợp hoặc giúp bạn đưa ra kế hoạch điều trị nếu vấn đề chỉ là phút.
Nhiệm vụ hành chính tự động hóa
Hầu hết các cơ sở chăm sóc sức khỏe thường bị chôn vùi dưới sự quá tải của các nhiệm vụ hành chính hàng ngày. Các hệ thống tự động có thể đơn giản hóa quy trình bằng cách cho phép nhân viên y tế gửi yêu cầu, gửi bản cập nhật và theo dõi trạng thái của yêu cầu. Ngược lại, các bot cũng có thể hỗ trợ quá trình giới thiệu cho bệnh nhân và giúp giải quyết các vấn đề của họ hiệu quả hơn.
Chăm sóc sau điều trị
Một hệ thống AI đàm thoại hiệu quả có thể tạo các kế hoạch chăm sóc sau cho bệnh nhân, tùy thuộc vào chẩn đoán và tiền sử bệnh của bác sĩ. Các kế hoạch điều trị và chăm sóc sau này được nhúng trong tài khoản và khi được hỏi, bot y tế sẽ cung cấp cho bạn thông tin cần thiết.
Thông tin chi tiết về y tế quan trọng của bệnh nhân
AI đàm thoại chăm sóc sức khỏe rất thông minh và có thể phát hiện các mẫu và xu hướng trong dữ liệu y tế của bệnh nhân bằng các thuật toán NLP và ML. Chúng cung cấp những hiểu biết có giá trị về dữ liệu và hồ sơ của bệnh nhân, có thể hữu ích cho việc thiết kế chăm sóc sau điều trị cho bệnh nhân và cải thiện sự hài lòng của bệnh nhân.
Vai trò của học máy trong việc phát triển AI đàm thoại
Học máy là một công cụ quan trọng trong việc phát triển AI đàm thoại chăm sóc sức khỏe. Các thuật toán ML phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để xác định các mẫu và mối tương quan nhằm cải thiện độ chính xác và hiệu quả của cuộc trò chuyện. Chủ yếu có ba khía cạnh chính của thuật toán học máy.
- Ý định: Đó là mục tiêu hoặc mục đích của một hệ thống AI. Ý định đề cập đến sự thể hiện mong muốn của người dùng hoặc nhiệm vụ mà hệ thống AI đang cố gắng hoàn thành thay cho người dùng. Nó có thể bao gồm các câu hỏi ở định dạng có cấu trúc hoặc không có cấu trúc.
- Thực thể: Những nhóm từ khóa duy nhất này có thể có nghĩa là những thứ riêng biệt nhưng thuộc cùng một danh mục. Ví dụ, từ đồng nghĩa, từ viết tắt, v.v.
- Ví dụ: Đây là những cách đặc biệt mà mọi người có thể thể hiện một ý định tương tự theo cách khác. Ví dụ: một người có thể hỏi cùng một câu hỏi theo hai cách khác nhau: 'Tôi có thể thay đổi cuộc hẹn của mình không' hoặc 'Có thể hoãn cuộc hẹn của tôi không'?
Những thách thức đáng kể trong các tổ chức chăm sóc sức khỏe mà AI đàm thoại có thể giải quyết
Giống như mọi ngành khác, chăm sóc sức khỏe có những thách thức, giờ đây đã được giải quyết bởi Healthcare Conversational AI. Chúng ta hãy xem xét một số trong số họ:
Quyền truy cập hạn chế vào dữ liệu đào tạo
Quyền truy cập hạn chế vào dữ liệu đào tạo chắc chắn là một thách thức đối với việc phát triển các mô hình dựa trên dữ liệu cho các dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Các mô hình học máy và AI không thể được đào tạo chính xác nếu không có dữ liệu đào tạo phức tạp. Nhiều dữ liệu hơn là điều cần thiết trong việc xác định các mẫu và phát hiện sự bất thường, giúp chẩn đoán chính xác, điều trị đúng cách và giảm chi phí điều trị.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cho bệnh nhân
Với sự khởi đầu của chăm sóc sức khỏe, nguy cơ vi phạm dữ liệu, tấn công độc hại và các mối đe dọa bảo mật khác ngày càng tăng. Các giải pháp AI phải đảm bảo thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu phù hợp một cách an toàn. Điều này bao gồm quản lý quyền truy cập vào thông tin bệnh nhân, đảm bảo rằng dữ liệu được mã hóa và thường xuyên theo dõi các lỗ hổng bảo mật.
Tích hợp với EHR và các công cụ chăm sóc sức khỏe khác
Một thách thức đáng kể khác để phát triển AI đàm thoại trong chăm sóc sức khỏe là tích hợp các mô hình AI với Hồ sơ sức khỏe điện tử của bệnh nhân. EHR là hồ sơ y tế hoàn chỉnh của một bệnh nhân tại các cơ sở chăm sóc sức khỏe phải được liên kết với các mô hình AI đàm thoại để có được kết quả bệnh nhân chính xác và mong muốn.
Sự mơ hồ trong thuật ngữ y tế
Thuật ngữ y tế rất rộng và có thể khác biệt đáng kể khi bác sĩ và bệnh nhân sử dụng. Do đó, có thể tạo ra một khoảng cách đáng kể giữa ngôn ngữ của người dùng và mô hình AI, dẫn đến kết quả sai. Đó là một thách thức lớn vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn và đang được nghiên cứu để làm cho các bot y tế hoạt động hiệu quả và chính xác hơn.
Tuân thủ các phác đồ lâm sàng
Thuật ngữ y tế rất rộng và có thể khác biệt đáng kể khi bác sĩ và bệnh nhân sử dụng. Do đó, có thể tạo ra một khoảng cách đáng kể giữa ngôn ngữ của người dùng và mô hình AI, dẫn đến kết quả sai. Đó là một thách thức lớn vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn và đang được nghiên cứu để làm cho các bot y tế hoạt động hiệu quả và chính xác hơn.
Kết luận
Trí tuệ nhân tạo đàm thoại chăm sóc sức khỏe mang đến cho bệnh nhân khả năng tiếp cận chưa từng có với dịch vụ chăm sóc cá nhân và chuyên môn y tế. Các hệ thống AI đàm thoại tạo điều kiện cải thiện kết quả y tế của bệnh nhân bằng cách đưa ra lời khuyên chẩn đoán và điều trị chính xác hơn. Nếu bạn cũng muốn phát triển AI đàm thoại chức năng cho tổ chức chăm sóc sức khỏe của mình, liên hệ với các chuyên gia Shaip của chúng tôi ngày hôm nay!
[Cũng đọc: Hướng dẫn đầy đủ về AI hội thoại]
