Як штучний інтелект трансформує роботу керівника медичного закладу, лікаря та медсестри

Автор
маркетолог AI-платформи телефонії, колтрекінгу та аналітики дзвінків Ringostat (частина Netpeak Group)
Розглянемо основні способи застосування штучного інтелекту в роботі різних медичних працівників на основі аналітики української AI-платформи телефонії, колтрекінгу та аналітики дзвінків Ringostat

Очікується, що тільки в США ринок штучного інтелекту (ШІ, Artificial intelligence, AI) до 2029 року зросте на 40,2% та досягне 173,55 мільярда доларів. Найпоширеніші сфери використання ШІ в медицині — діагностика, поліпшення комунікації між лікарем і пацієнтом, транскрибування медичних документів і дистанційне лікування.

Чи можна надати пацієнту неповну інформацію про стан його здоров’я

Штучний інтелект у роботі керівника ЗОЗ

Покращення обслуговування та контроль роботи адміністратора

Штучний інтелект здатний оцінити, наскільки добре адміністратор клініки спілкується з пацієнтами телефоном, чи дотримується правил. ШІ навіть може поставити оцінку роботі працівника. Все це відбувається практично миттєво — на відміну від ситуації, коли аудіо розмов прослуховує людина, витрачаючи на кожний діалог по декілька хвилин.

Наприклад, українська платформа Ringostat розробила ШІ, який дозволяє контролювати 100% розмов. Розробка розшифровує аудіозапис на текст, робить стислий підсумок та навіть радить, що зробити після дзвінка. Ба більше — AI можна навчити під конкретну клініку, на основі її сценаріїв розмов та регламентів. Наприклад, штучний інтелект буде знати, що адміністратор має під час розмови:

  1. привітатися, назвавши своє ім’я та назву закладу;
  2. запитати мету звернення потенційного пацієнта;
  3. дізнатися, чи той вже відвідував цей медичний заклад тощо.

Також штучний інтелект може розрізняти тему розмови та використовувати відповідні критерії оцінки, виходячи з неї. Припустимо, якщо пацієнт вже був у лікаря та телефонує для запису на процедуру, адміністратор мусить нагадати правила підготовки. Залежно від того, чи здійснив співробітник обов’язкові дії, йому нараховуються бали. А сумарні бали усіх адміністраторів можна подивитися у звіті.

Також ШІ може «витягувати» з розмови важливі відомості про пацієнта. Наприклад, стать, з якою проблемою він звернувся, до якого філіалу клініки хоче записатися тощо. Все це можна скопіювати в картку клієнта, щоб не записувати вручну.

Приклад даних про дзвінок, які фіксує штучний інтелект

Автоматизація процесів

Штучний інтелект відіграватиме дедалі більшу роль у керуванні медичними закладами та їхніми процесами. Наприклад, знаючи, скільки часу залишилося до операції, штучний інтелект допоможе лікарням краще спланувати «зайнятість» ліжок та автоматично інформувати родину пацієнта, коли операція може бути завершена. Також його можна використовувати для адміністративних завдань — планування зустрічей, обробки страхових претензій і керування медичною документацією.

Наприклад, CloudMedX використовує машинне навчання, щоб допомагати лікарням і клінікам впорядковувати дані пацієнтів та платіжну інформацію, а також легко знаходити історії хвороби. Крім того, рішення надає прогнозну аналітику для втручання в критичні моменти догляду за пацієнтами.

А всесвітньо відома платформа Salesforce випустила рішення Einstein Copilot: Health Actions. Воно використовує ШІ для автоматизації робочих процесів у сфері охорони здоров'я: направлення, запис на прийом, оновлення планів догляду тощо.

Einstein Copilot може генерувати підсумки взаємодії з пацієнтів для координатора медичної допомоги

Медична транскрипція

Медична транскрипція — це розшифровка записів голосу медичних працівників у друковані документи. Зазвичай цей процес займає чимало часу, тому краще його доручити штучному інтелекту.

Використовуючи технологію розпізнавання голосу, рішення «прослуховують» резюме лікаря про відвідування пацієнта та транскрибують слово в слово в режимі реального часу. Деякі з цих інструментів інтегруються з електронними медичними картками, щоб транскрибовані нотатки автоматично заповнювалися в системі.

Існують й складніші рішення, які отримують потрібну інформацію прямо з розмови лікаря з пацієнтом. Вони аналізують медичну інформацію, яка звучить під час діалогу, та узагальнюють у нотатках, які передаються до відповідних полів електронної медичної картки. При чому, рішення фіксує тільки важливі дані, що мають відношення до хвороби та лікування. І не звертає уваги на несуттєву інформацію — наприклад, коротку розмову про погоду чи побажання гарного дня.

Штучний інтелект у роботі лікаря

Діагностика і ШІ

Штучний інтелект все частіше використовується в медичній діагностиці для підвищення точності та ефективності. Статистика ринку AI в медичній діагностиці вказує на прогнозований середньорічний темп зростання у 24,80% з 2023 по 2031 рік.

Це пояснюється тим, що ШІ може аналізувати великі обсяги даних, а іноді й знаходити закономірності, які людина могла б не врахувати. Наприклад, проводилося дослідження, в якому брали участь сертифіковані радіологи, аналізуючи сотні рентгенівських знімків грудної клітки. У середньому їм знадобилося 4 години, щоб перевірити всі скани. Тоді як алгоритм штучного інтелекту, розроблений дослідницькою групою, зміг завершити те саме завдання з такою ж точністю за 90 секунд.

Особистий бренд лікаря: 9 відповідей на запитання

При чому інтерпретація сканування за допомогою штучного інтелекту нерідко є надійнішою та точнішою, ніж дані рентгенологів. Адже машина може виявити навіть невеликі аномалії на зображеннях.

Інновації у сфері діагностики не обійшли увагою й мегакорпорації. Наприклад, Google працює над штучним інтелектом для вдосконалення скрінінгу раку молочної залози. Зокрема AI навчається на даних тисяч мамографів. Що дозволяє вивчати складні особливості мамографії, які, ймовірно, представляють ознаки раку. На прикладі нижче жовта рамка показує, де AI виявив рак, що ховається в тканині молочної залози. До того шість радіологів не змогли знайти рак в цьому випадку: