Данные о здоровье в настоящее время являются одним из самых быстрорастущих объемов данных. «Как мы обрабатываем эти данные и какие возможности это открывает для пациентов, медсестер и врачей — это волнующий вопрос, ответ на который в какой-то степени находится в наших руках», — объясняет Дарио Антвайлер, руководитель группы Healthcare Analytics Fraunhofer IAIS. Вместе со своей командой он написал технический документ, в котором показаны текущие разработки и возможности процессов, основанных на документах, в области медицины. Некоторые из них все еще находятся в неведении, в то время как другие приложения, разработанные Fraunhofer IAIS, уже успешно используются в больницах.
В документе эксперты также обращаются к моделям больших языков (LLM), которые в последние месяцы претерпели бурное развитие и, таким образом, все больше привлекают внимание общественности. Вероятно, самым известным примером LLM на данный момент является ChatGPT, чат-бот, с которым можно, так сказать, разговаривать и который создает естественно звучащие тексты. «В ближайшем будущем эти модели смогут работать мультимодально, то есть также с изображениями или табличными данными, а не только с текстами и разговорной речью, как это было до сих пор», — объясняет Антвейлер. Это также привело бы к новым возможностям в области медицины, с помощью которых можно было бы разгрузить персонал и еще больше улучшить процессы лечения – всегда принимая во внимание защиту данных – в интересах пациентов.
Это важно, потому что система здравоохранения сталкивается с многочисленными проблемами, такими как нехватка кадров, ценовое давление и «информационная перегрузка», вызванная постоянно растущим объемом данных. »Оценка и анализ этих данных и получение на их основе выводов занимает драгоценное время во многих разных местах, которого просто нет в напряженной повседневной больничной рутине. В худшем случае важная информация теряется, что усложняет лечение и может привести к дорогостоящим повторным обследованиям или неполному выставлению счетов», — объясняет Антвейлер.
Чтобы донести решения этих проблем до больниц, команда Healthcare Analytics уже тесно сотрудничает с медицинским персоналом: в настоящее время она разрабатывает различные варианты извлечения информации из документов совместно с несколькими университетскими клиниками, в том числе Университетом медицины Эссена. Следующая цель: К концу 2024 года в университетской больнице Эссена должен быть испытан прототип генератора писем врача, который упростит создание выписных писем. Для этого ИИ оценивает все доступные документы и структурированные данные и создает естественно звучащий текст, который также содержит простые для понимания пациентами пояснения. После проверки и возможных дополнений или изменений со стороны врачей выписное письмо создается, так сказать, одним нажатием кнопки и за долю времени, которое потребовалось бы для его создания вручную. Дополнительное преимущество: пациенты, которым часто приходится дольше ждать этот документ в день выписки, могут раньше покинуть больницу.
Дополнительные преимущества клинического NLP: нагрузка на медицинский персонал снижается, поскольку ИИ может автоматически обобщать важную информацию из медицинских данных пациента и делать ее доступной для всех практикующих врачей в четко структурированном виде. НЛП в больнице упрощает процессы, поскольку информация может быть получена за очень короткое время, немедленно обработана и предоставлена медицинскому персоналу в полном объеме. Дарио Антвейлер: »В большинстве больниц огромное количество текстов ежедневно оценивается вручную, что повторяется в разных отделениях или после выписки от семейного врача или специалиста. С нашими приложениями эти процессы можно автоматизировать повсеместно, быстро, точно и, что касается защиты данных, также надежно реализовать. От этого выиграла бы система здравоохранения, а в особенности персонал и пациенты».
Приложения группы медицинской аналитики реализованы в рамках проекта SmartHospital.NRW. В частности, исследуются технологии в области обработки текста, речи и сигналов. Кроме того, разрабатывается модель процесса, которая позволит больницам превратиться в умные больницы. Медицинский университет Эссена выступает в качестве лидера консорциума и клинического партнера в сотрудничестве с институтами Фраунгофера IAIS и MEVIS, RWTH Aachen University, TU Dortmund University, Dedalus Healthcare Group AG и m.Doc GmbH. Проект финансируется Министерством экономики, промышленности, защиты климата и энергетики земли Северный Рейн-Вестфалия. SmartHospital.NRW — флагманский проект платформы компетенций KI.NRW.
Следующая информация
Бесплатно скачать технический документ »Обработка естественного языка в медицине«
http://www.iais.fraunhofer.de/clinical-nlp
Информация о медицинской аналитике в Fraunhofer IAIS
http://www.iais.fraunhofer.de/healthcare-analytics
Веб-сайт флагманской инициативы SmartHospital.NRW
https://smarthospital.nrw/
Источник: Институт интеллектуального анализа и информационных систем Фраунгофера IAIS.
2023-08-15 12:52:00
1692328973
#Искусственный #интеллект #скоро #поможет #созданием #медицинских #писем
