منظمة العفو الدولية للمحادثة الصحية

دليل الذكاء الاصطناعي للمحادثة في الرعاية الصحية

يعد الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية تقنية جديدة نسبيًا ولكنها اكتسبت زخمًا على مدار السنوات القليلة الماضية. لقد تم استخدامه في مهام مختلفة ، من تشخيص الأمراض إلى تقديم علاجات شخصية إلى أتمتة المهام الإدارية. ومع ذلك ، مع التحسينات الأخيرة في تخزين البيانات وقدرات الحوسبة ، تم تقديم حلول AI للمحادثات أكثر كفاءة في أنظمة الرعاية الصحية.

أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثات الخاصة بالرعاية الصحية هي أدوات مساعدة افتراضية تم إنشاؤها لتوفير خدمات رعاية صحية مخصصة للمرضى. من خلال تسهيل المحادثات الفردية وتبسيط خدمات الرعاية الصحية المختلفة ، تعمل روبوتات المحادثة الطبية هذه على تحسين مشاركة المريض بشكل كبير مع مقدمي الرعاية الصحية ومساعدة المرضى على الوصول إلى مرافق رعاية صحية أفضل.

استكشاف أفضل حالات استخدام الذكاء الاصطناعي للمحادثة في الرعاية الصحية

يوفر دمج الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية العديد من الفوائد للمرضى والعاملين في مجال الرعاية الصحية. بعض المجالات القليلة التي يمكن فيها استخدام الذكاء الاصطناعي التحاوري للرعاية الصحية هي:

حالات استخدام الرعاية الصحية المحادثة

  1. جدولة موعد المريض

    يعد تحديد المواعيد مع الأطباء في العديد من مرافق الرعاية الصحية مهمة بطيئة تتطلب قدرًا كبيرًا من الوقت للانتظار عبر الهاتف. لحسن الحظ ، يمكن للمستخدمين حجز المواعيد بسلاسة مع أطبائهم المفضلين من خلال الاستفادة من أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لمساعد الرعاية الصحية المخصص مساعدتك في إعادة جدولة وإلغاء المواعيد.

  2. تتبع صحي منتظم

    يمكن أن تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثات الخاصة بالرعاية الصحية المرضى على البقاء على المسار الصحيح للوصول إلى أهدافهم الصحية ، مثل وزن الجسم ، والمزاج ، وما إلى ذلك. توفر روبوتات الدردشة الطبية هذه للمستخدمين معلومات مفصلة حول الخطوات الضرورية لتحقيق أهدافهم بانتظام. بالإضافة إلى ذلك ، فإنه يتابع باستمرار تقدم المريض ويساعده على البقاء على المسار الصحيح مع روتينه.

  3. الرد على الأسئلة الشائعة للمريض

    غالبًا ما يكون لدى المرضى العديد من الأسئلة التي تحيط بأذهانهم والتي يبحثون عن إجابات لها من أطبائهم. لسوء الحظ ، فإن الإجابة على شكوك وأسئلة كل مريض مستحيلة بسبب إجراءات الأطباء الصارمة والقيود الزمنية. يعد الذكاء الاصطناعي التخاطبي هو الخيار الأنسب في مثل هذا السيناريو. يمكنك طرح أي أسئلة من الروبوت الطبي ، والتي ستوفر إجابات مناسبة.

  4. تحليل الأعراض والفرز الطبي

    يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثات للرعاية الصحية أن تقدم تشخيصًا مبسطًا لقضايا المريض من خلال التحقيق في الأعراض التي أدخلها المريض. يقوم النظام بتحليل شامل لجميع أعراض المرضى ويولد رؤى قابلة للتطبيق حول المشكلات التي قد تزعج المريض. بناءً على النتائج ، سيقوم النظام إما بحجز موعد مع طبيب مناسب أو مساعدتك في تقديم خطة علاج إذا كانت المشكلة دقيقة.

  5. أتمتة المهام الإدارية

    يتم دفن معظم مرافق الرعاية الصحية عمومًا تحت عبء المهام الإدارية الزائدة في الروتين اليومي. يمكن للأنظمة الآلية تبسيط العملية من خلال السماح للعاملين في مجال الرعاية الصحية بإرسال الطلبات وإرسال التحديثات وتتبع حالة الطلبات. على العكس من ذلك ، يمكن أن تساعد الروبوتات أيضًا في عملية الإعداد للمرضى وتساعد في تلبية مشاكلهم بشكل أكثر فعالية.

  6. رعاية ما بعد العلاج

    يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي التحاوري الفعال إنشاء خطط رعاية ما بعد للمرضى ، اعتمادًا على تشخيص الطبيب والتاريخ الطبي. يتم تضمين خطط العلاج والرعاية اللاحقة هذه في الحساب ، وعندما يُطلب منك ذلك ، سيقدم لك الروبوت الطبي المعلومات المطلوبة.

  7. الرؤى الطبية الحيوية للمرضى

    الذكاء الاصطناعي للمحادثات للرعاية الصحية ذكي ويمكنه اكتشاف الأنماط والاتجاهات في البيانات الطبية للمرضى باستخدام خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) والتعلم الآلي (ML). إنها توفر رؤى قيمة لبيانات المريض وسجلاته ، والتي يمكن أن تكون مفيدة في تصميم رعاية ما بعد العلاج للمرضى وتحسين رضا المرضى.

دور التعلم الآلي في تطوير الذكاء الاصطناعي التحاوري

يعد التعلم الآلي أداة مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي للمحادثات الخاصة بالرعاية الصحية. تحلل خوارزميات ML كميات هائلة من البيانات لتحديد الأنماط والارتباطات لتحسين دقة وفعالية المحادثة. هناك ثلاثة جوانب رئيسية لخوارزميات التعلم الآلي.

  • نوايا: إنه هدف أو غرض نظام الذكاء الاصطناعي. تشير النية إلى التعبير عن رغبة المستخدم أو المهمة التي يحاول نظام الذكاء الاصطناعي إكمالها نيابة عن المستخدم. قد يشتمل على أسئلة في تنسيقات منظمة أو غير منظمة.
  • جهات: قد تعني هذه المجموعات من الكلمات الرئيسية الفريدة أشياء مميزة ولكنها تنتمي إلى نفس الفئة. على سبيل المثال ، المرادفات والاختصارات وما إلى ذلك.
  • أمثلة: هذه طرق مميزة يمكن للناس من خلالها التعبير عن نية مماثلة بشكل مختلف. على سبيل المثال ، قد يسأل الشخص نفس السؤال بطريقتين مختلفتين: "هل يمكنني تغيير موعدي" أو "هل من الممكن تأجيل موعدي؟"

تحديات كبيرة في مؤسسات الرعاية الصحية يمكن للذكاء الاصطناعي التحادثي حلها

مثل أي صناعة أخرى ، تواجه الرعاية الصحية تحديات ، يتم تناولها الآن بواسطة منظمة العفو الدولية للمحادثات الخاصة بالرعاية الصحية. دعونا نلقي نظرة على بعضها:

الوصول المحدود إلى بيانات التدريب

من المؤكد أن الوصول المحدود إلى بيانات التدريب يمثل تحديًا لتطوير نماذج تعتمد على البيانات لخدمات الرعاية الصحية. لا يمكن تدريب نماذج التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي بدقة بدون بيانات تدريب مفصلة. المزيد من البيانات ضروري لتحديد الأنماط واكتشاف الحالات الشاذة ، مما يؤدي إلى التشخيص الدقيق والعلاجات الصحيحة وخفض تكاليف العلاج.

خصوصية البيانات وأمنها للمرضى

مع بداية الرعاية الصحية ، يزداد خطر اختراق البيانات والهجمات الضارة وتهديدات الأمان الأخرى. يجب أن تضمن حلول الذكاء الاصطناعي جمع البيانات الصحيحة وتخزينها واستخدامها بشكل آمن. يتضمن ذلك إدارة الوصول إلى معلومات المريض ، والتأكد من تشفير البيانات ، ومراقبة الثغرات الأمنية بانتظام.

التكامل مع السجلات الصحية الإلكترونية وأدوات الرعاية الصحية الأخرى

هناك تحدٍ كبير آخر يواجه تطوير الذكاء الاصطناعي التحاوري في الرعاية الصحية وهو دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع السجلات الصحية الإلكترونية للمرضى. السجلات الصحية الإلكترونية هي السجل الطبي الكامل للمريض في مرافق الرعاية الصحية التي يجب ربطها بنماذج الذكاء الاصطناعي للمحادثة للحصول على نتائج دقيقة ومرغوبة للمرضى.

الغموض في المصطلحات الطبية

المصطلحات الطبية واسعة ويمكن أن تختلف بشكل كبير عند استخدامها من قبل الأطباء والمرضى. وبالتالي ، يمكن إنشاء فجوة كبيرة بين لغة المستخدم ونموذج الذكاء الاصطناعي ، مما يؤدي إلى نتائج خاطئة. إنه تحد كبير لم يتم حله بالكامل بعد ويتم العمل عليه لجعل الروبوتات الطبية أكثر كفاءة ودقة.

الامتثال للبروتوكولات السريرية

المصطلحات الطبية واسعة ويمكن أن تختلف بشكل كبير عند استخدامها من قبل الأطباء والمرضى. وبالتالي ، يمكن إنشاء فجوة كبيرة بين لغة المستخدم ونموذج الذكاء الاصطناعي ، مما يؤدي إلى نتائج خاطئة. إنه تحد كبير لم يتم حله بالكامل بعد ويتم العمل عليه لجعل الروبوتات الطبية أكثر كفاءة ودقة.

وفي الختام

يوفر الذكاء الاصطناعي للمحادثات للرعاية الصحية للمرضى وصولاً غير مسبوق إلى الرعاية الشخصية والخبرة الطبية. تسهل أنظمة الذكاء الاصطناعي للمحادثة تحسين النتائج الطبية للمرضى من خلال توفير المزيد من التشخيص الدقيق والمشورة العلاجية. إذا كنت ترغب أيضًا في تطوير ذكاء اصطناعي تحاوري وظيفي لمؤسسة الرعاية الصحية الخاصة بك ، اتصل بخبراء Shaip لدينا اليوم!

[اقرأ أيضًا: الدليل الكامل للذكاء الاصطناعي للمحادثة]

شارك الاجتماعية