A ChatGPT és az LLM-technológiák kihasználásával az egészségügyi ellátás elérhetőbbé és hatékonyabbá tehető mind a szakemberek, mind a betegek számára. Számos egészségügyi szervezet és páciens számol be arról, hogy a mesterséges intelligencia támogatja a megelőzést és információszerzést, ezáltal csökkennek a betegellátás terhei, valamint a szakemberek több időt fordíthatnak a betegekkel való interakciókra.
Nehéz helyzetben az egészségügy
Napjainkban az egészségügyi szektor előtt nem csak hazánkban állnak nagy kihívások. A kedvezőtlen pénzügyi helyzet, a szakemberek lemorzsolódása általános probléma. A megfogyatkozó egészségügyi személyzetre pedig emiatt egyre több plusz munka hárul. Egy 2017-es felmérés szerint a szakemberek 85%-a fontosnak tartja, hogy növeljék a páciensekkel való interakciók mennyiségét, azonban az adminisztráció okozta terhek ezt nem teszik lehetővé, s így a rendelési idejük kevesebb mint felét fordítják ténylegesen a páciensekkel való interakcióra. Mivel keveslik az ellátás során kapott megfelelő figyelmet, és nem érzik hatékonynak és elegendőnek az orvosokkal folytatott interakciókat növekszik a páciensek elégedetlensége.
A probléma oka gyakran az, hogy az EHR-ek, vagyis az elektronikus egészségügyi nyilvántartások elsősorban az adatok bevitelére, tárolására lettek tervezve, nem pedig a hatékony információkeresésre. Az orvosok így a páciensekkel való találkozás során, sőt még utána is túl sok időt töltenek el adminisztrációval
A ChatGPT és más LLM-technológiák használata az egészségügyi intézményekben
Ezeket a technológiákat nem csak az orvosok, hanem más egészségügyi dolgozók, például ápolónők, asszisztensek és terapeuták is egyaránt használhatják. Jól alkalmazhatók a vizsgálati eredmények könnyű kezelésére, a felmerülő gyakori kérdések esetén automatikus válaszok generálására és a betegellátás koordinálásának megkönnyítésére. Továbbá az új technológiák elősegítik, hogy a páciensek könnyebben tájékozódhassanak az egészségügyi rendszerben, valamint az egyszerű egészségügyi kérdéseikkel kapcsolatban önállóan megszerezhessék a szükséges információkat, csökkentve ezzel az orvosok rutinkérdések megválaszolására fordított idejét.
Az EHR-ek LLM interfészekkel történő kombinálása lehetővé teszi a természetes nyelvű lekérdezések indítását a rendszerben, ezáltal elősegíti, hogy a szakemberek rövidebb idő alatt, átfogó képet kaphassanak az EHR-ben tárolt adatokra támaszkodva anélkül, hogy egyenként áttekintenék az adott beteg összes vizsgálati eredményét. Például ha az orvost az adott beteg vérnyomásának bizonyos időintervallum alatt történő változása érdekli, nem kell minden vizsgálat eredményét külön megnyitnia, hanem csak be kell írnia a kérdést, hogy például "A beteg vérnyomásának változása milyen tendenciát mutat az elmúlt 18 hónapban?". A páciens oldaláról nézve pedig szintén jó, mivel nem kell ismernie az orvosi terminológiát, ahhoz, hogy választ kaphasson a kérdéseire.
Ezenkívül az LLM-technológiák automatizálhatják a dokumentációs folyamatot, lehetővé téve a szakemberek számára, hogy szóban vigyenek fel információkat, és a rendszer ennek megfelelően frissítse az EHR-t, ezáltal minimalizálva a kézi adatbevitelt.
Ugyanakkor a logisztikát is segíthetik azáltal, hogy felveszik a kapcsolatot az szakemberekkel, páciensekkel, és a megfelelő személyekhez irányítják őket. Ezenkívül lehetővé teszi számukra, hogy például gyógyszerutánpótlást rendeljenek vagy megfizethetőbb gyógyszeres lehetőségeket keressenek anélkül, hogy bonyolult egészségügyi rendszerekben kellene tájékozódniuk.
Az LLM technológiák nagy előnye még az integrálhatóság, ami költséghatékonnyá teszi őket, hiszen beépíthetők az adott egészségügyi intézmény által már korábban használt infrastruktúrába, így nem szükséges ismételten sok pénzt költeni egy új rendszer kidolgozására.
Az információ szervezése
Az LLM technológia nem csak a páciensek és szakemberek számára egyszerűen hozzáférhető, gazdag tudástárat jelent. Az LLM-ek által működtetett nyelvi interfész az egyszerű természetes nyelven feltett kérdéseket SQL-kódba tudja konvertálni, és a válaszokat adatelemzők bevonása nélkül tudja kinyerni. Az információk pontosságának biztosítása érdekében a rendszer kockázatkezelési, elemzési tevékenységet is végez, ezáltal lehetőség adódik a nem megfelelő lekérdezések kezelésére, a kérdések és válaszok finomítására, következetességük javítására és variációik növelésére.
Napjainkban az egészségügyi szektor előtt nem csak hazánkban állnak nagy kihívások. A kedvezőtlen pénzügyi helyzet, a szakemberek lemorzsolódása általános probléma. A megfogyatkozó egészségügyi személyzetre pedig emiatt egyre több plusz munka hárul. Egy 2017-es felmérés szerint a szakemberek 85%-a fontosnak tartja, hogy növeljék a páciensekkel való interakciók mennyiségét, azonban az adminisztráció okozta terhek ezt nem teszik lehetővé, s így a rendelési idejük kevesebb mint felét fordítják ténylegesen a páciensekkel való interakcióra. Mivel keveslik az ellátás során kapott megfelelő figyelmet, és nem érzik hatékonynak és elegendőnek az orvosokkal folytatott interakciókat növekszik a páciensek elégedetlensége.
A probléma oka gyakran az, hogy az EHR-ek, vagyis az elektronikus egészségügyi nyilvántartások elsősorban az adatok bevitelére, tárolására lettek tervezve, nem pedig a hatékony információkeresésre. Az orvosok így a páciensekkel való találkozás során, sőt még utána is túl sok időt töltenek el adminisztrációval
A ChatGPT és más LLM-technológiák használata az egészségügyi intézményekben
Ezeket a technológiákat nem csak az orvosok, hanem más egészségügyi dolgozók, például ápolónők, asszisztensek és terapeuták is egyaránt használhatják. Jól alkalmazhatók a vizsgálati eredmények könnyű kezelésére, a felmerülő gyakori kérdések esetén automatikus válaszok generálására és a betegellátás koordinálásának megkönnyítésére. Továbbá az új technológiák elősegítik, hogy a páciensek könnyebben tájékozódhassanak az egészségügyi rendszerben, valamint az egyszerű egészségügyi kérdéseikkel kapcsolatban önállóan megszerezhessék a szükséges információkat, csökkentve ezzel az orvosok rutinkérdések megválaszolására fordított idejét.
Az EHR-ek LLM interfészekkel történő kombinálása lehetővé teszi a természetes nyelvű lekérdezések indítását a rendszerben, ezáltal elősegíti, hogy a szakemberek rövidebb idő alatt, átfogó képet kaphassanak az EHR-ben tárolt adatokra támaszkodva anélkül, hogy egyenként áttekintenék az adott beteg összes vizsgálati eredményét. Például ha az orvost az adott beteg vérnyomásának bizonyos időintervallum alatt történő változása érdekli, nem kell minden vizsgálat eredményét külön megnyitnia, hanem csak be kell írnia a kérdést, hogy például "A beteg vérnyomásának változása milyen tendenciát mutat az elmúlt 18 hónapban?". A páciens oldaláról nézve pedig szintén jó, mivel nem kell ismernie az orvosi terminológiát, ahhoz, hogy választ kaphasson a kérdéseire.
Ezenkívül az LLM-technológiák automatizálhatják a dokumentációs folyamatot, lehetővé téve a szakemberek számára, hogy szóban vigyenek fel információkat, és a rendszer ennek megfelelően frissítse az EHR-t, ezáltal minimalizálva a kézi adatbevitelt.
Ugyanakkor a logisztikát is segíthetik azáltal, hogy felveszik a kapcsolatot az szakemberekkel, páciensekkel, és a megfelelő személyekhez irányítják őket. Ezenkívül lehetővé teszi számukra, hogy például gyógyszerutánpótlást rendeljenek vagy megfizethetőbb gyógyszeres lehetőségeket keressenek anélkül, hogy bonyolult egészségügyi rendszerekben kellene tájékozódniuk.
Az LLM technológiák nagy előnye még az integrálhatóság, ami költséghatékonnyá teszi őket, hiszen beépíthetők az adott egészségügyi intézmény által már korábban használt infrastruktúrába, így nem szükséges ismételten sok pénzt költeni egy új rendszer kidolgozására.
Az információ szervezése
Az LLM technológia nem csak a páciensek és szakemberek számára egyszerűen hozzáférhető, gazdag tudástárat jelent. Az LLM-ek által működtetett nyelvi interfész az egyszerű természetes nyelven feltett kérdéseket SQL-kódba tudja konvertálni, és a válaszokat adatelemzők bevonása nélkül tudja kinyerni. Az információk pontosságának biztosítása érdekében a rendszer kockázatkezelési, elemzési tevékenységet is végez, ezáltal lehetőség adódik a nem megfelelő lekérdezések kezelésére, a kérdések és válaszok finomítására, következetességük javítására és variációik növelésére.
(hallgató: Kurucz Ágnes)
Nincsenek megjegyzések:
Megjegyzés küldése