उद्यम नेताओं द्वारा लगभग दो दशकों तक एक विश्वसनीय घटना में शामिल हों। वीबी ट्रांसफॉर्म एक वास्तविक उद्यम एआई रणनीति बनाने के लिए लोगों को एक साथ लाता है। और अधिक जानें
जिस तरह से आप चैटैगप्ट के साथ कर सकते हैं, उसमें स्वास्थ्य रिकॉर्ड के साथ चैटिंग क्या होगी?
शुरू में एक मेडिकल छात्र द्वारा पूछे गए, इस सवाल ने स्टैनफोर्ड हेल्थ केयर में चार्टर के विकास को बढ़ावा दिया। अब उत्पादन में, उपकरण आपातकालीन कक्ष प्रविष्टि के लिए चार्ट समीक्षाओं को तेज करता है, रोगी के स्थानांतरण सारांश को ट्रिम करता है, और जटिल चिकित्सा इतिहास से जानकारी को संश्लेषित करता है।
प्रारंभिक पायलट परिणामों में, नैदानिक उपयोगकर्ताओं ने एक महत्वपूर्ण वृद्धि सूचना वसूली का अनुभव किया है; यह उल्लेखनीय है कि आपातकालीन चिकित्सकों ने जटिल हैंडऑफ के दौरान 40% चार्ट की समीक्षा का समय देखा, स्टैनफोर्ड के एसवीपी और मुख्य सूचना और डिजिटल अधिकारी माइकल ए। पफर ने आज वीबी ट्रांसफॉर्म पर एक फ़िर्राइड चैट में कहा।
यह रोगी की देखभाल में सुधार करते समय शरीर के बर्नआउट को कम करने में मदद करता है, और कई दशकों से महत्वपूर्ण डेटा एकत्र करने और स्वचालित करने के लिए चिकित्सा सुविधाओं का काम करना कई दशकों से किया गया है।
पेपर ने वीबी के एडिटर-इन-चीफ मैट मार्ट के साथ बातचीत में कहा, “यह हेल्थकेयर में ऐसा रोमांचक समय है क्योंकि हम पिछले 20 वर्षों से हेल्थकेयर डेटा को डिजिटाइज़ करने और इसे इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड में डालने पर खर्च कर रहे हैं, लेकिन वास्तव में इसे नहीं बदल रहे हैं।” “नई बड़ी भाषा मॉडल प्रौद्योगिकियों के साथ, हम वास्तव में उस डिजिटल परिवर्तन को करना शुरू कर रहे हैं।”
कैसे बकवास ‘पायजामा समय’ को कम करने के लिए, वास्तविक रूप में बातचीत पर लौटें
चिकित्सक अपने समय का 60% सीधे रोगी की देखभाल के बजाय प्रशासनिक कार्यों पर खर्च करते हैं। वे अक्सर महत्वपूर्ण “पजामा” बलिदान करते हैं नियमित काम के घंटों के बाहर प्रशासनिक कार्यों को पूरा करने के लिए व्यक्तिगत और पारिवारिक घंटे।
Feffer के बड़े लक्ष्यों में से एक वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करना और उन अतिरिक्त घंटों को कम करना है ताकि चिकित्सक और प्रशासनिक कर्मचारी अधिक महत्वपूर्ण काम पर ध्यान केंद्रित कर सकें।
उदाहरण के लिए, बहुत सारी जानकारी पेटेंट रोगी के पोर्टल्स से आती है। एआई में अब मरीजों के संदेशों और ड्राफ्ट उत्तरों को पढ़ने की क्षमता है, जो तब एक आदमी की समीक्षा और भेज सकते हैं।
“यह एक शुरुआती बिंदु की तरह है,” उन्होंने समझाया। “जब आवश्यक समय को बचाने के लिए आवश्यक नहीं है, जो दिलचस्प है, तो यह वास्तव में जलते हुए बर्नआउट को कम करता है।” क्या अधिक है, उन्होंने देखा कि संदेश रोगी के लिए अधिक अनुकूल हैं, क्योंकि उपयोगकर्ता मॉडल को कुछ भाषा का उपयोग करने का निर्देश दे सकते हैं।
एजेंटों की ओर बढ़ते हुए, पेफर ने कहा कि उनके पास हेल्थकेयर में एक “सुंदर नई” अवधारणा थी, लेकिन आशाजनक अवसर प्रदान करता है।
उदाहरण के लिए, कैंसर के रोगी आमतौर पर विशेषज्ञों की एक टीम होती हैं जो अपने रिकॉर्ड की समीक्षा करते हैं और अगले उपचार चरणों का निर्धारण करते हैं। हालांकि, तैयारी बहुत काम है; चिकित्सकों और कर्मचारियों को रोगी के पूर्ण रिकॉर्ड से गुजरना पड़ता है, न केवल उनके ईएचआर, बल्कि इमेजिंग पैथोलॉजी भी, कभी -कभी जीनोमिक डेटा और नैदानिक परीक्षणों की जानकारी जो रोगियों के लिए एक अच्छा मैच हो सकता है। यह सब टीम के लिए समयसीमा और सिफारिशें करने के लिए एकत्रित किया जाना है, पफर ने समझाया।
“सबसे महत्वपूर्ण बात जो हम अपने रोगियों के लिए कर सकते हैं, यह सुनिश्चित करना है कि उनके पास उचित देखभाल है, और यह एक बहु -विषयक दृष्टिकोण लेता है,” पेफर ने कहा।
लक्ष्य एजेंटों को एक छाती में बनाना है जो एक सारांश और समयरेखा का उत्पादन कर सकता है और एक चिकित्सक की समीक्षा के लिए सिफारिशें कर सकता है। काली मिर्च ने जोर देकर कहा कि यह नहीं बदलता है, यह मल्टीमॉडल तरीके से “केवल अविश्वसनीय सारांश सिफारिशें” तैयार करता है।
ये मेडिकल टीमें अब “वास्तविक रोगी की देखभाल” की अनुमति देती हैं, जो चिकित्सक और नर्सिंग की कमी के बीच महत्वपूर्ण है।
“ये प्रौद्योगिकियां प्रशासनिक कार्यों को करने के लिए चिकित्सकों और नर्सों पर खर्च करने के लिए समय हस्तांतरित करेंगी,” उन्होंने कहा। और, जब आसपास के एआई से जुड़ा हुआ है जो उल्लेखनीय कर्तव्यों को लेते हैं, तो चिकित्सा कर्मी मरीजों पर अधिक समय पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं।
“यह आमने-सामने की बातचीत सिर्फ अमूल्य है,” पफ़र ने कहा। “हम चिकित्सक-रोगी बातचीत में अधिक बदलाव देखने जा रहे हैं।”
‘अद्भुत’ प्रौद्योगिकियां एक बहुराष्ट्रीय टीम से जुड़ी हैं
चाथर से पहले, पेप्पर की टीम ने स्टैनफोर्ड मेडिसिन के सभी में एक सुरक्षित रोल बनाया; एक सुरक्षित पोर्टल में 15 अलग -अलग मॉडल हैं जिनके साथ कोई भी छेड़छाड़ कर सकता है। “इस तकनीक के बारे में वास्तव में शक्तिशाली है कि आप वास्तव में इसे कई लोगों के लिए प्रयोग करने के लिए खोल सकते हैं,” पफ़र ने कहा।
स्टैनफोर्ड एआई विकास के लिए एक विविध दृष्टिकोण ले रहा है, अपने स्वयं के मॉडल बना रहा है और सुरक्षित और निजी-द-शेल्फ (जैसे कि माइक्रो .फैट एज़्योर) और जहां भी उपयुक्त है, का उपयोग कर रहा है। काली मिर्च ने बताया कि उनकी टीम एक या दूसरे के लिए “पूरी तरह से विशिष्ट” नहीं है, लेकिन किसी विशेष उपयोग के मामले के लिए सबसे अच्छा काम करेगी।
उन्होंने कहा, “अब बहुत सारी प्रौद्योगिकी प्रौद्योगिकियां हैं जो यदि आप उन्हें ठीक से कर सकते हैं, तो हम समाधान प्राप्त कर सकते हैं जैसे हमने बनाया है।”
स्टैनफोर्ड के लिए एक और श्रेय इसकी बहु -विषयक टीम है; मुख्य AI अधिकारी या AI समूह के विरोध में, Pafer ने मुख्य डेटा को सूचीबद्ध किया। NIK, दो सूचनाओं, मुख्य चिकित्सा सूचना अधिकारी और मुख्य नर्सिंग सूचना अधिकारी और उनके CTO और CISOS।
उन्होंने कहा, “हम सूचना, डेटा और चौड़े और पारंपरिक इसे एक साथ लाते हैं, और वास्तुकला में लपेटते हैं; आपको जो मिलता है वह यह जादुई समूह है जो आपको इन बहुत ही जटिल परियोजनाओं को करने की अनुमति देता है।”
आखिरकार, स्टैनफोर्ड एआई को एक उपकरण के रूप में देखता है जिसे हर किसी को पता होना चाहिए कि कैसे उपयोग करना है, काली मिर्च ने जोर दिया। विभिन्न टीमों को यह समझने की आवश्यकता है कि एआई का उपयोग कैसे करें ताकि जब वे पेशेवर मालिकों के साथ मिलें और समस्याओं को हल करने के तरीकों के साथ आएं, “एआई का हिस्सा है कि वे कैसे सोचते हैं।”
