办公桌抽屉里的生成式人工智能：用途广泛

本系列之前的文章介绍了 生成式人工智能在医疗保健后台的作用 并检查了其 用于计费和收入管理。 我们将在本文中介绍许多其他用途。

患者联系和护理管理

首席执行官拉胡尔·夏尔马 HS布洛克 表示其 CureAlign 平台的下一版本将使用生成人工智能来帮助改进其 CareTracker 模块中的护理管理流程。

许多患者需要提醒（如果不是真的哄骗的话）来预约。 CureAlign 平台根据过去与患者的互动来个性化对外沟通。 夏尔马说，消息生成器可以考虑语言翻译服务和教育水平。

一旦患者参与，护理团队就可以准备个性化计划并实施设备监控和数据收集。 CareTracker 将帮助设置大量非临床和管理步骤，包括药物提醒、预约安排、远程医疗预约安排登记、在事情未按计划进行时创建警报和通知、处方补充以及每日提示根据护理计划进行锻炼。

哈曼·达万 (Harman Dhawan) 创始人兼首席执行官 贝克汉姆，表示生成式人工智能可以通过捕获实时环境中的语音和输入来帮助您生成患者笔记和摘要。 这有一个令人毛骨悚然的方面，但随着医生和患者习惯它，可以更有效地提供护理。

Caen Contee，首席执行官兼联合创始人 威尔普莱斯” 说，“生成式人工智能技术通过分析包括病史和社会因素在内的综合数据，为患者管理提供了前所未有的个性化服务。 这种分析可以为每位患者制定量身定制的治疗和沟通计划，确保满足他们的独特需求。”

他补充道，“通过允许通过自然对话查询保险计划和保单，人工智能为患者创造了更具吸引力和更容易理解的体验。 这种方法揭开了医疗保健文件中通常复杂的语言的神秘面纱。” 用户界面可以通过头像和视频来表示，提供 24/7 的信息访问。

Abhishek Sharma，业务转型负责人 敏捷性，将通信视为一种“交易”，并表示电子邮件自动化是“任何后台处理的基础”。 人工智能可以确定每封电子邮件的去向，例如通过精心策划的回复。 此外，他建议将后台自动化扩展到案件分类，其中先进的法学硕士分类器可以精确地识别案件的正确路由，无论是作为下游流程还是在发生错误路由时。

Trent Peterson，产品设计总监兼用户体验主管 高级医学博士” 指出，“人工智能是按需提供的，而且从不缺乏耐心。 它永远不会分心或全神贯注，也永远不会有更好的事情要做。 如果做得正确，用户体验可以是个性化、灵活和直观的。” 当患者解释他们的问题时，具有真人声音的聊天机器人可以提出智能问题，例如“您的疼痛有多严重？ 你能用 1 到 10 的等级来描述它吗？” 以及“明天上午 10 点你方便吗？”

人工智能服务将通过发送一封个性化的确认电子邮件来结束，例如“我们了解您非常痛苦，我们已优先考虑您的预约。”

更进一步，彼得森期望人工智能代理能够访问患者的所有临床和财务信息，回答问题，甚至代表患者完成任务。 此外，人工智能现在正在开发中，在获得许可的情况下，可以“看到”用户的屏幕，并可以临时控制用户的鼠标和键盘。 在医疗保健领域，这可能用于向用户展示如何使用诊所的网站并查找所需的信息或完成不熟悉的任务。

AdvancedMD 产品管理经理 Christine Duncan 表示，生成式人工智能还可以帮助实现重新安排和取消预约以及管理候补名单的工作流程自动化。 人工智能还可以预测患者不赴约或在最后一刻取消预约的可能性。 更进一步，人工智能可以帮助解释导致错过预约或延迟取消的可能性的因素。 这使得前台工作人员能够对具有这些因素的患者采取额外的措施，以减少其提供者时间表内的开放时间段的数量。

呼叫中心支持

想象一下，您在晚上 10:00 接听电话，有人打电话来说他们感到胸痛。 能见到一位资深心脏病专家不是很好吗？ 十几位资深心脏病专家怎么样？ 人工智能可以提供类似的支持。

Doug Ross 是副总裁、美国生成式人工智能负责人 索盖特，凯捷集团的一部分。 在接下来的几个月中，他们将能够向呼叫中心提供此类支持以及行政帮助，例如检查患者的保险范围。

Rowland Illing 博士，首席医疗官兼全球医疗保健和非营利组织总监 亚马逊网络服务 (AWS)，建议通话报告摘要和座席绩效评估的用例。 例如，生成式人工智能工具可以分析通话记录以突出需要改进的领域。

让-克洛德·萨格比尼，主席 光的 基于价值的护理支持业务写道，“有多种方法使用现有的基础法学硕士，同时限制答案来自规定的数据集。 组织可能拥有大量文档和数据，使呼叫中心工作人员能够搜索成员的问题并提供答案。 但与使用 ChatGPT 的开放版本时不同的是，可以在现有的法学硕士上采用技术来为所提出的问题提供直接答案，同时限制答案只能从组织自己的数据中生成。”

其他用例

2023 年末， 埃维诺 开始提供基于微软的生成人工智能服务，支持入院和出院，这需要工作人员整理一系列令人眼花缭乱的患者要求和病史。 埃维诺是一家合资企业 埃森哲 和 Microsoft，与客户合作采用 Microsoft 服务。

Doug Ross 是副总裁、美国生成式人工智能负责人 索盖特，凯捷集团的一部分。 他说，其他后台用例包括处方指导和处方遵守。 凯捷与几位客户合作，他们的聊天机器人会注意到患者是否拿起了药物，然后提出问题来询问他们为什么没有：他们是否被药物的效果吓倒了？ 他们服药有困难吗？ 然后，这些企业可以识别可用的替代品以及不利的相互作用。

Melvin Lai，高级律师 硅铸造厂提到生成式人工智能在制药领域有很多用途：“精心设计的方案可以规划临床试验的各个级别，详细考虑设计一致性、患者或现场负担以及多样性和包容性要求等组成部分。 利用先前成功的试验方案在此过程中可能会有所帮助，但此类信息被埋藏在数百页的历史方案文件中，并且在很大程度上尚未得到利用。 生成人工智能可以分析这些丰富的信息并识别关键模式、节省成本的机会和简化的操作，从而为未来的临床试验创建新的方案。”

WNS的数据采集和处理平台， 场景，是从医学总结和简化账单审查到科学研究的医疗保健活动的基础。 Skense 摄取结构化和非结构化数据，生成上下文信息，并创建结构化数据集以供下游应用程序进行业务分析和使用。

WNS 医疗保健和生命科学主管 Gauri Puri 博士表示，Skense 已被用于临床决策以及本系列中讨论的许多用例以及护士审查等其他用例。

她写道：“付款人不仅使用人工智能来审查索赔历史，还可以将索赔数据与其他参考数据集（例如实验室、历史和疾病数据集）结合起来，以构建预测模型来预测会员的服务消费模式。 这有助于付款人为每个会员制定个性化计划。 制药公司利用人工智能利用索赔、研究和‘组学’数据创建模型，以实现精准医疗。”

她说，两个关键的重点领域将是患者/会员体验以及临床支持和决策。 最后，她警告使用人工智能的组织要跟上不断变化的监管指南。

威尔普莱斯 专注于牙科诊所服务。 据 Contee 介绍，他们使用生成式人工智能来分析简历。 他说：“人工智能系统可以进行深入分析，预测候选人未来的表现，评估他们的优势和劣势，并根据特定的工作要求对他们进行评分。”

Priti Shah，首席产品和技术官 碘软件，谈到“临床文件完整性”，它可以作为所有医疗保健系统中的一个部门找到。 护士和负责临床文件完整性的工作人员使用碘来识别不准确之处并确定要审查的病例的优先顺序。 该公司自成立以来就将其应用程序基于其人工智能引擎，目前正在集成 GPT-4。

她说，法学硕士可以帮助更好地总结自上次医生审查记录以来所发生的情况。 她表示，人工智能的可解释性很重要，可以提供背景数据来支持人工智能工具所说的内容。

瑞安·汉密尔顿 (Ryan Hamilton) 首席产品官 宏观健康，建议，“组织应该依靠人工智能来提高业务敏捷性：预测、检测和快速响应环境变化的能力。” MacroHealth 谈论“智能健康市场”，并使用生成式人工智能来提高储蓄和效率。

Nick Stepro，首席产品和技术官 阿卡迪亚，表示生成式人工智能可以帮助数据输入和管理。

阿克苏奥尔 汇总使用生成人工智能的应用程序的临床数据，以减少入职时间并解决其他劳动力问题。 首席执行官查理·洛希德 (Charlie Lougheed) 写信给我，“为了让人工智能提供卫生系统可以采取行动的解决方案，必须为其提供强大的最新数据。 数据不足可能会导致人工智能推荐存在缺陷，从而导致对该工具的不信任。”

西诺德医疗 为放射学提供基于人工智能的服务，其中图像而不是文本是关键数据。 创始人兼首席执行官卡梅伦·安德鲁斯 (Cameron Andrews) 表示，超过三分之一的放射学偶然发现没有后续行动。 他说：“生成式人工智能可以解析放射学报告，识别后续行动和关键发现，起草患者沟通，并管理患者协调和安排。”

彼得森说，最新一代的法学硕士具有视觉功能，使他们能够提取纸质 EOB 信息，从而节省大量的手动输入时间和相关成本。

战略解决方案集团 看到生成式人工智能在生成拨款提案等文档方面的自然用途。

本系列的下一篇文章将介绍 如何培训医疗保健法学硕士。