L'IA dans le domaine de la santé est une technologie relativement nouvelle, mais elle a pris de l'ampleur au cours des dernières années. Il a été utilisé pour diverses tâches, du diagnostic de maladies à la fourniture de traitements personnalisés en passant par l'automatisation des tâches administratives. Cependant, avec les récentes améliorations des capacités de stockage et de calcul des données, des solutions d'IA conversationnelles plus efficaces ont été introduites dans les systèmes de santé.
Ces systèmes d'IA conversationnelle pour la santé sont des assistants virtuels conçus pour fournir des services de santé personnalisés aux patients. En facilitant les conversations individuelles et en rationalisant divers services de santé, ces chatbots médicaux améliorent considérablement l'engagement des patients avec les prestataires de soins de santé et aident les patients à accéder à de meilleurs établissements de santé.
Explorer les principaux cas d'utilisation de l'IA conversationnelle dans le domaine de la santé
L'intégration de l'IA dans les soins de santé offre de nombreux avantages pour les patients et les travailleurs de la santé. Certains des rares domaines où l'IA conversationnelle en santé peut être utilisée sont :
Planification des rendez-vous des patients
La prise de rendez-vous avec des médecins dans plusieurs établissements de santé est une tâche lente nécessitant un temps d'attente important au téléphone. Heureusement, les utilisateurs peuvent facilement prendre rendez-vous avec leurs médecins préférés en tirant parti des systèmes d'IA conversationnelle. De plus, l'assistant de santé personnalisé peut vous aider à reporter et à annuler des rendez-vous.
Suivi régulier de la santé
Les systèmes d'IA conversationnelle peuvent aider les patients à rester sur la bonne voie pour atteindre leurs objectifs de santé, tels que le poids corporel, l'humeur, etc. Ces chatbots médicaux fournissent aux utilisateurs des informations détaillées sur les étapes nécessaires pour atteindre régulièrement leurs objectifs. De plus, il suit constamment les progrès du patient et l'aide à rester sur la bonne voie avec ses routines.
Répondre aux FAQ des patients
Les patients ont souvent plusieurs questions qui entourent leur esprit pour lesquelles ils cherchent des réponses auprès de leurs médecins. Malheureusement, il est impossible de répondre aux doutes et aux questions de chaque patient en raison des routines strictes et des contraintes de temps des médecins. Une IA conversationnelle est le choix le plus approprié dans un tel scénario. Vous pouvez poser toutes les questions du bot médical, qui fournira des réponses appropriées.
Analyse des symptômes et triage médical
Les systèmes d'IA conversationnelle pour les soins de santé peuvent offrir un diagnostic simplifié des problèmes des patients en sondant les symptômes saisis par le patient. Le système analyse en profondeur tous les symptômes des patients et génère des informations viables sur les problèmes qui peuvent troubler le patient. Sur la base des résultats, le système prendra rendez-vous avec un médecin approprié ou vous aidera à fournir un plan de traitement si le problème est infime.
Automatisation des tâches administratives
La plupart des établissements de santé sont généralement ensevelis sous la surcharge de tâches administratives au quotidien. Les systèmes automatisés peuvent simplifier le processus en permettant aux travailleurs de la santé de soumettre des demandes, d'envoyer des mises à jour et de suivre l'état des demandes. À l'inverse, les bots peuvent également aider au processus d'intégration des patients et aider à répondre plus efficacement à leurs problèmes.
Soins post-traitement
Un système d'IA conversationnelle efficace peut générer des plans post-soins pour les patients, en fonction du diagnostic de leur médecin et de leurs antécédents médicaux. Ces plans de traitement et de post-soins sont intégrés au compte et, sur demande, le bot médical vous fournira les informations requises.
Connaissances médicales vitales des patients
L'IA conversationnelle dans le domaine de la santé est intelligente et peut détecter des modèles et des tendances dans les données médicales des patients grâce aux algorithmes NLP et ML. Ils fournissent des informations précieuses sur les données et les dossiers du patient, ce qui peut être utile pour concevoir des soins post-traitement pour les patients et améliorer la satisfaction des patients.
Le rôle de l'apprentissage automatique dans le développement de l'IA conversationnelle
L'apprentissage automatique est un outil important dans le développement de l'IA conversationnelle dans le domaine de la santé. Les algorithmes ML analysent de grandes quantités de données pour identifier des modèles et des corrélations afin d'améliorer la précision et l'efficacité de la conversation. Il existe principalement trois aspects majeurs des algorithmes d'apprentissage automatique.
- Intention: C'est le but ou le but d'un système d'IA. L'intention fait référence à l'expression du désir de l'utilisateur ou à la tâche que le système d'IA tente d'accomplir au nom de l'utilisateur. Il peut comprendre des questions dans des formats structurés ou non structurés.
- Entités : Ces groupes de mots-clés uniques peuvent signifier des choses distinctes mais appartiennent à la même catégorie. Par exemple, les synonymes, les abréviations, etc.
- Exemples : Ce sont des façons distinctes par lesquelles les gens peuvent exprimer différemment une intention similaire. Par exemple, une personne peut poser la même question de deux manières différentes : 'Puis-je modifier mon rendez-vous' ou 'Est-il possible de reporter mon rendez-vous' ?
Des défis importants dans les établissements de santé que l'IA conversationnelle peut résoudre
Comme toutes les autres industries, la santé a des défis, désormais relevés par Healthcare Conversational AI. Examinons-en quelques-uns :
Accès limité aux données d'entraînement
L'accès limité aux données de formation est certainement un défi pour le développement de modèles basés sur les données pour les services de santé. Les modèles d'apprentissage automatique et d'IA ne peuvent pas être entraînés avec précision sans données d'entraînement élaborées. Plus de données sont essentielles pour identifier les modèles et détecter les anomalies, conduisant à des diagnostics précis, des traitements corrects et des coûts de traitement réduits.
Confidentialité et sécurité des données pour les patients
L'avènement des soins de santé s'accompagne d'un risque accru de violations de données, d'attaques malveillantes et d'autres menaces de sécurité. Les solutions d'IA doivent garantir que les bonnes données sont collectées, stockées et utilisées en toute sécurité. Cela comprend la gestion de l'accès aux informations sur les patients, la garantie que les données sont cryptées et la surveillance régulière des vulnérabilités de sécurité.
Intégration avec EHR et autres outils de soins de santé
Un autre défi important pour développer l'IA conversationnelle dans les soins de santé consiste à intégrer des modèles d'IA aux dossiers de santé électroniques des patients. Le DSE est le dossier médical complet d'un patient dans un établissement de santé qui doit être lié à des modèles d'IA conversationnelle pour obtenir des résultats précis et souhaités pour le patient.
Désambiguïté dans la terminologie médicale
La terminologie médicale est vaste et peut différer considérablement lorsqu'elle est utilisée par les médecins et les patients. Par conséquent, un écart substantiel entre la langue de l'utilisateur et le modèle d'IA peut être généré, conduisant à de faux résultats. C'est un grand défi qui n'est pas encore entièrement résolu et sur lequel on travaille pour rendre les bots médicaux plus efficaces et plus précis.
Conformité aux protocoles cliniques
La terminologie médicale est vaste et peut différer considérablement lorsqu'elle est utilisée par les médecins et les patients. Par conséquent, un écart substantiel entre la langue de l'utilisateur et le modèle d'IA peut être généré, conduisant à de faux résultats. C'est un grand défi qui n'est pas encore entièrement résolu et sur lequel on travaille pour rendre les bots médicaux plus efficaces et plus précis.
Conclusion
Healthcare Conversational AI offre aux patients un accès sans précédent à des soins personnalisés et à une expertise médicale. Les systèmes d'IA conversationnelle facilitent l'amélioration des résultats médicaux des patients en fournissant un diagnostic et des conseils de traitement plus précis. Si vous souhaitez également développer une IA conversationnelle fonctionnelle pour votre établissement de santé, contactez nos experts Shaip dès aujourd'hui !
[A également lu: Le guide complet de l'IA conversationnelle]
