Améliorer l'intelligence ambiante clinique grâce à des conversations synthétiques entre patients et médecins
Autonomiser les prestataires de soins de santé et les patients : améliorer la formation ML grâce à des conversations synthétiques entre patients et médecins dans un environnement clinique.
Résumé du projet
Dans le secteur dynamique des soins de santé, une communication efficace entre les prestataires de soins et les patients est primordiale pour fournir des soins de qualité. Cependant, les méthodes traditionnelles d'interaction entre les patients et les prestataires de soins ont souvent du mal à saisir les nuances des conversations médicales.
Dans le but de faire progresser la formation médicale, une nouvelle approche a été adoptée pour créer des conversations synthétiques entre des médecins en exercice/réels et des patients aux États-Unis. En simulant des conversations réelles, les prestataires de soins de santé peuvent améliorer l'éducation des patients, améliorer la communication et rationaliser la prestation des soins. Le projet visait à collecter et à transcrire l'audio des interactions jouées dans un rôle à des fins de formation au modèle d'IA clinique, en mettant l'accent sur la spontanéité et les scénarios réalistes.
Principales statistiques
Des heures de synthèse
données collectées
Hrs 2,000
Nombre de
Docteur
+850
Case Study
Génération audio synthétique et
Transcription
Défis
Les conversations synthétiques devaient être réalistes et refléter avec précision les complexités des interactions médicales dans le monde réel, y compris la terminologie médicale, les symptômes des patients et les évaluations des prestataires.
Le projet visait à créer un pool diversifié de conversations synthétiques représentant un large éventail d’accents, d’ethnies et de groupes d’âge, reflétant la diversité de la population américaine.
Des mesures strictes ont été mises en œuvre pour protéger la confidentialité des participants, garantissant qu’aucune information personnelle ne soit partagée ou compromise pendant les processus de collecte et de transcription des données.
Gérer les détails absurdes ou manquants dans les scénarios générés par machine tout en préservant la valeur éducative des interactions.
Les participants devaient se familiariser avec les scénarios fournis sans avoir à les lire directement pendant l’interaction.
L’un des principaux défis consistait à gérer les niveaux de bruit ambiant pour garantir que les sons de fond ajoutent du réalisme sans obscurcir la conversation principale, ce qui nécessitait un équilibrage audio précis.
Les propriétés acoustiques variées selon les différentes configurations d’enregistrement ont rendu difficile le maintien d’une qualité audio constante pour toutes les sessions.
Solution
Pour surmonter ces défis, le projet a adopté les stratégies suivantes :
- Des conversations synthétiques entre patients et médecins ont été enregistrées dans un environnement clinique, pour lequel de vrais médecins spécialisés dans divers domaines de la santé ont été recrutés. Ces professionnels ont contribué à développer des conversations conçues pour susciter un dialogue naturel reflétant des scénarios médicaux typiques, tels que l'hypertension, le diabète, la gestion de la douleur, etc., qui ressemblent étroitement au flux et aux nuances de conversations humaines réelles.
- Nous avons recruté un groupe de participants diversifié pour refléter la diversité de la population américaine et des professionnels de la santé afin de garantir un groupe diversifié d'intervenants, capturant un large éventail d'accents, d'ethnies et de groupes d'âge. Ainsi, de vrais médecins exerçant dans diverses spécialités de santé ont été recrutés dans différentes régions des États-Unis.
- Shaip a mis en œuvre des protocoles rigoureux de confidentialité et de sécurité des données avec un système d'identification unique pour suivre la participation des intervenants tout en préservant l'anonymat.
- Des lignes directrices ont été fournies aux participants sur la manière de gérer le contenu absurde généré par machine.
- Une couche nuancée de bruit environnemental (inclusion du bruit ambiant) a été intégrée, représentative d'une clinique de médecine familiale active pour adultes. 100 % des enregistrements présentaient des facteurs de bruit ambiant de clinique ou d'hôpital, tels que des bruits de ventilateur, des bourdonnements mécaniques, des bips d'appareils médicaux et des sons en sourdine.
conversations de fond. - La simulation clinique du monde réel pour chaque lieu d'enregistrement a été méticuleusement organisée pour refléter les dimensions et l'acoustique d'une salle d'examen de médecine familiale standard de 8×8 pieds, ne dépassant pas 200 pieds carrés, avec un revêtement de sol dur similaire. Les salles étaient meublées d'éléments essentiels tels que des chaises, des tables, des armoires et une table d'examen pour créer un environnement clinique typique.
Projet en un coup d'œil
- Portée: Recueil audio et transcription d'interactions synthétiques en matière de soins de santé.
- Durée : Chaque interaction devait durer 5 minutes ou plus, avec un objectif moyen de 10 minutes.
- Volume: 2,000 XNUMX heures de conversations synthétiques générées avec des prestataires de soins de santé et des patients.
- Interactions 12,000 24,000 à 10 XNUMX interactions synthétiques individuelles d’une durée moyenne de XNUMX minutes.
- Géographie: Participants basés aux États-Unis uniquement.
- Objectifs de diversité :
- Genre: 400 hommes, 400 femmes, 50 non binaires ou non divulgués.
- Âge: Répartition uniforme entre les groupes d’âge de 20 à 60 ans et plus.
- Origine ethnique: 55 % des participants étaient des Américains de race blanche, 8 % des Afro-Américains, 8 % des Hispaniques, 20 % des Asiatiques et 9 % d'autres origines.
- Technologie: Utilisation d'appareils iPhone et Android pour l'enregistrement.
- Participation des professionnels de la santé : Médecins, assistants médicaux, infirmières et infirmières praticiennes.
Le résultat
Les conversations synthétiques entre prestataires de soins et patients ont le potentiel de révolutionner la manière dont les soins de santé sont dispensés. En tirant parti de l’IA, nous pouvons améliorer la communication, renforcer l’éducation des patients et rationaliser la prestation des soins, ce qui conduit finalement à de meilleurs résultats pour les patients.
- Conversations synthétiques de haute qualité : Le projet a généré avec succès 2,000 XNUMX heures de conversations synthétiques de haute qualité entre prestataires de soins de santé et patients, répondant aux exigences du client en matière d'exactitude, de diversité et de confidentialité.
- Représentation équilibrée : Un mélange sain de genres, d’âges et d’origines ethniques parmi les participants, ce qui a contribué à l’authenticité et au caractère inclusif du matériel de formation.
- Base de données complète : A établi un référentiel de conversations synthétiques qui peuvent être utilisées à diverses fins de formation et d’éducation médicale.
- Communication améliorée : Les conversations synthétiques ont fourni une ressource précieuse aux prestataires de soins de santé et aux chercheurs, leur permettant d’améliorer les soins aux patients et les stratégies de communication.
- Processus rationalisés : Les conversations générées par l’IA ont contribué à rationaliser les processus de documentation, réduisant ainsi la charge administrative et permettant aux prestataires de soins de santé de se concentrer davantage sur les soins aux patients.
- Réalisme amélioré : L’environnement contrôlé mais authentique a considérablement augmenté le réalisme des données de formation, offrant aux professionnels de la santé une expérience d’apprentissage plus immersive.
- Diversité sonore : La diversité des sons de fond dans les enregistrements a ajouté une couche supplémentaire de complexité à la formation, préparant les stagiaires à des environnements cliniques réels où de multiples stimuli auditifs sont présents.
L'intégration par Shaip d'un bruit ambiant réaliste dans les conversations entre médecins et patients a considérablement amélioré nos données de formation. L'attention portée aux détails environnementaux dans ces enregistrements de haute qualité a non seulement enrichi l'expérience d'apprentissage, mais a également mieux préparé nos prestataires à la nature dynamique des environnements de soins aux patients. Nous avons ainsi constaté des améliorations notables dans les interactions avec les patients, l'efficacité des prestataires et la précision de nos processus de documentation.
L'engagement de Shaip en matière de confidentialité et de sécurité des données renforce encore davantage notre confiance dans ses services. Notre organisation est ravie de poursuivre et d'étendre cette collaboration fructueuse.
