医疗保健中的人工智能是一项相对较新的技术，但在过去几年中获得了发展势头。 它已被用于各种任务，从诊断疾病到提供个性化治疗再到自动化管理任务。 然而，随着最近数据存储和计算能力的改进，医疗保健系统中引入了更高效的对话式 AI 解决方案。
这些 Healthcare Conversational AI 系统是虚拟助手，旨在为患者提供个性化的医疗保健服务。 通过促进一对一对话和简化各种医疗保健服务，这些医疗聊天机器人显着改善了患者与医疗保健提供者的互动，并帮助患者获得更好的医疗保健设施。
对话式人工智能在医疗保健领域的主要用例
将 AI 纳入医疗保健可为患者和医护人员带来许多好处。 可以使用 Healthcare Conversational AI 的少数几个领域包括：
患者预约安排
在几个医疗机构安排与医生的约会是一项缓慢的任务，需要大量时间通过电话等待。 幸运的是，用户可以利用对话式人工智能系统无缝地预约他们喜欢的医生。 此外，个性化医疗助理可以帮助您重新安排和取消预约。
定期健康追踪
医疗保健对话式 AI 系统可以帮助患者保持在实现健康目标的轨道上，例如体重、情绪等。这些医疗聊天机器人为用户提供有关定期实现目标的必要步骤的详细信息。 此外，它始终跟进患者的进展并帮助他们按计划进行。
回答患者常见问题解答
患者常常有几个问题围绕着他们的思想，他们从医生那里寻求答案。 不幸的是，由于医生严格的程序和时间限制，不可能回答每一位患者的疑虑和问题。 在这种情况下，对话式 AI 是最合适的选择。 您可以向医疗机器人提出任何问题，它会提供合适的答案。
症状分析和医疗分类
医疗保健对话式 AI 系统可以通过探究患者输入的症状来简化对患者问题的诊断。 该系统彻底分析所有患者的症状，并对可能困扰患者的问题产生可行的见解。 根据结果，系统将与合适的医生预约，或者如果问题很小，可以帮助您提供治疗计划。
管理任务自动化
大多数医疗机构通常都被日常管理任务的超负荷所淹没。 自动化系统可以通过允许医护人员提交请求、发送更新和跟踪请求状态来简化流程。 相反，机器人还可以帮助患者完成入职流程，并帮助更有效地解决他们的问题。
治疗后护理
一个高效的对话式人工智能系统可以根据医生的诊断和病史为患者制定后期护理计划。 这些治疗和后期护理计划嵌入在帐户中，当被询问时，医疗机器人会为您提供所需的信息。
患者的重要医学见解
Healthcare Conversational AI 非常智能，可以使用 NLP 和 ML 算法检测患者医疗数据中的模式和趋势。 它们提供了对患者数据和记录的宝贵见解，这对于设计患者的治疗后护理和提高患者满意度很有用。
机器学习在开发对话式人工智能中的作用
机器学习是开发医疗保健对话式 AI 的重要工具。 ML 算法分析大量数据以识别模式和相关性，从而提高对话的准确性和有效性。 机器学习算法主要有三大方面。
- 意图： 这是人工智能系统的目标或目的。 意图是指用户的愿望的表达或人工智能系统试图代表用户完成的任务。 它可以包括结构化或非结构化格式的问题。
- 实体： 这些独特的关键字组可能意味着不同的事物，但属于同一类别。 例如，同义词、缩写词等。
- 例子： 这些是人们可以不同地表达相似意图的独特方式。 例如，一个人可能会以两种不同的方式问同一个问题：“我可以更改我的约会吗”或“是否可以推迟我的约会”？
在医疗保健领域实施对话式人工智能的挑战
- 数据隐私和安全： 在医疗保健领域实施对话式人工智能时，确保患者数据的隐私和安全至关重要。医疗保健组织必须遵守 HIPAA 和 GDPR 等严格法规，以保护敏感的患者信息。
- 与现有系统集成： 将对话式人工智能与电子健康记录 (EHR) 和其他医疗保健系统集成可能具有挑战性。确保无缝集成对于人工智能虚拟助理的有效运作至关重要。
- 准确性和可靠性： 对话式人工智能系统必须为患者提供准确可靠的信息。不准确或误导性的信息可能会在医疗保健领域产生严重后果。需要定期测试和验证人工智能模型，以确保其准确性和可靠性。
对话式人工智能可以解决医疗保健领域的重大挑战
与其他所有行业一样，医疗保健也面临着挑战，现在医疗保健对话 AI 可以应对这些挑战。 让我们看看其中的一些：
对训练数据的访问受限
对培训数据的有限访问无疑是开发医疗保健服务数据驱动模型的一个挑战。 没有详尽的训练数据，就无法准确训练机器学习和人工智能模型。 更多的数据对于识别模式和检测异常至关重要，从而导致准确的诊断、正确的治疗和降低治疗成本。
患者的数据隐私和安全
随着医疗保健的兴起，数据泄露、恶意攻击和其他安全威胁的风险也随之增加。 AI 解决方案必须确保安全地收集、存储和使用正确的数据。 这包括管理对患者信息的访问、确保数据加密以及定期监控安全漏洞。
与 EHR 和其他医疗保健工具集成
在医疗保健领域开发对话式 AI 的另一个重大挑战是将 AI 模型与患者的电子健康记录相集成。 EHR 是医疗机构中患者的完整医疗记录，必须与对话式 AI 模型相关联才能获得准确且理想的患者结果。
医学术语中的歧义
医学术语种类繁多，医生和患者使用时可能会有很大差异。 因此，用户的语言和 AI 模型之间可能会产生很大的差距，从而导致错误的结果。 这是一个尚未完全解决的巨大挑战，正在努力使医疗机器人更加高效和准确。
遵守临床协议
医学术语种类繁多，医生和患者使用时可能会有很大差异。 因此，用户的语言和 AI 模型之间可能会产生很大的差距，从而导致错误的结果。 这是一个尚未完全解决的巨大挑战，正在努力使医疗机器人更加高效和准确。
对话式人工智能在医疗保健领域的优势
- 提高患者参与度： 对话式人工智能可以实现 24/7 全天候的医疗保健服务，使患者能够获得问题的答案并在需要时获得支持，从而提高患者满意度和参与度。
- 提高效率： 通过自动执行预约安排、症状检查和提供基本健康信息等日常任务，对话式人工智能使医疗保健专业人员能够专注于更复杂和关键的任务，从而提高整体效率。
- 降低成本： 实施对话式人工智能可以最大限度地减少重复任务中的人为干预并减少医护人员的工作量，从而帮助医疗机构降低成本。
结论
Healthcare Conversational AI 为患者提供前所未有的个性化护理和医疗专业知识。 对话式 AI 系统通过提供更准确的诊断和治疗建议来促进改善患者的医疗结果。 如果您还希望为您的医疗机构开发功能性对话式 AI， 联系我们的 Shaip 专家 ！
[另请阅读： 对话式 AI 完整指南]
