Врачи и медицинский персонал часто оказываются перегруженными административными задачами. Судя по отзывам специалистов, в 2018 году врачи тратили 80% рабочего времени на работу с документами. В 2022 году медики отмечали, что тратят половину рабочего времени на бюрократию. Статистика разнится в зависимости от региона и уровня цифровизации отдельно взятого медицинского учреждения. Одно можно сказать точно: административные обязанности увеличивают рабочую нагрузку и способствуют выгоранию.
В частности, заполнение документов отнимает много времени, требуя от медицинских специалистов отвлекаться от ухода за пациентами, а повторяющийся характер работы может усиливать психологическую усталость. Сложности добавляет необходимость следить за развитием медицинской терминологии и обеспечивать соответствие юридическим и страховым нормам. Для облегчения ведения документации разрабатывают решения под управлением ИИ, которые облегчают административную работу, позволяя врачам больше внимания уделять пациентам.
Однако, несмотря на неоспоримые преимущества ИИ-технологий, они сопряжены с определенными сложностями. В этой статье мы рассмотрим преимущества и подводные камни транскрипции с использованием ИИ в здравоохранении, а также разберемся, как ИИ преобразует отрасль.
Что такое медицинская ИИ-транскрипция
Медицинская транскрипция с помощью ИИ — это использование ПО на базе ИИ для автоматического преобразования устных медицинских диктовок в письменный текст. Для точной расшифровки разговоров между медицинскими работниками и пациентами эти системы используют алгоритмы обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения (ML).
Исследование ИИ в здравоохранении показало, что голосовой ввод ускоряет подготовку протоколов исследований более чем на 20%. Также врачи стали тратить в два раза меньше времени на заполнение направлений на медико-социальную экспертизу.
Как работает ИИ в медицинской транскрипции
Медицинская транскрипция с помощью ИИ автоматизирует процесс преобразования устной информации в письменный текст, выполняя ряд шагов. Рассмотрим эти ключевые этапы:
- Голосовой ввод: система записывает устную информацию от медицинских работников с помощью микрофона или записывающего устройства.
- Распознавание речи: ПО преобразует аудиозапись в текст, идентифицируя и переводя произнесенные слова в письменный формат с высокой точностью.
- NLP: алгоритмы анализируют и интерпретируют расшифрованный текст, обеспечивая правильную идентификацию и структурирование медицинской терминологии, аббревиатур и сложных фраз.
- Контекстное понимание: ИИ применяет контекстуальное понимание для распознавания специфического значения медицинских терминов в разговоре, корректируя нюансы языка и данные пациента.
- Редактирование и рецензирование человеком: хотя ИИ выполняет большую часть процесса транскрипции, редакторы проверяют текст, чтобы обеспечить точность, особенно в сложных клинических случаях или при неверной интерпретации.
- Интеграция и вывод электронной медицинской карты (EHR): после окончательной обработки расшифрованный текст интегрируется в систему EHR, обеспечивая быстрый доступ к документам для использования в клинической практике.
Как устроен медицинский ИИ-ассистент
Медицинский ИИ-ассистент — это цифровой помощник, который автоматизирует документирование встреч с пациентами во время клинических визитов. ИИ-ассистент в режиме реального времени переписывает ключевые детали в структурированные записи, прослушивая разговоры между врачами и пациентами. Как результат, симптомы, диагнозы и планы лечения интегрируются в систему EHR.
Системы распознавания и синтеза речи помогают в заполнении медицинских протоколов и распределении звонков клиентов к конкретным специалистам. Цифровые помощники служат для оформления вызова врача на дом и распознают опасные паттерны в аудиозаписи кашля — применений множество, но сначала разберёмся в особенностях работы ИИ-ассистентов.
Как работает медицинский ИИ-ассистент
Медицинские помощники под управлением ИИ меняют административную работу в здравоохранении, автоматизируя процесс записи и расшифровки встреч с пациентами. Начиная с захвата аудио и заканчивая интеграцией с системами EHR, они повышают эффективность и точность клинической работы:
- Голосовой ввод и захват аудио: система записывает разговоры между медицинским работником и пациентом с помощью микрофонов, фиксируя речь для расшифровки.
- Распознавание речи в режиме реального времени: технология распознавания речи обрабатывает захваченное аудио в режиме реального времени, преобразуя произнесенные слова в текст с высокой точностью.
- NLP и расшифровка: алгоритмы интерпретируют медицинскую терминологию, фразы и контекст, обеспечивая соответствие транскрипции клиническому языку и смыслу.
- Контекстуальная и клиническая релевантность: ИИ оценивает контекст разговора, выявляя такие важные с медицинской точки зрения детали, как диагнозы, симптомы и методы лечения, исключая при этом неактуальный контент.
- Интеграция с системами EHR: расшифрованные данные автоматически форматируются и интегрируются в соответствующие разделы системы EHR для облегчения доступа.
- Редактура и рецензирование: редакторы проверяют созданную ИИ транскрипцию на точность, обеспечивая соответствие клиническим стандартам и исправляя любые ошибки, которые мог пропустить искусственный интеллект.
Разница между медицинским ИИ-ассистентом и транскриптором
Медицинские ИИ-ассистенты поддерживают живые встречи с пациентами и создают исчерпывающие контекстно-зависимые заметки. Они интегрируются непосредственно с электронными медицинскими картами и могут работать с тонкой медицинской терминологией. ИИ-транскрипция преобразует записанный звук в текст, но часто не различает контекст в режиме реальном времени и может потребовать дополнительного редактирования для обеспечения точности.
Преимущества технологии распознавания речи в медицинской транскрипции
Технология распознавания речи преобразует медицинскую транскрипцию, значительно повышая эффективность и точность документации. Рассмотрим главные преимущества, которые эта технология дает отрасли здравоохранения.
Повышение эффективности и скорости
Эта технология распознавания речи ускоряет процесс транскрипции. С ее помощью медицинские учреждения могут выполнять больший объем работы по расшифровке за меньшее время, повышая общую производительность и способность обслуживать большее количество пациентов.
Экономия средств
Автоматизация транскрипции с помощью распознавания речи снижает потребность в ручном труде, технология улучшает управление бюджетом. ИИ помогает избежать сверхурочной работы, ускоряет документирование, снижает потребность в дополнительных часах и обеспечивает выполнение задач в соответствии с регулярным рабочим графиком.
Повышение согласованности
Автоматизированные системы обеспечивают единообразие медицинской документации: терминология и формат записей соответствуют единому стандарту. Кроме того, коммуникация специалистов упрощается благодаря подробным аудиторским записям, которые отслеживают изменения и обновления.
Точная диагностика
Расшифровка и анализ клинических бесед помогают получить подробную информацию о пациенте, гарантируя, что ни одна жизненно важная деталь не будет упущена. Эти исчерпывающие данные способствуют принятию более обоснованных решений и снижают количество врачебных ошибок.
Бесперебойное обновление EHR
Распознавание речи легко интегрируется с EHR, обеспечивая обновление и синхронизацию в режиме реального времени, что повышает точность и доступность данных для медицинских работников. Это способствует улучшению координации и непрерывности лечения.
Уменьшение выгорания медработников
Снижая административную нагрузку, технология распознавания речи уменьшает стресс и усталость медицинских работников. Такая эффективность способствует более здоровому балансу между работой и личной жизнью, приводит к повышению удовлетворенности работой и снижению уровня выгорания.
Масштабируемость
Технологии распознавание речи легко адаптируются к большим объемам транскрипционной работы. Как результат медицинские учреждения могут эффективно масштабировать операции в зависимости от потока пациентов.
Инклюзивность
ИИ-технологии помогают пациентам с ограниченными возможностями, позволяя использовать голосовые команды для записи на прием к врачу или доступу к медицинской карте, что делает здравоохранение более инклюзивным.
Преимущества NLP в медицинской транскрипции
Технологии обработки естественного языка преобразуют медицинскую транскрипцию. Например, NLP помогает в скрининге лекарственных назначений пациенту. NLP находит все большее применение, уже осуществляется диагностика ментальных расстройств с помощью чат-ботов. Приведем главные преимущества, которые дает эта технология в сфере здравоохранения.
Точное и контекстуальное понимание
NLP обеспечивает точную интерпретацию медицинской терминологии и контекста за счет понимания сложного языка и конкретных деталей случая пациента, что повышает общее качество документации.
Обработка в режиме реального времени
NLP позволяет расшифровывать и анализировать медицинские разговоры в режиме реального времени, обеспечивая немедленное документирование и сокращая задержки, что способствует своевременному уходу за пациентами.
Извлечение структурированных данных
NLP организует и классифицирует медицинскую информацию из неструктурированных данных, упрощая поиск, анализ и интеграцию. Технология улучшает организацию и удобство использования записей пациентов.
Интеграция с EHR
NLP легко интегрируется с EHR, обеспечивая автоматическое обновление и синхронизацию данных о пациентах, что гарантирует постоянную актуальность и доступность записей.
Экономия времени и повышение производительности
NLP автоматически создает и обновляет клинические документы, включая выписки из стационара и истории болезни.
Универсальность
NLP находит все большее признание в различных дисциплинах, таких как психическое здоровье, где используются большие объемы текстовой информации для повышения эффективности анализа данных.
Поддержка телемедицины и дистанционного лечения
NLP повышает эффективность телемедицины за счет точной расшифровки и организации виртуальных консультаций. Например, удаленные медицинские работники могут использовать голосовые команды для общения с пациентами во время разговора.
Присоединяйтесь к команде ISsoft!
ISsoft — компания международного уровня, разработчик востребованных IT-решений для рынков США и Европы. ISsoft была основана в 2003 году как дочерняя IT-компания американской корпорации Coherent Solutions Inc. С тех пор ISsoft выросла до более 2000 высококлассных специалистов — и это только в Беларуси. А ведь ещё у нас работают офисы по всему миру! Присылайте свои резюме, вам понравится создавать софт с нами.
Примеры использования ИИ для медицинских ассистентов и транскрипции
ИИ-ассистенты и транскрипторы меняют сферу здравоохранения. Например, в ходе первичного обращения пациента цифровой помощник может сократить 265 групп заболеваний до трёх наиболее вероятных диагнозов; ИИ помогает сэкономить более одного часа рабочего времени врача в день или организовать в поликлинике 4000 дополнительных приемов в год.
Цифровой помощник «ТОП-3»
Цифровой помощник врача «ТОП-3» позволяет на основании жалоб пациентов определить три наиболее вероятных диагноза из 265 групп заболеваний — это 95% всех возможных диагнозов россиян при первом посещении врача. Это работает так: врач на первичном приеме указывает жалобы пациента, математическая модель на базе нейронных сетей анализирует эти данные и автоматически предлагает три наиболее вероятных диагноза.
Минздрав Московской области
Цифровой контакт-центр с 2020 года консультирует и записывает жителей Московской области на прием к врачу. Цифровые операторы ежедневно принимают 30000 звонков и обрабатывают 80% обращений без участия специалистов. Цифровые ассистенты сократили время ожидания на линии при дозвоне в контакт-центр до одной секунды.
Поликлиника Петродворцового района СПб
Распределение потока пациентов с помощью технологий Voice Navigator и «Рупор» увеличивает количество приемов врачей. Например, поликлиника Петродворцового района Санкт-Петербурга организовала 4000 дополнительных приемов в год.
Технология Voice2Med
Центр речевых технологий разработал решение Voice2Med, которое применяют в 7 клиниках России и Казахстана. Автоматизация заполнения медицинских документов в 4-8 раз ускоряет ввод данных и экономит врачам до 1 часа 10 минут рабочего времени в день. С помощью технологии можно записать голосовым методом более 85% врачебных заключений.
Преимущества и вызовы
Технологии ИИ в медицине предлагают множество преимуществ, и вот основные соображения, на которые следует обратить внимание.
- Точность и надежность: ИИ повышает точность расшифровки и записи медицинских заметок, уменьшает количество ошибок и потенциально улучшает уход за пациентами благодаря точной документации.
- Эффективность: ИИ-системы могут быстро обрабатывать и расшифровывать большие объемы данных, экономя время медицинских работников.
- Экономическая эффективность: автоматизируя расшифровку, ИИ позволяет значительно сократить расходы, связанные с наймом транскрибаторов или услугами по расшифровке.
- Интеграция с EHR: технологии ИИ легко интегрируются с EHR, облегчают доступ к информации о пациенте и повышают общую эффективность рабочего процесса.
- Масштабируемость: решения на основе ИИ могут масштабироваться для удовлетворения растущих потребностей в транскрипции, адаптируясь к меняющимся требованиям медицины.
Проблемы и решения
По мере развития ИИ-технологий возникает необходимость решить важные задачи для их большей эффективности в здравоохранении. К ним относятся поддержание технической точности, обеспечение конфиденциальности данных, а также решение этических и юридических вопросов. Решения включают в себя постоянное совершенствование алгоритмов, меры безопасности, точные этические принципы, обучение и вовлечение медицинских работников.
Техническая точность
Несмотря на достижения, ИИ-транскрипция часто не справляется с акцентом, медицинским жаргоном и нюансами речи, что потенциально может привести к ошибкам.
Решение: постоянное совершенствование алгоритмов ИИ, которые обучаются на различных наборах данных, таких как особенности и нюансы речи, медицинская терминология и отзывы работников индустрии.
Конфиденциальность и безопасность данных
Работа с конфиденциальной информацией о пациентах требует надежных мер безопасности для соответствия нормам здравоохранения.
Решение: использование методов шифрования и безопасных систем хранения для защиты данных пациента, передаваемых и хранимых системами ИИ, а также строгое соблюдение стандартов конфиденциальности и безопасности данных.
Этические соображения
Использование ИИ в здравоохранении поднимает этические вопросы, касающиеся конфиденциальности, согласия и роли ИИ в процессах принятия решений.
Решение: разработка точной политики использования ИИ при написании и расшифровке медицинских текстов, обеспечение согласия пациентов и прозрачности использования данных.
Обучение и внедрение
Медицинским работникам и персоналу может потребоваться обучение для эффективного использования ИИ-инструментов, а интеграция ИИ в существующие рабочие процессы может быть сложной.
Решение: предоставление комплексных программ обучения медицинских сотрудников использованию ИИ-инструментов, проведение пилотных программ в медицинских учреждениях.
Юридические вопросы и вопросы ответственности
Неточности или ошибки в расшифровках, созданных с помощью ИИ, могут иметь юридические последствия, особенно если они влияют на принятие решений по уходу за пациентами.
Решение: проведение юридической экспертизы для понимания последствий ответственности, связанных с ИИ-транскрипцией. Также поможет разработка протоколов для снижения рисков с учетом страхового покрытия и защиты ответственности.
Принятие пользователями
Сопротивление или нерешительность медицинских работников в отношении внедрения инструментов расшифровки на основе ИИ из-за опасений по поводу надежности, смещения рабочих мест или изменения рабочего процесса.
Решение: привлечение медицинских работников к проектированию и разработке ИИ-инструментов для удовлетворения их конкретных потребностей и проблем. Помимо этого, поможет демонстрация ощутимых преимуществ ИИ в плане повышения эффективности, улучшения обслуживания пациентов и условий труда.
Экспертиза ISsoft в сфере ИИ
ML-инженеры ISsoft разрабатывают передовые решения для обработки естественного языка, создавая мощные инструменты для анализа и обработки неструктурированных данных, как письменной, так и устной речи.
В сфере здравоохранения мы внедряем решения для индивидуальных онлайн-консультаций, обучения медиков с использованием робототехники, безопасного хранения данных, профилактики и диагностики заболеваний, а также разработки и производства новых лекарств с помощью ML.
Почему клиенты выбирают нас:
- 20-летний опыт работы в релевантных технологиях,
- 1,5–2X скорость разработки ИИ,
- 20–50% сокращение затрат разработки ИИ,
- 95% довольных клиентов.
