Bir Hong Kong Hastanesinde Hasta İletişimi Yapay Zekası: AWS'de Gizliliğe Önem Veren Bir Mimari

.css-1mniedq{color:inherit;font-weight:inherit;font-size:inherit;font-family:inherit;line-height:inherit;} [Bu makalenin içeriği reklam ortağımız tarafından üretilmiştir.] Radyoloji Departmanı, birçok hastadan aynı anda gelen, günün ve gecenin her saatinde gelen, hastaların seçeneklerini değerlendirdiği veya sevk eden doktorlarına danıştıktan sonra geri döndüğü, genellikle günler veya aylar süren sürekli bir bilgi akışı sağlar. Bir görüşme yeniden başladığında, personelin kaldığı yerden devam etmesi gerekir. Temel çalışma da karmaşıktır: Her biri modaliteye, kontrasta, anatomiye ve uygulanabilir paketlere bağlı fiyatlandırma mantığına sahip 1000'den fazla farklı muayene öğesi ve el yazısıyla yazılmış notlar ve karışık dilli metinlerle fotoğraf olarak gelen sevk mektupları. Tüm bunları doğru, hızlı ve 24 saat yapmak gerçekten zorlu bir iştir ve yalnızca daha fazla personelin işe alınması sürdürülebilir bir çözüm değildir. Ancak hasta deneyimi basittir. Hasta, özel bir WhatsApp kanalı aracılığıyla Bölüme bir sevk mektubu gönderir. Birkaç dakika içinde kendi dillerinde bir yanıt alırlar. Doğru muayene belirlenir. Bir teklif Bakanlığın fiyatlandırmasıyla eşleştirilir. Aynı deneyim herhangi bir saatte Çince veya İngilizce olarak yürütülür. Yapay zeka artık rutin alım ve teklif işlerini yürütüyor ve personel inceleme için döngüde tutuluyor. Bir hasta devam etmek istediğini onayladığında, randevu talepleri günlüğe kaydedilir ve kontrol ve işlem için personele sunulur.

Ayrıca her görüşme otomatik olarak kategorize edilir ve etiketlenir; böylece personel vardiyaya geldiğinde dikkat edilmesi gereken öğelere ilişkin net ve düzenli bir genel bakış görebilir. Dikkatlerini hastalara ve klinik kararlara odaklayarak yapay zekanın kaldığı yerden devam edebilirler. Yapay zekayı bir iş akışına dahil etmenin genel yolu basittir: Barındırılan model API'sini çağırın, mesajı gönderin, yanıt bekleyin. Her ay binlerce hasta mesajıyla ilgilenen bir radyoloji departmanı için bu model iki ana nedenden dolayı işe yaramıyor. İlk sebep, ilgili verilerin doğasıdır. Sevk mektupları rutin olarak hastaların adlarını, doğum tarihlerini ve diğer kişisel verileri içerir. Veri koruma ve gizlilik açısından bu bilgiler harici hizmetlere ham biçimde gönderilemez.