AI協助提高醫療記錄的準確性並減少負擔

重點摘要:

1. 大型語言模型 (LLMs) 可被用於生成門診紀錄，以取代人工擔任類似的角色。
2. LLMs 目前存在"臆測"的問題，所以生成的內容需要仔細審查和編輯。
3. 無論是審查還是編輯，都需要花費大量時間，並可能增加疲憊感。
4. 未來的電子健康記錄 (EHR) 可以將口述內容作為 LLM 的輸入，以生成基於此內容的門診紀錄。
5. 這種限制下生成的SOAP紀錄不需要進一步的審查，從而節省了大量時間。
6. 未來的EHR與LLM還可以提供比當前擁有病歷記錄員更強大的認知增強。
7. 未來的LLM可以基於更廣泛的資訊來生成建議的評估和計劃。
8. 由於評估和計劃的錯誤可能帶來較大的後果，醫師更傾向於審查這部分的內容。
9. 未來EHR的規範應該區分基於口述內容生成的部分和需要審查的生成內容部分。
10. 需要進行LLM軟件的修改，限制其僅接受口述內容作為輸入。
11. 未來EHR的規範應該要求對生成內容進行醫師審查的文檔記錄。
12. 這些變化有望實現更準確和更輕松的EHR使用。
13. 如果缺乏這些變化，對於使用LLMs生成門診紀錄的價值持懷疑態度。

結論:

通過修改LLM軟件以限制僅接受口述內容作為輸入，並且根據審查的需求，制定未來EHR的規範，我們可以實現更準確和更輕松的EHR使用。這些變化將有助於提高醫療記錄的準確性並減少負擔。

標籤:

1. AI
2. 大型語言模型
3. 醫療記錄
4. 電子健康記錄
5. LLMs