AI協助提高醫療記錄的準確性並減少負擔
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重點摘要:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 需要進行LLM軟件的修改，限制其僅接受口述內容作為輸入。
- 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。
- 這些變化有望實現更準確和更輕松的EHR使用。
- 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:
- AI
- 大型語言模型
- 醫療記錄
- 電子健康記錄
- LLMs
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大型多模態模型（LMMs）作為生成式人工智慧的前沿技術，擁有處理語音、文本和圖像等資料的能力，廣泛應用於健康醫療領域，包括疾病診斷和患者管理。然而，這些技術的發展同時帶來倫理和治理挑戰。本文深入探討 LMMs 在醫療領域的應用和挑戰。
在醫療保健行業中，患者記錄管理是確保高質量護理和服務效率的關鍵環節。然而，傳統的紙質記錄系統面臨著眾多挑戰，包括資料存取不便、信息共享困難和錯誤率較高等問題。隨著技術的進步，電子健康記錄（EHR）系統的引入正逐步改變這一格局，提升了患者服務質量並優化了操作效率。
Ailisi診所次世代HIS系統透過全面的數位化轉型，提升診所運營效率、改善患者服務質量並降低成本。系統涵蓋了診所運營的各個方面，包括掛號收費、醫囑處理、申報、藥局管理、電子病歷、影像管理、診療活動管理、遠距服務、後勤管理等，為診所提供全面的管理與服務能力。
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
大語言模型，例如OpenAI提供的ChatGPT，是過去幾年發展的深度神經網路模型，開啟自然語言處理的新紀元。
近年來，人工智能與機器學習（AI/ML）技術快速發展，醫療設備數量呈現明顯增長趨勢。本文根據世界衛生組織國際臨床試驗註冊平臺（ICTRP）的臨床試驗數據進行全面分析，瞭解AI/ML SaMD的發展趨勢及地理分佈特徵，並強調了國際合作臨床試驗的必要性。
大型語言模型（Large Language Model，LLM）是一項人工智慧技術，其目的在於理解和生成人類語言，可將其想像成一種高階的「文字預測機器」，然而，它們並非真正理解語言。除了在上篇介紹的技巧可以協助我們在使用 LLM 時給予指示之外，今天我們會介紹使用 LLM 的框架。
大型語言模型 (LLM) 在最近幾年取得了重大進展，並引起了人們對生成式AI將如何影響工作方式的廣泛重視。雖然 LLM 具有強大的文本生成、翻譯和理解能力，但它們對工作的影響仍然是一個複雜且充滿爭議的話題。
本文摘要自MIT 史隆管理評論，分析LLM 對工作帶來的影響。
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
對於熱衷於語言科技的你，
大語言模型（LLMs）在自然語言處理（NLP）領域的發展無疑是一個革命性的進展。
從傳統的規則系統到基於深度學習的方法，
LLMs展現了在理解、生成和翻譯人類語言方面的巨大突破。
這不僅是技術上的飛躍，
更是開啟了新的應用和可能性。
下面將介紹這一變革帶來的三大
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