スタンフォード大学は AI を使用して、10 代の若者とその家族との健康情報の共有をナビゲートします

急速に進化するヘルスケアの状況では、特に十代の若者の場合、健康情報の共有は微妙なバランスになります。

問題

患者ポータルは、患者、その家族、医療提供者の間での健康情報の効率的な共有を促進します。 ただし、10 代の若者に関しては、特有の課題が生じます。

特定の州法では、未成年者が特定の種類のデリケートなケアに同意し、その情報を保護者に対して秘密にしておく権利を与える場合があります。 これは、必要なケアを求めることを避ける可能性がある弱い立場にある若者との信頼関係を築くために非常に重要です。

ただし、構成するのは技術的に困難です EHR と患者ポータル これらのプライバシーの権利を尊重しながら、必要な情報の共有を促進します。

「一部の組織は、保護者にすべての健康情報を差し控えることでこの課題に対応している」とスタンフォード・メディシン・チルドレンズ・ヘルスの首席健康情報責任者兼臨床情報学部門責任者のナタリー・ページラー博士は語る。 「しかし、このアプローチは、最適なケアへの障壁を意図せずに生み出してしまう可能性があります。現実には、ほとんどの健康情報は機密性が高くなく、特に慢性疾患を持つ若者にとって、家族を10代の医療に参加させる上で非常に重要になる可能性があります。」

「健康情報の共有に対する微妙なニュアンスのアプローチを作成するための技術的作業への投資は、必要であるだけでなく、機会でもあります。」と彼女は続けました。 「これは、十代の若者の健康データの扱い方に革命をもたらし、十代の若者とその保護者の両方が必要な情報に適切にアクセスできるようにする機会です。」

これは単に法律や将来を見据えたシステムの遵守を超えたものであり、背景に関係なく、十代の若者たちが安全でサポートされ、力を与えられていると感じられる医療環境を作り出すことである、と彼女は付け加えた。

「さらに、この微妙なアプローチは、10代の医療における段階的責任の概念をサポートしています」とペイジラー氏は述べた。 「子どもたちが年齢を重ねるにつれて、徐々に自分の健康上の決定に対してより多くの責任を負うことになります。機密性の高い健康情報を子どもたちが管理できるようにすることで、私たちは大人への移行を促進し、責任感と自主性を育んでいます。」

「この研究は、特定の分野での十代のプライバシーの権利を尊重しながら、十代の若者の健康をサポートする上で家族が果たせる重要な役割を認識するものです」と彼女は続けた。 「このバランスを取ることで、患者の転帰を改善し、信頼を築き、患者中心のケアの新たな標準を確立することができます。」

ここに AI と言語モデルが介入します。

提案

ポケベルとスタッフは、AI テクノロジーを活用して、10 代の若者とその家族との健康情報共有の微妙な調整を支援し、プロバイダーのメモ作成、メッセージング、および手動監視プログラムの効率を高める重要な機会を捉えました。

「これらの目的を達成するための最初のステップは、自然言語処理を使用して二重監視システムをセットアップすることでした」と彼女は説明しました。 「このシステムは、10代の患者のプライバシーと自主性を確保しながら、彼らの医療に対する保護者の必要なレベルの関与を維持することを目的としていました。

「私たちの目標は、文書作成の負担をさらに軽減し、プロバイダーとのコミュニケーションの効率と有効性を高めることです。」

ナタリー・ページラー博士、スタンフォード医学小児保健学

「まず、AI テクノロジーは、不適切な機密コンテンツに関するプロバイダーのメモを監視するために使用されました」と彼女は続けました。 「これは、避妊や性感染症治療など、10代の若者が同意したデリケートなケアに関する情報を含むメモを識別してフラグを立てるようにAIシステムが訓練されていることを意味します。このシステムは、この情報が保護者に対して機密に保たれるように設計されています。ティーンエイジャーのプライバシーと自主性。」

次に、10 代の患者ポータル アカウント内のメッセージを監視するための自然言語アルゴリズムが作成されました。 このシステムは、機密情報へのアクセスの試みなど、保護者によるアカウントの不適切な使用を検出するように設計されています。

これにより、保護者が適切な範囲でティーンエイジャーの医療に関与することが保証されましたが、法律とティーンエイジャーの同意によって定められた境界を超えないようにすることができました。

「これら 2 つの AI モニタリング システムの組み合わせは、10 代の若者とその家族のヘルスケアへの取り組みを最適にサポートする包括的なソリューションを提供するように設計されました」と Pageler 氏は説明しました。 「これらのシステムは、10代の若者と保護者の権利を尊重し、医療提供者のメモと患者ポータルのアカウントの両方が適切に使用されるように設計されています。

「これにより、ティーンエイジャーとの信頼関係を築くことができるだけでなく、保護者が子供の医療を効果的にサポートできるようになります」と彼女は付け加えた。

課題に対処する

Stanford Medicine Children’s Health は、小児および青年医学を専門とする臨床情報学者の専門知識を活用して、革新的な取り組みを開始しました。 これらの専門家は、カリフォルニア州の青少年秘密保持法の微妙な違いに精通しており、10 代の成長記録と患者ポータルのメッセージの大規模なデータセットに注意深くラベルを付けました。 これがプロジェクトの基礎となりました。

「その後、当社の情報学者は当社のデータサイエンティストと協力して、2 つの画期的な自然言語処理アルゴリズムを開発しました」と Pageler 氏は説明しました。 「最初のアルゴリズムは、プロバイダーの監査とフィードバックを自動化し、メモの完全性を強化し、十代の若者や保護者との最適な健康情報の共有を促進するように設計されました。

「2 番目のアルゴリズムは、患者ポータル チームにアラートを提供するために開発されました。これにより、十代の若者や保護者向けの侵害された可能性のある患者ポータル アカウントに迅速に対処できるようになります。」と彼女は続けました。

大規模な言語モデルの出現により、可能性の世界が開かれました。

「私たちは現在、これらの進歩をどのように活用して私たちの活動をさらに強化し、十代の若者とその家族をより良くサポートできるかを模索しているところです」とペイジラー氏は述べた。 「私たちは現在、GPT 4.0 のパフォーマンスを自社開発の NLP アルゴリズムと比較して評価しています。また、このツールと Epic EHR システムを統合することで、プロバイダーが適切な青少年と保護者のコミュニケーションをどのように積極的に導き、文書をより充実したものにすることができるかについても検討しています。効率的。

「このプロジェクトは、テクノロジーを使用して問題を解決するだけではありません」と彼女は続けました。 「これは、10代の若者とその家族をサポートし、力を与える方法に革命を起こすことです。これは小児医療の未来であり、私たちはこの変化の最前線に立つことに興奮しています。」

結果

このテクノロジーを活用した取り組みにより、真に変革的な結果がもたらされたと Pageler 氏は報告しています。

「まず、当社の患者メッセージ アルゴリズムにより、当社の 10 代向けポータル アカウントの 50% 以上が驚くべき現実を明らかにしました。 保護者による不適切なアクセスを受けていた「これは青少年のプライバシーの重大な侵害を強調する警鐘でした。」と彼女は語った。

「しかし、それは変化の機会でもありました」と彼女は付け加えた。 「私たちは直ちに行動を起こし、問題を理解し解決するためにさらなる調査を実施しました。私たちの努力は、 カスタムガードレール介入 これにより、不適切なアカウント有効化エラーが大幅に減少しました。 このソリューションは非常に効果的だったので、ベンダー パートナーである Epic は同様のガードレールを自社の基盤システムに組み込み、私たちの取り組みの影響を世界中の十代の若者に広げました。」

次に、プロバイダーのメモの NLP アルゴリズムにより、メモの 20% 以上に不適切な機密コンテンツが含まれていることが明らかになりました。 アルゴリズムを活用した自動レビュープロセス 手動レビューよりも最大 6 倍効率的であり、生産性が大幅に向上しました。 しかし、より重要なのは、スタッフがプロバイダーメモのテンプレートを改善する機会を特定するのに役立ち、プロバイダーが適切に文書化し、青少年の機密保持を尊重することが容易になったことです。

「これらの成功はほんの始まりにすぎません」とペイジラー氏は語った。 「私たちは現在、これらのアルゴリズムをメモ生成プロセスに統合する方法を模索しています。私たちの目標は、文書作成の負担をさらに軽減し、プロバイダーのコミュニケーションの効率と有効性を高めることです。これは単にシステムを改善するだけではなく、私たちの方法に革命を起こすことです。」青少年とその家族がより健康で幸せな生活を送れるよう支援してください。」

他の人へのアドバイス

Stanford Medicine Children’s Health が医療技術の急速に進化する状況を乗り切る中で、さまざまな患者集団の固有のニーズを認識することが重要であると Pageler 氏はアドバイスしました。

「例えば、子どもとその家族は、子どもの権利と子どものケアにおける家族の役割の両方を尊重した、健康情報の共有に対する微妙なアプローチを必要としています」と彼女は述べた。 「AI や自然言語処理などのテクノロジー ソリューションを導入すると、これらのニーズを満たす能力が大幅に向上しますが、それには医療の臨床面と技術面の両方に対する深い理解が必要です。

「医療とテクノロジーのこの複雑な交差点をうまく乗り切るためには、これに基づいて適切なチームを編成することが絶対に不可欠です」と彼女は続けた。 「このチームは、理想的には、患者固有のニーズと医療ワークフローの微妙な違いを理解する臨床情報学者、AI と自然言語処理の力を活用できるデータ サイエンティスト、法律とプライバシーの専門家など、多様ではあるが補完的なスキルを備えた個人で構成されるべきです。医療法や規制に精通しています。」

スタンフォード大学は学際的な教育への長年の取り組みのおかげでこの取り組みに成功している、と彼女は付け加えた。

「私たちの生物医学データサイエンス大学院プログラム、臨床情報学フェローシップ、および臨床情報学管理の修士号は、臨床実践と技術革新の間のギャップを埋めることに熟達した新世代の専門家の育成に役立っています」と彼女は結論付けました。 「私たちのチーム内での臨床的専門知識と技術的専門知識の融合により、患者、特に子供とその家族の特定のニーズに合わせたソリューションの開発と実装が可能になりました。」

LinkedIn で Bill の HIT 報道をフォローしてください。 ビル・シウィッキー
彼にメールを送ります: [email protected]
Healthcare IT News は HIMSS Media の出版物です。