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臨床医と患者の満足度（またはその欠如）は、ヘルスケアの重要な問題です。患者は、ケアへのアクセスに苦労する可能性があるため、臨床医は単にやることが多すぎるためです。
オタワ病院 （toh）の統合でこの課題に取り組むことを始めました MicrosoftのDax Copilot 去年。そして、それはすでに大きな影響を与えています。初期の結果は、遭遇ごとに7分間節約され、臨床医が報告した燃え尽きと疲労が70％減少し、患者の93％がより良いまたは同等のケア経験を報告しています。
「ケアへのアクセスは、おそらく患者が直面する最大の問題の1つです」と、TohのEVPとCIOのGlen KearnsはVentureBeatに語りました。 「スループットを改善できれば、シフトごとに医師ごとに数人の患者でさえ、ケア環境でそれに10人の医師を掛け、365を掛けます – それはケアへのアクセスの取るに足らない増加ではありません。」
アクティブなアシスタントとしてのアンビエントAI
Tohは、MicrosoftのDax Copilotをパイロットした最初のカナダ病院であり、広く使用されている電子健康記録（EHR）プラットフォームの叙事詩と直接統合されています。 3月、MicrosoftはDax CopilotをDragon Medical One（DMO）と組み込んだAIアシスタントMicrosoft Dragon Copilotに束ねました。
箱から出されたDax Copilotは、モバイルアプリを介して医師と患者の会話をキャプチャし、ドラゴフのプロジェクト責任者であるKenn Harper、VentureBeatに説明しました。
「臨床医は、携帯電話からの録音を開始し、電話をかけ、患者を調べ、患者と話をすることができます。
「ゼロから何かを執筆し、患者の前ですべての詳細を覚えたり、入力したりする代わりに、これは自動的に実行されているだけです」とハーパーは説明し、訪問が終わったら「かなり正確な」最初のドラフトを受け取ると述べました。
Dragon Copilotを調整するために、Microsoftは「長年にわたってキュレーションされてきた臨床データの大規模なリポジトリ」を使用しています。エンジニアは、そのデータで大規模な言語モデル（LLMS）を継続的に微調整して、システムが医療情報を理解して確実に要約できるようにします。
精度をさらに向上させるために、モデルは救急医、皮膚科医、心臓専門医、その他の医療専門家であろうと、専門分野によって最適化されています。
フィードバックループでは、チームはマシンで準備された最初のドラフトを分析し、それをその後臨床医が何を変えたかを比較します。
「時間の経過とともに、データが入り続け、そのデータから学ぶにつれて、編集が減少することを確認しています」とHarper氏は言います。
TOHが訪問を改善し、医師の燃え尽き症候群を減らしています
カナダ医師会によると、医師は周りに費やしています 週10時間 患者の予約後のチャートを更新するなどの管理タスクについて。
Kearnsは、TohがMicrosoft Power BIダッシュボードを介した毎月の更新を含むDax Copilotの堅牢な評価計画を開発したと説明しました。これには、臨床医からのフィードバック、患者調査、および叙事詩からのデータが組み込まれています。
「このフレームワークは、影響を継続的に監視し、改善を導くのに役立ちます」と彼は言いました。
通常、1日またはシフトの終わりに、医師は患者の訪問から戻ってドキュメントを完成させなければならないと彼は説明した。しかし、このツールは、「医師のすべてのカテゴリ」の営業時間外、チャート、ドキュメントの機能を削減しました。これにより、時間を節約するだけでなく、退屈な仕事があまりないため、燃え尽き症候群を減らすのに役立ちます。
このツールは、訪問中の臨床医の認知負荷も改善しました。患者の詳細の入力とドキュメントやフォームのナビゲーションに焦点を当てる代わりに、「異なってより良いエンゲージメントをすることができます」とカーンズは言いました。さらに、「スループットのレベルが高く、シフトごとに患者が増え、医師ごとに増加しました。」
Kearnsは、すべての患者が予約が記録される前に同意を求められ、MyChart患者ポータルのメモにアクセスできることを強調しました。また、プログラムに関する文献が提供されており、彼らの健康記録は常に機密で安全であることを保証しています。
患者の受容性も「非常に、非常に肯定的」であり、97％がAIツールでの経験が典型的な予約と同じくらい良いと報告しています。 「私たちは、それを訪問中に訪問中に異なる方法で意図的に関与する医師の機会に起因しています。
今後、彼は、このツールはバイオマーカーの検出や健康の社会的決定要因などのシナリオ（栄養不足や輸送不足など、人の健康に影響を与える非医療問題などのシナリオで使用できると述べました。
「ドキュメンテーションのキャプチャスペースには多くのことがあります」とカーンズは言いました。
人員配置の問題を克服するためのデジタルチームメイト
TOHがAIを組み込んでいる別の領域は「デジタルチームメイト」です。昨年の夏、施設はデロイトとのユースケースを開発し、いくつかの言語を話すソフィーを立ち上げました。
興味深いことに、彼女は患者の感情と行動の反応を解釈することができます。
「私はこれを言うのは嫌いですが、患者は臨床医に嘘をつきます」とカーンズは認めました。 「あなたは知っています、「あなたの痛みの尺度は何ですか？」 「ああ、私は元気です、それは10のうち5つです。」しかし、その後、ソフィーはあなたの顔を見て、「まあ、それは5歳のようには見えません」と行く能力を持つでしょう。」
その後、彼女は患者の5つの定義が何であるかを尋ね、客観的なデータに基づいてピボットすることができます。
TOHは春に別のアバターを立ち上げ、患者がヘルスケアシステムをナビゲートしてアクセスし、事前スクリーニングに従事するのを支援します。
「世界中に存在するヘルスケアの人材危機について誰も知らないとは思わない」とカーンズは指摘した。 「私たちは、今日よりも患者をより強くサポートし、サービスを提供しようとしています。」
「ヘルスケアが誇っていることの1つは、人間のタッチです」とカーンズは言いました。 「これは、これらの人間のタッチリソースを最大化および最適化することを確認する方法です。また、患者がヘルスケアの旅を通じて十分にサポートされていることを確認する方法です。」
しかし、彼はそれがまだゲームの早い段階であると指摘しました。重要な将来のステップの1つは、デジタルチームメイトが壮大な情報と環境と対話できるようにすることです。
「私たちはそこでもっと多くの仕事をしてきましたが、私たちはまだ養子縁組側に非常に焦点を合わせています」とカーンズは言いました。 「私たちはまだ患者の健康状態に非常に反応しているヘルスケアシステムです。積極的な場所に行きたいと思います。」
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