Asan Medical Centerは、大規模な言語モデルを搭載した音声ベースの臨床文書システムを開発しました。
それがどのように機能するか
このシステムは、スタッフと患者の間で、ほぼリアルタイムで患者の間で、症状の特定や疾患の分類を含む会話を自動的に記録および分析します。また、AMCのEMRシステムであるAMIS 3.0に自動的に保存される患者の医療記録をその場に作成します。
緊急治療室、病棟、治療室など、多くの医療環境で機能します。緊急カートのタブレットコンピューターに設置されているため、緊急対応中にも使用できます。
LLMは、さまざまな特殊医療用語をカバーする「数万時間」の臨床音声データで訓練されました。 Scribeの音声認識能力を向上させるために、専用のマイクを使用して、バックグラウンドノイズをフィルタリングし、スピーカーのボーカル範囲を正確に計算します。
2023年に最初に開発され、整形外科および整形外科の外来患者クリニックで操縦されたAI Scribeは、腫瘍学、耳鼻咽喉科、精神医学などの16のAMC部門に住んでいます。病院は、スクライブの使用範囲を徐々に拡大する予定です。
なぜそれが重要なのか
韓国の病院の中で最初になると宣伝されたこの臨床筆記者は、医療記録の正確性と正確な治療計画の支援を改善するのに役立つように構築されました。また、特に緊急の医療状況中に、詳細や情報を見逃さないことにより、患者の安全を確保するのにも役立ちます。
より大きなコンテキスト
生成AIベースの音声筆記の開発は、韓国最大の病院の1つでデジタルヘルスケアを可能にする多くのプロジェクトの一部です。デジタル病理やロボットプロセスの自動化を含むこれらのプロジェクトを実行している基礎ITインフラストラクチャは、世界的に認識されているHIMSSのステージ7で検証されました インフラストラクチャ採用モデル 昨年末。
AMCはまた、最近発売されたAIを適用しました 国際患者向けのWebポータル、8つの主要な世界言語を自動的に翻訳し、データ管理と検証をサポートします。
レコード
「治療のためのAIベースの音声認識システムにより、治療プロセス中にしばしば失われる大量の音声ベースの情報を効果的に記録および保存できます」とAMC Health Innovation Big Data Centerのディレクター、Young-Hak Kim博士は述べています。
「医療スタッフと患者の声を反映した正確な症状情報は、医療の質を向上させ、個別化された治療を提供するための基礎となる可能性があります」と彼は付け加えました。
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