Emtelligent が NLP 用の新技術で「AI を医学部に導入」

EHR 内の患者データの約 80% が非構造化テキストであることは広く知られています。 この重要なデータの実際の使用を支援する自動化システムのニーズは、かつてないほど高まっています。

Tim O’Connell 博士は、実用的な洞察と監査可能な回答を提供する医療 AI プラットフォームを提供する会社 emtelligent (HIMSS24 のブース 3185) の共同創設者兼 CEO です。 同氏は、これらのプラットフォームは臨床医だけでなく、支払者、ライフサイエンス、テクノロジー企業にとっても同様に、高品質の患者データに対する厳しい要件を満たしていると述べた。

私たちはオコネル氏にインタビューし、彼の言うところの新世代の臨床グレード AI とそれらの AI の違いについて話し合いました。 自然言語処理 過去と現在、HIMSS24 での次世代プラットフォームの紹介、この新しいタイプの臨床グレードの AI NLP から得られた実用的な洞察の例を紹介します。

Q. 新世代のスケーラブルな臨床グレード AI は、大規模言語モデル (LLM) のインコンテキスト学習に深層学習アプローチを採用しているとおっしゃっていました。 HIMSS24 出席者向けにこれについて説明し、この新世代がなぜ重要なのかを説明してください。

A. 医療分野全体の臨床データのユーザーは、膨大な量の臨床テキストに圧倒されており、人間が干し草の山から針を探す必要が頻繁にあります。 テキスト インデックス作成テクノロジーは成熟していますが、ユーザーが検索した内容のみを検索し、コンテキストは考慮されません。

医療 NLP ソフトウェアはこれらの問題の一部を解決できますが、学習曲線が急峻になる可能性があり、後処理ステップとしてより高度な思考を必要とするユースケースには適切なソリューションではありません。

今日の世代 大規模な言語モデル 歴史的な課題を克服するための NLP の新たな可能性への扉が開かれました。 ただし、LLM の精度と幻覚の問題はよく知られており、臨床環境でこれらのモデルを使用することができず、患者や組織を危険にさらす可能性があります。

Emtelligent は、新しいイノベーションを活用して NLP を大規模に安全かつ正確にすることを使命としています。 本質的に、私たちは AI を医学部に持ち込んだのです。

ここ HIMSS24 で、emtelligent は次世代の医療 AI プラットフォームである emtelliPro+ を発表します。これは、医療専門知識と人工知能が提供できる最高のものとの共同作業です。 このソリューションは、カスタマイズされた医学的に調整された LLM を使用して、幻覚に対して耐性のある出力を生成し、ユーザーが簡単に使用できる形式で必要なデータを取得するために、より高度な認知を必要とする複雑なユースケースに使用できます。

Q. この NLP テクノロジーの最後の世代と、現在取り組んでいる新世代の違いとしてどのようなことを記録しましたか?

A. 私は現役医師として、臨床医にとって診断と判断を下すために正確で信頼できる情報源を持つことがいかに重要であるかを理解しています。 以前の AI ソリューションには、非決定性と問題がありました。 幻覚、人間による結果の適切なレビューを可能にするために、ソース データを確実に参照することが困難でした。

emtelliPro+ プラットフォームを構成する新世代の医療 AI は、シンプルで直感的なインターフェイスと emtelligent の医学的に調整された LLM を組み合わせているため、臨床ユーザーとビジネス ユーザーの両方が、会員、患者、集団コホートに関して必要な保険数理、臨床、研究の洞察を迅速に得ることができます。

重要なのは、専門家の手に決定を委ねることです。 このプラットフォームは、人々が十分な情報に基づいた意思決定を行うために必要な情報を提供すると同時に、ソース データから監査可能で検証可能な証拠を維持します。 このアプローチでは、モデルは目の前の質問に答えることに重点を置いています。 医療 AI プラットフォームは人間の仕事に貢献し、人間が専門知識を業務に適用できるようにサポートします。

Q. この新しいタイプの臨床グレードの AI NLP から得られた実用的な洞察の例をいくつか挙げてください。

A. すべての患者データを利用して、患者、プランメンバー、集団コホートの健康全体像を作成できるようにすると、最も複雑なユースケースであっても、ヘルスケアおよびライフサイエンス業界全体に劇的な影響を与えることができます。

たとえば、emtelliPro+ プラットフォームは、民間および政府の支払者に、以前は手作業によるカルテの確認でしかアクセスできなかった会員の健康とリスクの全体的なビューを提供できます。 AI 支援の会話型インターフェイスにより、引受業務、メディケアと ACA のリスク調整、事前の認可承認などの重要なプロセスをより迅速かつ正確に実行できます。

製薬会社や臨床研究機関にとって、このテクノロジーは臨床試験のために患者を集めるために必要な時間と手作業を大幅に削減します。 研究者は何百万もの患者を迅速に処理し、包含基準および/または除外基準を適用することで、パネルに着席し、現実世界の証拠を監視し、治療効果を評価できるようになります。

医療システム、 EHR およびその他のテクノロジープラットフォームは、このプラットフォームを使用して患者の病歴を要約し、正確な洞察を瞬時に得ることで、医療の移行を迅速化し、医療のギャップを特定し、コーディングの精度を向上させることができます。 このレベルの AI 支援により、スタッフは手作業から解放され、より効率的に作業できるようになります。

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