Americký poskytovatel zdravotní péče University of Kansas Health System se chystá vyzkoušet software, který má lékařům pomoci automaticky generovat záznamy z rozhovorů s pacienty. Má jít o zatím „nejvýznamnější implementaci generativní umělé inteligence ve zdravotnictví“, informuje The Register.
Cílem technologie vyvinuté pittsburským startupem Abridge je snížit pracovní zátěž lékařů a zlepšit péči o pacienty. Generální ředitel a kardiolog Shivdev Rao při této příležitosti upozornil na skutečnost, že lékaři mohou trávit sepisováním poznámek z předchozích sezení s pacienty hodiny, a to i mimo svůj obvyklý pracovní rozvrh.
Umělá inteligence jako zapisovatel
„To se časem nasčítá a myslím, že to z velké části přispělo ke krizi veřejného zdraví, kterou nyní máme, a která se týká vyhoření lékařů a sester a jejich odchodu z oboru.“ Dodal, že kliničtí lékaři musejí při psaní svých poznámek často přepisovat zvukové záznamy nebo si vybavovat rozhovory zpaměti.
Rao uvedl příklad ze své vlastní praxe, kdy si během setkání s pacienty píše poznámky ručně a až o víkendu je přepisuje do počítače. V konečném důsledku se tak může ztratit celá řada detailů, které si s odstupem několika dní prostě nevybaví.
Software společnosti Abridge automaticky generuje souhrn rozhovorů lékařů s pacienty, k čemuž využívá umělou inteligenci a algoritmy pro zpracování přirozeného jazyka. V krátké ukázce redaktor The Register předstíral, že je falešným pacientem, který s Raem hovoří o tom, že trpí dušností, cukrovkou a každý týden vypije tři láhve vína. Software dokázal zaznamenat takové věci, jako jsou příznaky, léky doporučené lékařem a opatření, které by měl lékař sledovat při dalších schůzkách.
Kód funguje tak, že vyhledává klíčová slova a klasifikuje důležité informace. „Kdybych řekl, že si dvakrát vezmu Metoprolol (lék k léčbě vysokého krevního tlaku), entita by byla Metoprolol, a dvakrát denně by byl atribut. A kdybych řekl ústy, byl by to další atribut.“ vysvětluje Rao základní principy. „Vytváříme soubor strukturovaných dat; [software] klasifikuje vše, co jsem řekl já a co jste řekli vy, do různých kategorií konverzace. Ale jakmile klasifikuje všechny informace, poslední část je generativní.“
Není to jen chat
Lékaři mohou poznámky vytvořené umělou inteligencí dále upravovat, zatímco pacienti k nim mají přístup v aplikaci. Rao přirovnal tuto technologii ke kopilotovi a rád zdůraznil, že zodpovědnost zůstává na lékařích, kteří by měli vygenerované poznámky kontrolovat a v případě potřeby upravovat. Pacienti i lékaři mají také přístup k záznamům svých setkání, kde mohou kliknout na konkrétní pasáže, načež jim software přehraje části zvukového záznamu, kdy byla konkrétní slova během jejich rozhovoru vyslovena.
Software společnosti Abridge údajně vyzkoušely více než dva tisíce lékařů a pomohl více než 200 tisícům pacientům. Nyní se chystá jeho testování v reálné nemocnici, a to nejprve na malé skupině lékařů. Ředitel lékařské informační služby ve zdravotnickém systému Kansaské univerzity Gregory Ator uvedl, že očekává brzké zahájení testů.
„Musíme zjistit, kdo jsou ideální lékaři pro tento typ řešení. Nejprve ověříme, že soubory dat použité [k tréninku softwaru] jsou přesné a vhodné pro středozápadní zdravotnictví a zabývají se typem problémů, kterými se zabýváme, a pak je budeme postupně zavádět,“ řekl.
Velké technologické firmy hledají způsoby, jak do svých služeb začlenit generativní umělou inteligenci. Vlna startupů se předhání v budování produktů na komerčních aplikačních rozhraních, jako je ChatGPT od OpenAI. Tyto modely jsou však známé tím, že si vymýšlejí falešné informace a mohou mít problém s vytvářením přesného obsahu, což činí takové aplikace v odvětvích, jako je zdravotnictví nebo právo, obzvláště riskantními.
