La IA en el cuidado de la salud es una tecnología relativamente nueva, pero ha cobrado impulso en los últimos años. Se ha utilizado para diversas tareas, desde diagnosticar enfermedades hasta brindar tratamientos personalizados y automatizar tareas administrativas. Sin embargo, con las mejoras recientes en el almacenamiento de datos y las capacidades informáticas, se han introducido soluciones de IA conversacional más eficientes en los sistemas de atención médica.
Estos sistemas de IA conversacional de atención médica son asistentes virtuales creados para brindar servicios de atención médica personalizados a los pacientes. Al facilitar las conversaciones uno a uno y optimizar varios servicios de atención médica, estos chatbots médicos mejoran significativamente el compromiso del paciente con los proveedores de atención médica y ayudan a los pacientes a acceder a mejores instalaciones de atención médica.
Explorando los principales casos de uso de IA conversacional en el cuidado de la salud
La incorporación de IA en la atención médica ofrece muchos beneficios para los pacientes y los trabajadores de la salud. Algunas de las pocas áreas en las que se puede utilizar la IA conversacional de atención médica son:
Programación de citas de pacientes
Programar citas con médicos en varios centros de atención médica es una tarea lenta que requiere una cantidad considerable de tiempo para esperar por teléfono. Afortunadamente, los usuarios pueden reservar citas sin problemas con sus médicos preferidos aprovechando los sistemas de IA conversacional. Además, el asistente de atención médica personalizado puede ayudarlo con la reprogramación y cancelación de citas.
Seguimiento regular de la salud
Los sistemas de IA conversacional de atención médica pueden ayudar a los pacientes a mantenerse en el camino para alcanzar sus objetivos de salud, como el peso corporal, el estado de ánimo, etc. Estos chatbots médicos brindan a los usuarios información detallada sobre los pasos necesarios para alcanzar sus objetivos regularmente. Además, realiza un seguimiento constante del progreso del paciente y lo ayuda a mantenerse al día con sus rutinas.
Responder a las preguntas frecuentes de los pacientes
Los pacientes a menudo tienen varias preguntas en mente para las cuales buscan respuestas de sus médicos. Desafortunadamente, responder a las dudas y preguntas de todos los pacientes es imposible debido a las estrictas rutinas y limitaciones de tiempo de los médicos. Una IA conversacional es la opción más adecuada en tal escenario. Puede hacer cualquier pregunta al bot médico, que le proporcionará las respuestas adecuadas.
Análisis de síntomas y clasificación médica
Los sistemas de IA conversacional de atención médica pueden ofrecer un diagnóstico simplificado de los problemas del paciente al investigar los síntomas ingresados por el paciente. El sistema analiza a fondo todos los síntomas de los pacientes y genera información viable sobre los problemas que pueden estar preocupando al paciente. Según los resultados, el sistema programará una cita con un médico adecuado o lo ayudará a proporcionar un plan de tratamiento si el problema es mínimo.
Automatización de Tareas Administrativas
La mayoría de los centros de atención médica generalmente están enterrados bajo la sobrecarga de tareas administrativas en la rutina diaria. Los sistemas automatizados pueden simplificar el proceso al permitir que los trabajadores de la salud envíen solicitudes, envíen actualizaciones y realicen un seguimiento del estado de las solicitudes. Por el contrario, los bots también pueden ayudar con el proceso de incorporación de los pacientes y ayudar a atender sus problemas de manera más efectiva.
Cuidado posterior al tratamiento
Un sistema de IA conversacional eficiente puede generar planes de atención posterior para los pacientes, según el diagnóstico y el historial médico de su médico. Estos planes de tratamiento y atención posterior están integrados en la cuenta y, cuando se le solicite, el bot médico le proporcionará la información requerida.
Información médica vital de los pacientes
Healthcare Conversational AI es inteligente y puede detectar patrones y tendencias en los datos médicos de los pacientes con algoritmos NLP y ML. Proporcionan información valiosa sobre los datos y registros del paciente, lo que puede ser útil para diseñar la atención posterior al tratamiento para los pacientes y mejorar la satisfacción del paciente.
El papel del aprendizaje automático en el desarrollo de la IA conversacional
El aprendizaje automático es una herramienta importante en el desarrollo de IA conversacional de atención médica. Los algoritmos de ML analizan grandes cantidades de datos para identificar patrones y correlaciones para mejorar la precisión y la eficacia de la conversación. Principalmente, hay tres aspectos principales de los algoritmos de aprendizaje automático.
- Intención: Es el objetivo o propósito de un sistema de IA. La intención se refiere a la expresión del deseo del usuario o la tarea que el sistema de IA intenta completar en nombre del usuario. Puede comprender preguntas en formatos estructurados o no estructurados.
- Entidades: Estos grupos de palabras clave únicas pueden significar cosas distintas pero pertenecen a la misma categoría. Por ejemplo, sinónimos, abreviaturas, etc.
- Ejemplos: Estas son formas distintivas en las que las personas pueden expresar una intención similar de manera diferente. Por ejemplo, una persona puede hacer la misma pregunta de dos maneras diferentes: '¿Puedo cambiar mi cita' o '¿Es posible posponer mi cita?'
Desafíos significativos en las instituciones de atención médica que la IA conversacional puede resolver
Como cualquier otra industria, la atención médica tiene desafíos, ahora abordados por Healthcare Conversational AI. Veamos algunos de ellos:
Acceso limitado a datos de entrenamiento
El acceso limitado a los datos de capacitación es sin duda un desafío para el desarrollo de modelos basados en datos para los servicios de atención médica. El aprendizaje automático y los modelos de IA no se pueden entrenar con precisión sin datos de entrenamiento elaborados. Más datos son esenciales para identificar patrones y detectar anomalías, lo que lleva a diagnósticos precisos, tratamientos correctos y costos de tratamiento reducidos.
Privacidad y seguridad de datos para pacientes
Con el inicio de la atención médica, surge un mayor riesgo de filtraciones de datos, ataques maliciosos y otras amenazas a la seguridad. Las soluciones de IA deben garantizar que se recopilen, almacenen y utilicen de forma segura los datos correctos. Esto incluye administrar el acceso a la información del paciente, garantizar que los datos estén encriptados y monitorear regularmente las vulnerabilidades de seguridad.
Integración con EHR y otras herramientas de atención médica
Otro desafío importante para el desarrollo de la IA conversacional en el cuidado de la salud es la integración de los modelos de IA con los registros médicos electrónicos de los pacientes. EHR es el registro médico completo de un paciente en instalaciones de atención médica que debe vincularse con modelos de IA conversacionales para obtener resultados precisos y deseados para el paciente.
Desambigüedad en la terminología médica
La terminología médica es amplia y puede diferir significativamente cuando la usan médicos y pacientes. Por lo tanto, se puede generar una brecha sustancial entre el idioma del usuario y el modelo de IA, lo que lleva a resultados falsos. Es un gran desafío que aún no está completamente resuelto y se está trabajando para hacer que los bots médicos sean más eficientes y precisos.
Cumplimiento de Protocolos Clínicos
La terminología médica es amplia y puede diferir significativamente cuando la usan médicos y pacientes. Por lo tanto, se puede generar una brecha sustancial entre el idioma del usuario y el modelo de IA, lo que lleva a resultados falsos. Es un gran desafío que aún no está completamente resuelto y se está trabajando para hacer que los bots médicos sean más eficientes y precisos.
Conclusión
Healthcare Conversational AI ofrece a los pacientes un acceso sin precedentes a atención personalizada y experiencia médica. Los sistemas de IA conversacionales facilitan mejores resultados médicos para los pacientes al proporcionar diagnósticos y consejos de tratamiento más precisos. Si también desea desarrollar una IA conversacional funcional para su organización de atención médica, póngase en contacto con nuestros expertos en Shaip ¡hoy!
[También lea: La guía completa de IA conversacional]
