Kann künstliche Intelligenz helfen, ärzte und Patienten haben bessere Gespräche?

Die Praxis der Medizin ist mit komplexen—oft stressigen—Kommunikation zwischen Gesundheitsdienstleistern und Patienten und Ihre Familien. Menschen mit chronischen Erkrankungen sind oft geraten, Folgen detaillierte Behandlung Pläne; end-of-life care erfordert oft viele komplexe (und emotional Trockenlegung) Entscheidungen; Optionen für die Behandlung von bestimmten Krankheiten dramatisch zunehmen. Wie viel könnte die gesundheitlichen Ergebnisse verbessert werden, mit effektiver Kommunikation zwischen Patienten und Dienstleistern im Gesundheitswesen? In einem kürzlich erschienenen Artikel im BMJ, der Forscher von Der Dartmouth-Institut für Gesundheitspolitik und Klinische Praxis, Trinity College Dublin und der University of Edinburgh entdecken Sie die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz (KI) zur Verbesserung der Patienten – /Anbieter-Kommunikation.

„Viele ärzte“ Kommunikation Fähigkeiten sind nicht früher bewertet—entweder während der Schulzeit oder in der frühen Praxis. Zur gleichen Zeit, es gibt eine Menge Beweise dafür, dass ärzte oft Probleme bei der Kommunikation mit Ihren Patienten. Es ist schwer zu verbessern, auf etwas, wenn Sie nicht gegeben wird keine Rückmeldung und weiß nicht, wie du tust“, sagt senior-Autor und Dartmouth Institute Professor Glyn Elwyn, MD, Ph. D., MSc.

Elwyn und seine co-Autoren sagen, dass die AI hat das Potenzial, zu revolutionieren, die Kommunikation in der Medizin durch die Bereitstellung von Klinikern mit personalisierten, hoch detaillierte Bewertungen Ihrer Kommunikationsfähigkeit zu niedrigeren Kosten als mit der manuellen Methoden wird sporadisch eingesetzt, in der Gegenwart. Sie verweisen auf drei zentrale Bereiche der Analyse, in der KI, in Verbindung mit den digitalen Aufnahmen von Arztbesuchen, hat das Potenzial, erheblich verbessern die medizinische Kommunikation:

• Analyse der Wörter und Ausdrücke, die Automatische Analyse von Wörtern und Wendungen bieten kann feedback darüber, ob Patienten und Anbieter verstanden einander, wie ausgerichtet, Sie wurden in Ihrer Art, Ausdruck und beurteilen Sie, ob die Betreiber sind geeignete Geschichten, evidenzbasierte Behandlungen oder jargon-freien Sprache. Schließlich, AI könnte auch verwendet werden, um zu analysieren, Gespräche in Echtzeit und prompt Anbieter zu berücksichtigen Diagnosen, die möglicherweise nicht offensichtlich oder bieten ein breiteres Spektrum von Behandlungsmöglichkeiten.
• Turn-taking-Analyse—Diese Art der Analyse beschäftigt sich mit Faktoren wie, was die Proportionen der Zeit, die Patienten und Anbieter verbringen sprechen und wenn der Anbieter hält, damit der patient Stimme Bedenken oder Fragen zu stellen. So dass der patient Raum, um zu reden, ist korreliert mit Patienten die Einhaltung der Medikamente und Abruf von Informationen. Die Forscher sagen, die Analyse des turn-taking könnten wichtige Einsichten liefern, in den Dialog Muster und schließlich „eingreifen, um zu verhindern, dass Knie-Ruck-Entscheidungen, um invasive Untersuchungen.“ Zum Beispiel in Fällen, in denen detailliertere Befragung haben könnte, führte zur Diagnose von Sodbrennen eher als eine Vermutung von Herz-Schmerz.
• Ton und Stil im Umgang – In der Luftfahrt, Piloten‘ – Taste kommunikative Fähigkeiten beurteilt wurden mithilfe von algorithmen zu analysieren, Ihre Stimmlage und Energie. Anpassung dieser Methoden, um das Gesundheitswesen könnte helfen bei der Erkennung von Hochrisiko-Situationen wenn ärzte unter stress oder ausgesetzt workloads, die beeinflussen könnten, wie gut Sie kommunizieren. Analyse von Sprach-Muster, die auch Auskünfte über Patienten körperliche und geistige Gesundheit. Zum Beispiel depressive Episoden können markiert werden durch systematische Veränderungen in der Stimmlage und Früherkennung der Herzinsuffizienz kann möglich sein, durch Messung der stimmlichen Veränderungen, die sich aus ödemen in den Stimmlippen und der Lunge.

Während die Forscher prognostizieren rasche Fortschritte in der Nutzung von AI in medizinischer Kommunikation, besonders in der Analyse der turn-taking und Anbieter intonation, die Sie auch beachten, dass im Gesundheitswesen stellt Besondere Herausforderungen bei der Anwendung von Spracherkennung. Der Dialog der medizinische trifft auf Komplex ist. Während ein erfahrener Anbieter passen Ihre Kommunikation Stil, um die Bedürfnisse zu erfüllen Ihrer Patienten, selbst die meisten fortgeschrittenen KI-Systeme sind unfähig, die Analyse und Bewertung der Komplexität dieser Interaktionen—zumindest für jetzt.