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利用 Copilot 提升效率與準確性

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CIO Taiwan

6月. 06, 2024

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Gen AI 助力醫療檢查報告

口述/孫培然·彙整/CIO編輯室


著人口老化和少子化問題日益嚴重,醫療服務需求不斷上升,而勞動力市場卻在縮減,這對依賴人工撰寫醫療檢查報告的工作構成了巨大挑戰。

孫培然
◤ 孫培然博士目前擔任雲行至善股份有限公司技術長,曾任私立醫療院所協會醫院資訊暨智慧醫療發展促進會會長,也曾在中國醫藥大學附設醫院及中山醫學大學附設醫院兩大醫學中心主導 HIS 優化再造工程的成功案例。

傳統的醫療檢查報告製作主要依靠醫師手動撰寫,不僅耗時,還因疲勞和疏失等人為因素容易出錯,影響診斷準確性和病人安全。例如,疲憊的醫師在長時間工作後可能會出現錯誤,導致報告結果不準確,延誤病人治療。

因此,自動化和人工智慧技術的應用顯得尤為重要。這些技術不僅能提高醫療檢查報告的效率和準確度,還能應對人口結構變化帶來的挑戰,為醫療資訊系統提供支持。自動化技術可以快速處理大量數據,減少人力需求,並降低因疲勞和疏失導致的錯誤率。例如,AI 可以自動分析醫療影像資料,生成初步報告,讓醫師專注於最終審查和決策,大大提高工作效率。

此外,人工智慧技術還能提高報告的精準度和一致性,避免因人為差異導致的診斷誤差。AI 系統可以學習並應用最新的醫療知識和標準,保證生成的報告符合醫療標準,提高整體醫療服務的品質。

面對醫療需求的不斷增加和勞動力市場的壓力,自動化和人工智慧技術的應用成為解決問題的關鍵。不僅能提升醫療服務的效率和準確度,還能確保醫療系統能夠持續應對未來的挑戰。

醫療檢查報告生成面對諸多挑戰

現行的醫療檢查報告生成過程面臨諸多挑戰,包括人力浪費、錯誤率提高以及處理時間延長。這些問題不僅降低了醫療服務的整體品質,也增加了醫療機構的
運營成本。

目前,大部分的檢查報告撰寫依賴手工處理,且生成的報告內容多為非結構化文本,不利於未來數據分析和人工智慧技術的應用。非結構化文本難以標準化和系統化,不僅對後續數據挖掘和研究造成困難,也限制了人工智慧在臨床決策支持中的應用潛力。

面對這些挑戰,一些醫院開始探索解決方案,試圖通過引入結構化報告來改變現狀。結構化報告不僅可以提升報告的可讀性和準確性,還能促進數據的標準化和可用性,為未來的大數據分析和人工智慧應用奠定基礎。例如,結構化報告可以幫助醫療機構更高效地進行數據管理和分析,提升診斷的準確性和治療的針對性。

然而,在轉變過程中,醫院面臨諸多阻礙,尤其是許多醫師不願意使用結構化報告系統。主要原因有兩點:其一,對新系統不熟悉;其二,操作方式繁瑣。即便一些醫師嘗試使用新系統,卻發現撰寫報告的時間顯著增加。例如,一份原本只需五分鐘完成的報告,通過新的結構化系統可能需要花費四倍時間,即 20 分鐘才能完成。這不僅增加了醫師的工作量,也可能間接影響到診斷病人的效率和品質。

為了解決這些問題,醫療機構可以採取多種措施來推動結構化報告的應用。首先,提供全面的培訓和支持,幫助醫師熟悉新系統,並提高其操作效率。其次,改進結構化報告系統的設計,使其更加直觀和易於使用。最後,可以引入人工智慧輔助工具,幫助醫師自動填寫部分報告內容,進一步減少手工操作的時間和錯誤率。

總之,儘管醫療檢查報告的結構化轉變面臨諸多挑戰,但通過合適的策略和技術支持,這一轉變可以顯著提升醫療服務的質量和效率,並為未來的智能醫療應用打下堅實基礎。

利用 AI 技術生成報告可提高效率降低成本

隨著醫療病歷資料的日益增加,手動處理報告的成本持續上升。在這種情況下,我們需要尋求一個更可行的方法。結合自動化生成與專業審查的做法,不僅能顯著提升報告生成的效率和正確度,還能通過減少手動輸入的需求來降低成本。

利用 AI 技術自動化的過程,首先可以迅速生成初步報告,然後由醫療專家進行審查和修改,以確保最終報告的準確性和全面性。這種方法能有效利用 AI 的快速和精準特性,同時保留人類專業判斷的重要作用。例如,AI 可以根據病歷資料和檢查結果自動生成報告草稿,醫師只需進行細節調整和確認,大大減少了手工編寫報告的時間。

利用 AI 技術自動化,還能提升醫療服務提供者的工作滿意度,減少因為重複性任務而導致的職業倦怠。醫師或技術人員可以有更多的時間和精力投入到病人照護及處理更複雜的醫療決策中,而不是花費大量時間處理繁瑣的工作和製作報告及校對。例如,一名放射科醫師可以更專注於解讀影像並提供診斷建議,而不是花費大量時間在報告撰寫上。

從長遠來看,利用 AI 技術自動化不僅能提升醫療品質,還能推動整個醫療行業朝向更高效、更精準的方向邁進。透過 AI 自動化技術和專業審查機制,優化醫療檢查報告的流程是一項具有遠大意義的研究方向。這不僅解決了當前流程中效率和精準度的問題,還為醫療行業指引了一條可持續發展的道路。

此外,AI 技術在醫療檢查報告生成中的應用還可以促進數據的標準化和結構化,為未來的醫療研究和大數據分析提供寶貴的資料。例如,結構化數據可以更容易地進行統計分析和模型訓練,從而提升疾病預測和診斷的準確性。

總之,利用 AI 技術自動化生成報告,結合專業審查,能夠顯著提升醫療服務的效率和品質,減少醫療成本,並最終提升病人的照護和安全體驗。這是一個具有廣泛應用前景和深遠影響的創新方向,有望推動醫療行業實現更高的效能和精準度。

利用 Copilot 實現檢查報告生成自動化

為了解決檢查報告生成的自動化需求,利用 Copilot 等 AI 工具來優化報告流程並實現自動化生成,是提高醫療檢查報告效率及精準度的關鍵因素。這些技術不僅能減少人力資源的浪費,降低錯誤率,縮短檢查報告生成時間,還能生成結構化報告數據,支援未來的數據分析和 AI 應用,從而促進更精準的診斷和疾病預測。

Copilot 作為一種基於人工智慧的工具,能夠自動分析醫療圖像數據並快速生成初步的檢查報告草稿。這種方法主要借助機器學習、深度學習及大型語言模型(LLM)的優勢,處理和分析大量醫療數據,減少醫師手動撰打報告所需的時間。例如,放射科醫師可以使用 Copilot 自動生成影像檢查報告草稿,然後進行審查和修改,從而大大提高工作效率。

此外,透過 Copilot 的自動化預處理,能夠減少人為因素的疏忽,提高初步報告的準確性。自動化報告流程的目標,不僅是提升報告生成的效率和精準度,還要與醫療專家的專業審查相結合,確保報告的最終質量。這種結合方法能夠有效利用 AI 的快速精準特性,同時保留人類專業判斷的重要作用。

要實現上述目標的關鍵在於開發和優化相關算法,能夠理解複雜的醫療術語和數據,同時確保生成的報告邏輯和結構符合醫療專業術語標準。例如,AI 系統需要能夠準確識別和解讀各種醫療影像,如 MRI、CT、X 光片等,並能生成符合臨床要求的檢查報告草稿。

此外,建立一套標準的檢查報告作業流程,指導醫療專家如何提高審查和修改的效率也是必不可少的。這可以包括培訓醫療專家如何有效利用 Copilot 生成的初步檢查報告,以及制定標準作業流程,確保審查過程的全面性和準確性。

在實踐中,這種人機協作的模式可以顯著提升醫療檢查報告生成的效率和品質。例如,一名心臟超音波專科醫師可以使用 Copilot 自動生成的超音波檢查報告草稿,並根據自己的專業知識進行修改和完善,最終生成一份高質量的檢查報告,既節省時間又保證了診斷的準確性。

總之,利用 Copilot 等 AI 工具自動化醫療報告生成,結合專業審查,不僅能顯著提升醫療服務的效率和品質,減少醫療成本,還能為醫療領域開創新的發展道路。這種創新方法具有廣泛的應用前景和深遠的影響,能夠推動醫療行業實現更高效、更精準的目標,最終提升病人的照護和安全體驗。

Copilot 人機合作的效益

在利用 Copilot 優化檢查報告的過程中,會面臨兩個核心問題:如何有效地實現自動化生成和專業審查,以及如何確保生成的報告精確且符合醫療專業術語標準。這兩個問題的解決對於提升醫療檢查報告的效率和品質至關重要。

Copilot 是如何結合人機協作的效應呢?自動化生成和專業審查的關鍵在於找到自動化技術和人類專家各自的優勢,並形成最佳的結合點。這意味著自動化應用應該負責處理大量數據和進行初步分析,減少人類專家在資料處理和初步報告方面的工作量。例如,AI 可以快速篩選大量醫療影像資料,識別出潛在的異常,並生成初步的診斷報告,讓醫師專注於審查和精細調整。

對於複雜、異常或邊緣案例,由醫師和專家介入變得尤為重要。他們能提供更深入的分析,識別可能被自動化技術忽略的細節,並應用他們的經驗和直覺進行判斷。這樣的合作模式使得報告不僅具備高效的自動化處理,還融合了人類專家的深度專業知識,確保最終報告的準確性和全面性。

醫師們可以通過集體討論和反覆審查,進一步提升報告質量。為了確保自動化生成報告既精準又符合醫療專業術語標準,首先需要不斷訓練和優化算法模型,提高其處理複雜醫療數據的能力。這包括使用最新的機器學習技術和大量的醫療數據進行訓練,使模型能夠準確識別各種病症並生成可靠的報告。

其次,需要建立嚴格的品質管控流程和標準化報告範本,確保每一份報告都能滿足醫療標準。例如,可以制定詳細的審查清單和質量指標,並進行定期審計和改進,以確保報告的一致性和準確性。

此外,還應為醫療專家提供持續的培訓和支持,使他們能夠有效使用自動化工具,並了解最新的醫療術語標準和技術發展。這樣可以確保專家在使用 AI 工具時能夠充分發揮其潛力,並在需要時進行準確的審查和調整。

通過解決這些核心問題,我們可以最大限度地發揮 Copilot 在醫療檢查報告流程中的潛力,實現更高效、更精準的報告生成,同時保持醫療專家的嚴格標準。這不僅對醫療機構和醫師有幫助,更重要的是為病人提供更快速、更可靠的診斷服務,從而提高整個醫療服務品質和效率。

總之,Copilot 等 AI 工具在人機協作的框架下,能夠顯著提升醫療檢查報告生成的效率和精確度,減少人力浪費和錯誤率,並支援未來的大數據分析和 AI 應用。這種創新方法具有廣泛的應用前景和深遠的影響,能夠推動醫療行業實現更高效、更精準的目標,最終提升病人的照護和安全體驗,並促進醫療行業的服務品質及可以持續發展。


(本文授權非營利轉載,請註明出處:CIO Taiwan)

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