AI và Quản lý Tin nhắn Bệnh nhân trong Cơ sở Y tế

AI trong Quản lý Tin Nhắn Bệnh Nhân tại Cơ Sở Y Tế

Mục lục

1. Tình hình hiện tại: Quá tải tin nhắn bệnh nhân
2. Giải pháp "Inboxologist": Kết hợp con người và trí tuệ nhân tạo
3. Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong xử lý tin nhắn
4. Đánh giá và hướng phát triển
5. Gợi ý đề tài nghiên cứu báo chí

1. Tình hình hiện tại: Quá tải tin nhắn bệnh nhân

Các bác sĩ và phòng khám ngày càng phải đối mặt với khối lượng công việc hành chính khổng lồ, đặc biệt là việc trả lời hàng chục tin nhắn từ bệnh nhân qua cổng thông tin bệnh viện. Điều này gây ra tình trạng quá tải, ảnh hưởng đến sự cân bằng giữa công việc và cuộc sống, cũng như sự hài lòng trong công việc của các nhân viên y tế. Một báo cáo của Washington Post chỉ ra rằng các bác sĩ thường bị áp lực bởi các công việc hành chính như vậy.

2. Giải pháp "Inboxologist": Kết hợp con người và trí tuệ nhân tạo

Để giải quyết vấn đề này, một số hệ thống y tế đang áp dụng giải pháp kết hợp con người và trí tuệ nhân tạo, gọi là "Inboxologist". Ví dụ, Corewell Health West tại Grand Rapids, Michigan đã thực hiện một chương trình thí điểm "Inboxologist" vào năm ngoái, kết hợp điều dưỡng viên đăng ký và nhà cung cấp dịch vụ y tế tiên tiến (như trợ lý bác sĩ hoặc điều dưỡng viên thực hành).

Điều dưỡng viên đăng ký sẽ xử lý các tin nhắn không khẩn cấp, các câu hỏi theo dõi sau khi khám, và câu hỏi về thuốc hoặc kết quả xét nghiệm. Trong khi đó, nhà cung cấp dịch vụ y tế tiên tiến sẽ xử lý các tin nhắn đòi hỏi chuyên môn cao hơn, như tác dụng phụ thuốc, thay đổi liều lượng, triệu chứng phức tạp, hoặc các tin nhắn cần chỉ định thủ tục y tế.

3. Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong xử lý tin nhắn

Bên cạnh giải pháp "Inboxologist", một số hệ thống y tế đang tích cực sử dụng các công cụ hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI) để đáp ứng nhu cầu thông tin của bệnh nhân:

• In Basket Art: Tính năng AI trong nền tảng giao tiếp cổng thông tin bệnh nhân MyChart đang được sử dụng bởi khoảng 15.000 bác sĩ tại hơn 150 hệ thống y tế để soạn thảo câu trả lời cho tin nhắn của bệnh nhân. Công cụ này sử dụng công nghệ GPT-4 (tương tự ChatGPT) để tạo ra bản nháp tin nhắn dựa trên ngữ cảnh từ các tin nhắn trước đó và thông tin từ hồ sơ sức khỏe điện tử. Bác sĩ sau đó có thể phê duyệt hoặc chỉnh sửa bản nháp này.
• Chatbot tại Johns Hopkins Medicine: Một chatbot mới được triển khai trên nhiều trang web của các khoa lâm sàng để cung cấp cho bệnh nhân quyền truy cập trực tuyến vào thông tin lịch hẹn, cho phép họ xem xét, hủy hoặc sắp xếp lại lịch hẹn.
• Trợ lý ảo tại Community Health Systems: Hệ thống y tế này đã triển khai một công cụ AI đàm thoại trong trung tâm tiếp nhận bệnh nhân để xác thực danh tính người gọi, hiểu lý do gọi và thu thập thông tin bổ sung trước khi chuyển cuộc gọi đến nhân viên y tế.

4. Đánh giá và hướng phát triển

Chương trình thí điểm "Inboxologist" tại Corewell Health West đã cho thấy kết quả khả quan: giảm 41% số lượng tin nhắn cho bác sĩ, giảm 47% thời gian xử lý tin nhắn và giảm 93% thời gian giải quyết tin nhắn. Tuy nhiên, các bác sĩ và nhà cung cấp dịch vụ y tế tiên tiến vẫn nhận được những tin nhắn phức tạp hơn, đòi hỏi sự tinh chỉnh các nền tảng AI để lọc tin nhắn hiệu quả hơn. Một nghiên cứu gần đây cho thấy các y tá đánh giá cao hiệu quả, sự đồng cảm và giọng điệu của tin nhắn AI do MyChart tạo ra.

5. Gợi ý đề tài nghiên cứu báo chí

• Thực trạng xử lý tin nhắn bệnh nhân tại các hệ thống y tế trong nước. Có giải pháp nào sáng tạo đang được áp dụng?
• Phản hồi của bệnh nhân và nhân viên y tế đối với các chương trình quản lý tin nhắn mới.
• Thị trường các công cụ công nghệ đổi mới để xử lý tin nhắn bệnh nhân và các truy vấn khác.