Am Dienstag im HIMSS Konferenz in Orlando, Google Cloud enthüllt neue KI-Funktionen Ziel ist es, Anbietern, Kostenträgern und anderen Gesundheitsorganisationen dabei zu helfen, ihre klinischen Daten besser zu nutzen.
Die erste Ankündigung des Technologieriesen war die Einführung seiner Vertex AI Search for Healthcare. Bei dem Produkt handelt es sich um eine generative KI-gestützte Suchfunktion, die Ärzten dabei helfen kann, Patientendaten und klinische Notizen schnell zu durchsuchen.
Das Durchsuchen klinischer Daten sei schwierig und unglaublich zeitaufwändig, betonte Aashima Gupta, Global Director für Gesundheitsstrategie und -lösungen bei Google Cloud, in einem Interview bei HIMSS. Mit seiner neu veröffentlichten Suchfunktion möchte Google Cloud Ärzten eine ähnliche Benutzererfahrung bieten, wie sie sie erhalten, wenn sie in ihrem täglichen Leben Google.com zum Durchsuchen des Internets verwenden, erklärte sie.
Dieses Tool ist als API verfügbar, die es Benutzern ermöglicht, ihre Einstellungen so anzupassen, dass sie optimal zu ihren EHR-Workflows passen, so Gupta. Sie erklärte auch, dass das Tool das Vertrauen seiner Benutzer weckt, indem es Fußnoten anzeigt, die auf die spezifischen Datenpunkte verweisen, die in den generierten Suchergebnissen enthalten sind.
Neben der Einführung von Vertex AI Search für das Gesundheitswesen kündigte Google Cloud auch die Erweiterung seiner gesundheitsspezifischen Funktionen um zwei neue Funktionen an großes Sprachmodell (LLM). Das LLM, MedLM genannt, ist ein generatives KI-Modell, das die Arbeitsabläufe für Kliniker und medizinische Forscher beschleunigen soll.
Die erste neue Funktion ist eine API, die Ärzten dabei helfen soll, Röntgenaufnahmen des Brustkorbs für Screening- und Diagnoseanwendungsfälle besser zu klassifizieren. Bei der zweiten handelt es sich um eine API, die Ärzten eine chronologische Liste der Erkrankungen eines Patienten zusammen mit kurzen, von der KI generierten Zusammenfassungen zu jedem einzelnen Zustand liefert.
MedLM wird derzeit von Google Cloud-Kunden getestet, darunter Highmark Health, Mayo Clinic und HCA Healthcare. Gupta bemerkte, dass die Übergabe von Krankenschwestern ein wichtiger Anwendungsfall sei, den Gesundheitssysteme erforschen.
„Wenn eine Krankenschwester ihre Schicht verlässt, muss sie der neuen Krankenschwester Informationen über jeden Patienten geben – sie muss für jeden Patienten 10 bis 15 Minuten aufwenden. Wenn Sie 10 Patienten haben, beträgt der Zeitaufwand für die Übergabe eineinhalb Stunden“, erklärte sie.
In Situationen wie dieser ist MedLM von Vorteil, da es nicht nur den Pflegekräften Zeit spart, indem es automatisch ein Briefing für jeden Patienten erstellt, sondern auch die spezifischen Patientendatenpunkte in der EHR angibt, die zur Erstellung dieser Zusammenfassung verwendet wurden, erklärte Gupta.
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