Es ist allgemein bekannt, dass etwa 80 % der Patientendaten in EHRs unstrukturierter Text sind. Der Bedarf an automatisierten Systemen zur tatsächlichen Nutzung dieser kritischen Daten war noch nie so groß.
Dr. Tim O’Connell ist Mitbegründer und CEO von emtelligent (Stand 3185 bei HIMSS24), einem Unternehmen, das medizinische KI-Plattformen anbietet, die umsetzbare Erkenntnisse und überprüfbare Antworten liefern. Er sagte, dass die Plattformen die strengen Anforderungen an hochwertige Patientendaten nicht nur für Ärzte, sondern auch für Kostenträger, Biowissenschaften und Technologieunternehmen erfüllen.
Wir haben O’Connell interviewt, um zu besprechen, was er als eine neue Generation klinischer KI bezeichnet, die Unterschiede zwischen der Verarbeitung natürlicher Sprache in der Vergangenheit und der Gegenwart, die Einführung der nächsten Generation seiner Plattform bei HIMSS24 und Beispiele für umsetzbare Erkenntnisse wurden von dieser neuen Art von KI-NLP in klinischer Qualität übernommen.
F: Sie haben gesagt, dass eine neue Generation skalierbarer KI auf klinischem Niveau einen Deep-Learning-Ansatz für das kontextbezogene Lernen für große Sprachmodelle (LLMs) verfolgt. Bitte beschreiben Sie dies für HIMSS24-Teilnehmer und warum diese neue Generation wichtig ist.
A. Nutzer klinischer Daten im gesamten Gesundheitswesen werden mit einer enormen Menge an klinischem Text überfordert, so dass Menschen allzu oft nach der Nadel im Heuhaufen suchen müssen. Obwohl die Technologie zur Textindizierung ausgereift ist, findet sie nur das, wonach Benutzer suchen, und zwar ohne jeglichen Kontext.
Medizinische NLP-Software kann einige dieser Probleme lösen, erfordert jedoch möglicherweise eine steile Lernkurve und ist nicht die richtige Lösung für Anwendungsfälle, die als Nachbearbeitungsschritt ein Denken auf höherer Ebene erfordern.
Die heutige Generation großer Sprachmodelle hat NLP die Tür zu neuen Möglichkeiten zur Bewältigung historischer Herausforderungen geöffnet. Allerdings sind die Genauigkeits- und Halluzinationsprobleme bei LLMs bekannt, die den Einsatz dieser Modelle in klinischen Umgebungen ausschließen und Patienten oder Organisationen gefährden können.
Emtelligent hat es sich zur Aufgabe gemacht, neue Innovationen zu nutzen, um NLP im großen Maßstab sicherer und genauer zu machen. Im Wesentlichen haben wir KI an die medizinische Fakultät gebracht.
Hier bei HIMSS24 stellt emtelligent die nächste Generation seiner medizinischen KI-Plattform emtelliPro+ vor, eine Zusammenarbeit zwischen medizinischem Fachwissen und dem Besten, was künstliche Intelligenz zu bieten hat. Die Lösung verwendet ein maßgeschneidertes, medizinisch ausgerichtetes LLM, das eine halluzinationsresistente Ausgabe erzeugt und für komplexe Anwendungsfälle verwendet werden kann, die eine höhere Erkenntnisebene erfordern, um Benutzern die benötigten Daten in einem Format bereitzustellen, das sie problemlos verwenden können.
F. Was sind Ihrer Meinung nach die Unterschiede zwischen der letzten Generation dieser NLP-Technologie und der neuen Generation, mit der Sie heute arbeiten?
A. Als praktizierender Arzt verstehe ich, wie wichtig es für Kliniker ist, über genaue, vertrauenswürdige Informationsquellen zu verfügen, um Diagnosen und Feststellungen zu treffen. Frühere KI-Lösungen hatten Probleme mit Nichtdeterminismus und Halluzinationen und hatten Schwierigkeiten, Quelldaten zuverlässig zu referenzieren, um eine ordnungsgemäße menschliche Überprüfung der Ergebnisse zu ermöglichen.
Die neue Generation medizinischer KI, aus der die emtelliPro+-Plattform besteht, kombiniert eine einfache, intuitive Benutzeroberfläche mit dem medizinisch ausgerichteten LLM von emtelligent, sodass sowohl klinische als auch geschäftliche Benutzer schnell die versicherungsmathematischen, klinischen und forschungsrelevanten Erkenntnisse über Mitglieder, Patienten und Bevölkerungskohorten erhalten können, die sie benötigen.
Der Schlüssel liegt darin, die Entscheidung in die Hände des Experten zu legen. Die Plattform stellt die Informationen bereit, die Menschen benötigen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, und behält gleichzeitig die überprüfbaren, überprüfbaren Beweise aus den Quelldaten bei. Bei diesem Ansatz konzentriert sich das Modell auf die Beantwortung der vorliegenden Frage. Die medizinische KI-Plattform dient dem Menschen bei seiner Arbeit und unterstützt ihn dabei, sein Fachwissen für die Erledigung seiner Aufgaben einzusetzen.
F: Bitte geben Sie einige Beispiele für umsetzbare Erkenntnisse an, die aus dieser neuen Art von KI-NLP auf klinischem Niveau gewonnen wurden.
A. Die Nutzung all dieser Patientendaten, um ein vollständiges Gesundheitsbild für Patienten, Versicherungsmitglieder und Bevölkerungskohorten zu erstellen, kann selbst bei den komplexesten Anwendungsfällen dramatische Auswirkungen auf die gesamte Gesundheits- und Biowissenschaftsbranche haben.
Beispielsweise kann die emtelliPro+-Plattform sowohl kommerziellen als auch staatlichen Kostenträgern einen ganzheitlichen Überblick über die Gesundheit und das Risiko ihrer Mitglieder bieten, der bisher nur durch manuelle Diagrammüberprüfung zugänglich war. Mit einer KI-gestützten Konversationsschnittstelle werden kritische Prozesse schneller und genauer, einschließlich Underwriting, Medicare- und ACA-Risikoanpassung sowie vorherige Autorisierungsgenehmigungen.
Für Pharmaunternehmen und klinische Forschungsorganisationen reduziert diese Technologie den Zeit- und manuellen Aufwand, der erforderlich ist, um Patienten für klinische Studien zu gewinnen, erheblich. Forscher können schnell Millionen von Patienten bearbeiten und Einschluss- und/oder Ausschlusskriterien anwenden, wodurch sie in ihr Gremium berufen, reale Beweise überwachen und die therapeutische Wirksamkeit bewerten können.
Gesundheitssysteme, EHRs und andere Technologieplattformen können die Plattform nutzen, um die Krankengeschichten von Patienten zusammenzufassen und sofort genaue Erkenntnisse zu gewinnen, um Pflegeübergänge zu beschleunigen, Versorgungslücken zu erkennen, die Kodierungsgenauigkeit zu verbessern und vieles mehr. Dieses Maß an KI-Unterstützung hilft den Mitarbeitern, effizienter zu arbeiten und entlastet sie gleichzeitig von manuellen Aufgaben.
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