Bagaimana cara mengobrol dengan catatan kesehatan dengan cara yang dengan chatgpt?

Awalnya, seorang mahasiswa kedokteran mengajukannya, pertanyaan ini mengangkat perkembangan Chatehr Stanford Healthcare. Sekarang dalam produksi, alat ini mempercepat ulasan rencana untuk masuk ke ruang gawat darurat, menyederhanakan ringkasan transfer pasien dan mengumpulkan informasi dari tanggal medis yang kompleks.

Dalam hasil eksperimen awal, pengguna klinis telah melihat pengambilan informasi secara signifikan; Perlu dicatat bahwa dokter darurat menyaksikan 40 % dari waktu untuk meninjau rencana selama operasi pengiriman kritis, kata Michael A. VB mengonversi.

Ini membantu mengurangi kelelahan dokter Anda saat meningkatkan perawatan pasien, dan membangun kontrak fasilitas medis yang Anda lakukan untuk mengumpulkan data dan otomatisasi penting.

“Ini adalah waktu yang menyenangkan di bidang perawatan kesehatan karena kami menghabiskan dua puluh tahun terakhir dalam penomoran data perawatan kesehatan dan menempatkan mereka dalam catatan kesehatan elektronik, tetapi kami tidak benar -benar mengubahnya,” kata Bouver dalam obrolan dengan editor VB -in -dalam -chief. “Dengan teknik model bahasa besar baru, kami sudah mulai melakukan transformasi digital ini.”

Bagaimana Chatehr membantu mengurangi “waktu piyama”, kembali ke reaksi wajah nyata

Dokter menghabiskan hingga 60 % dari waktu mereka dalam tugas administrasi alih -alih merawat pasien langsung. Mereka sering mengenakan misi “Waktu piyama“Pengorbanan Jam pribadi dan keluarga untuk menyelesaikan tugas administrasi di luar jam kerja normal.

Salah satu tujuan Pfeffer yang besar adalah menyederhanakan alur kerja dan mengurangi jam tambahan ini sehingga dokter dan karyawan administrasi dapat fokus pada pekerjaan yang lebih penting.

Misalnya, banyak informasi datang melalui gerbang online pasien. Kecerdasan buatan sekarang memiliki kemampuan untuk membaca pesan dari pasien dan menyusun respons yang dapat ditinjau dan disetujui seseorang.

“Ini adalah jenis titik awal,” jelasnya. “Meskipun tidak harus menghemat waktu, yang menarik, itu benar -benar mengurangi kelelahan kognitif.” Dia menunjukkan bahwa pesan cenderung lebih ramah untuk pasien, karena pengguna dapat mengarahkan model untuk menggunakan bahasa tertentu.

Dengan pindah ke agen, Pfeffer mengatakan mereka adalah konsep “baru” di bidang perawatan kesehatan tetapi memberikan peluang yang menjanjikan.

Misalnya, pasien dengan diagnosis kanker biasanya memiliki tim spesialis yang meninjau catatan mereka dan menentukan langkah -langkah pengobatan berikut. Namun, persiapannya banyak pekerjaan. Dokter dan karyawan harus lulus catatan seluruh pasien, tidak hanya EHR tetapi juga penyakit fotografi, kadang -kadang data genetik, dan informasi tentang uji klinis yang mungkin merupakan pasien yang cocok dengan baik. Pfeffer menjelaskan bahwa semua ini harus berkumpul dengan tim untuk membuat jadwal dan rekomendasi.

“Hal terpenting yang dapat kami lakukan untuk pasien kami adalah memastikan bahwa mereka memiliki perawatan yang tepat, dan dibutuhkan pendekatan multidisiplin,” kata Bajar.

Tujuannya adalah untuk membangun agen di Chatehr yang dapat menghasilkan ringkasan, jadwal waktu dan mengirimkan rekomendasi untuk meninjau dokter. Pfeffer menekankan bahwa itu tidak diganti, karena sedang mempersiapkan “hanya rekomendasi ringkasan yang luar biasa.”

Hal ini memungkinkan tim medis untuk melakukan “perawatan aktual pasien” sekarang, yang sangat penting di dokter dan kekurangan keperawatan.

“Teknologi ini akan mengubah waktu yang dihabiskan dokter dan perawat dalam melakukan tugas administrasi,” katanya. Dan ketika dikombinasikan dengan petugas AI di sekitarnya yang mengambil kendali atas tugas, staf medis lebih memfokuskan waktu pada pasien.

“Reaksi ini adalah wajah wajah yang sangat berharga.” “Kita akan melihat Amnesty International lebih beralih ke interaksi dokter dan pasien.”

Teknik “Luar biasa” bersama tim multidisiplin

Sebelum Catehr, tim Pfeffer telah meluncurkan SecureGpt ke semua Stanford Medicine; Gerbang aman memiliki 15 model berbeda yang dapat dirusak oleh siapa pun. “Yang benar -benar kuat dalam teknologi ini adalah Anda benar -benar dapat membukanya bagi banyak orang untuk pengalaman,” kata Bajar.

Stanford mengikuti pendekatan yang beragam untuk mengembangkan kecerdasan buatan, membangun modelnya sendiri dan menggunakan campuran rak yang aman dan pribadi (seperti Microsoft Azure) dan model open source bila diperlukan. Pfeffer menjelaskan bahwa timnya “tidak cukup spesifik” untuk satu atau yang lain, tetapi lebih lanjut melanjutkan apa yang akan lebih baik untuk keadaan penggunaan tertentu.

Dia berkata: “Ada begitu banyak jenis teknologi luar biasa sekarang sehingga jika Anda dapat mengumpulkannya bersama dengan cara yang benar, Anda bisa mendapatkan solusi seperti yang telah kami bangun.”

Kredit lain untuk Stanford adalah tim multidisiplinnya; Berbeda dengan karyawan intelijen buatan yang hebat atau kelompok amnesti internasional, Pfeffer mengumpulkan kepala data, dua ilmuwan informasi, seorang pejabat utama informasi medis, seorang petugas informasi keperawatan, CTO dan CISO.

Dia berkata: “Kami menggabungkan informatika, ilmu data dan tradisional, dan membungkusnya dalam arsitektur; yang Anda dapatkan adalah grup ajaib ini yang memungkinkan Anda melakukan proyek yang sangat kompleks ini.”

Pada akhirnya, Stanford melihat Amnesty International sebagai alat yang harus diketahui setiap orang, seperti yang dikonfirmasi Pfeffer. Berbagai tim perlu memahami bagaimana kecerdasan buatan digunakan ketika mereka bertemu dengan pemilik bisnis dan menemukan cara untuk menyelesaikan masalah, “Kecerdasan buatan hanyalah bagian dari cara berpikir mereka.”

Oklahoma mengalahkan City Thunderbolis pada hari Minggu di 7 Final Liga Profesional Amerika. Ketika Thunder mengangkat Piala Operasi Larry yang diinginkan, itu juga mewakili awal resmi musim ini.

Meskipun offseason baru berumur beberapa hari, tim aktif di pasar perdagangan saat American Professional League semakin dekat.

Grizzlies dan langkah menarik perdagangan selama final. Memphis mengirim kiper Desmond Ban ke Orlando Magic dengan imbalan pemain dan pilihan. Sementara itu, Indiana melakukan kesepakatan yang termasuk rancangan pilihan.

Klik di sini untuk lebih banyak liputan olahraga di foxnews.com

Di bawah ini adalah penawaran Liga AS yang terkemuka sejauh ini di musim ini:

Kesepakatan tiga kaliak yang mengirim Kristaps Porzingis ke Atlanta

Tidak jelas bahwa Clint Capella akan kembali ke Falcons untuk musim 2025-26. Atlanta mengisi kekosongan potensial di tengah dengan mendapatkan carspas celginjis dalam kesepakatan tiga kaliak. Jaringan Brooklyn juga merupakan bagian dari kesepakatan, USA TODY Sports disebutkan Selasa.

Wizards mengirimkan juara Liga AS ke New Orleans dengan imbalan CJ McCollm

Selasa, ESPN disebutkan Perdagangan termasuk Washington, Wizards, dan Rleans Bilikan baru. Kesepakatan itu mengirim Jordan Ball, Saddiq Bey dan pilihan pilihan untuk New Orleans.

2025 NBA Offseason Buzz: Pelicans, Wizards membuat perdagangan tingkat tinggi dan 4 pemain

Washington, kiper bintang CJ McCollum, pemain NBA yang paling ditingkatkan untuk tahun 2016; Striker Kelly Olinic; Dan pilihan pilihan baru.

Celtics Trade Star Guard Jrue Holiday

Jrue Holiday of the Boston Celtics selama paruh kedua pertandingan melawan Utah Jazz di Delta Center pada 12 Maret 2024, di Salt Lake City. (Gambar Alex Goodlett/Getty)

Pada hari Senin, laporan muncul tentang masa depan House of Jrue Holiaiy di NBA All-Star Holiday dua kali. Idul Fitri menghabiskan dua musim terakhir dengan tim Boston Celkes, yang membantu konsesi untuk mengamankan gelar angka kedelapan belas di Liga Profesional Amerika tahun lalu.

Tetapi kiper Stars akan memulai musim 2025-26 di Wilayah Barat dengan Portland Trail Blazrez. Celtics Angernee Simons dan sepasang pilihan rancangan di masa depan yang diterima untuk liburan.

Perlombaan Kevin Durant berakhir tidak merata dengan matahari

Venicks Senez, Kevin Durant, berdiri selama paruh pertama pertandingan 4 pertandingan terpisah di babak pertama melawan Los Angeles Clubs 22 April 2023, di Los Angeles. (Foto AP/Mark J. Terrill)

Pada hari Minggu, 2014 Kevin Durant diperdagangkan di American Professional League di Houston Ructas. Menurut ESPN, Phoenix Sun Dillon Brooks, Jalen Green dan enam opsi yang diterima sebagai imbalan untuk penyerang Liga Profesional Amerika dua kali.

Klik di sini untuk mendapatkan aplikasi Fox News

Draf Liga Profesional AS dimulai pukul 8 malam EST pada hari Rabu, 25 Juni, dari Barclays Center di New York. Babak kedua dijadwalkan untuk Kamis, 26 Juni.

Digital Fox News Cakupan Olahraga di XDan berlangganan Newsletter Fox News Sport Hold.

Lembaga mungkin peduli tentang dampak aplikasi kecerdasan buatan ketika ditempatkan dalam produksi, tetapi menghalangi proyek -proyek ini dengan pegangan tangan pada awalnya dapat memperlambat inovasi.

Andrew Ng, pendiri Kedalaman Amnesty International Salah satu tokoh paling menonjol dalam mengembangkan kecerdasan buatan menekankan pentingnya pengamatan dan pegangan dalam mengembangkan kecerdasan buatan VB mengonversi Hari ini. Namun, ia menambahkan bahwa ini tidak boleh mengorbankan inovasi dan pertumbuhan.

NG menyarankan agar lembaga -lembaga dibangun di dalam kotak pasir untuk proyek -proyek model dengan cepat, menemukan pilot bekerja, dan mulai berinvestasi dalam pengamatan dan pegangan tangan dari aplikasi ini setelah membuktikan bahwa mereka bekerja. Ini mungkin tampak intuitif bagi institusi yang ingin menerapkan kecerdasan buatan.

“Ada peran penting untuk pengamatan, keselamatan dan nilai,” kata Ng. “Saya terus terang cenderung menempatkannya di lain waktu karena saya menemukan bahwa salah satu cara yang dihentikan oleh perusahaan besar adalah untuk insinyur, apa pun, mereka harus mendaftar oleh lima presiden.”

Dia menambahkan bahwa perusahaan besar “tidak mampu membayar beberapa tim inovasi acak untuk menagih sesuatu yang menghancurkan merek atau memiliki informasi sensitif”, tetapi ini juga dapat menghalangi inovasi.

Sebagai gantinya, NG mengatakan bahwa Sandboxes menyediakan cara bagi tim pengembang untuk “dengan cepat pengulangan dengan informasi pribadi yang terbatas.” Kotak pasir memungkinkan lembaga untuk berinvestasi hanya dalam proyek -proyek yang berfungsi dan kemudian menambahkan teknologi untuk membuatnya bertanggung jawab, termasuk pengamatan dan pegangan tangan.

Tidak jarang bagi perusahaan pasir untuk menciptakan inovasi, terutama untuk agen kecerdasan buatan. Kotak pasir memungkinkan inovasi di dalam perbatasan lembaga tanpa menyentuh informasi sensitif apa pun yang mereka tidak ingin menjadi umum. Namun, mereka juga memungkinkan perbedaan menjadi kreatif mungkin untuk menguji ide.

Catatan dengan cepat menjadi topik utama karena banyak aplikasi AI dan agen produksi masuk. Salesforce Perpustakaan agen, Agenforce 3, telah diperbarui untuk memberikan visi yang lebih baik dalam kinerja agen dan mendukung standar yang lebih tumpang tindih, seperti MCP.

Kecepatan dan penurunan biaya pilot

Untuk NG, kecepatan dan inovasi berjalan bersama, dan perusahaan tidak perlu takut akan hal itu.

“Bayangkan kami berada di kapal yang berputar, tetapi ini adalah kapal yang berputar lambat. Apa yang terjadi tahun lalu, kapal kami yang berputar menambah kecepatan, dan ini sangat menarik karena sedang berlangsung,” kata Nug. “Saya merasa bahwa dunia sekarang berada di kapal gerak yang cepat, dan itu hebat.”

Nangram mengatakan bahwa salah satu faktor yang berkontribusi pada kecepatan ini adalah alat yang sekarang tersedia untuk pengembang untuk bekerja dan kebingungan dengan cepat, yang menunjukkan bahwa faktor pengkodean seperti Selancar Dan Kopilot Saya mengurangi waktu pengembangan “dari proyek -proyek yang dulu memakan waktu tiga bulan dan enam insinyur.”

Platform agen pengkodean ini dan alat -alat lain yang membantu pengembang juga bergerak lebih cepat biaya untuk melakukan proyek eksperimental.

“Saya tidak merasa bahwa biaya pembuktian konsep sangat rendah sehingga saya baik -baik saja untuk melakukan banyak POC (panduan konsep) itu buruk,” katanya.

penghalang jalan

Namun, satu penghalang mungkin menemukan bakat. NG telah mengakui bahwa ada perusahaan internasional Amnesty untuk mempekerjakan insinyur untuk model untuk menerapkan gaji hingga $ 10 juta, tetapi harganya tidak tinggi untuk insinyur perangkat lunak.

“Salah satu tantangan terbesar yang dihadapi banyak perusahaan adalah bakat,” katanya. Dia mengatakan: “Kabar baik bagi perusahaan yang mencari insinyur yang dapat membangun permintaan, harganya tidak mendekati kisaran $ 5 juta.”

Masalahnya, bagaimanapun, adalah bahwa masih ada cukup bakat di sana yang memiliki pengalaman dalam membangun proyek kecerdasan buatan untuk institusi. Oleh karena itu, NG kembali ke solusi pertamanya: biarkan mereka mencoba dalam kotak pasir dan mendapatkan pengalaman itu.