患者は医師の診察により多くのデータを持ち込むべきでしょうか? 誰もが(LinkedInの医師)、実際の患者はこれらのAI論文のエピソードとは違うと話しています。だがしかし。。。おそらく私たちの目標は、訪問をできるだけビネットに似せることであるべきです。 これを行うには、患者自身がすべての詳細を覚えておく必要がなく、利用可能なあらゆる情報源から患者に関するできるだけ多くの情報を入手します。次のようなもの: > プロバイダーが州間の健康情報交換からデータを取得し、情報を解析して関連するもののみが存在するようにすることを容易にします > 関連する ChatGPT 履歴を医師と共有して、病気の進行についての洞察を得ることができるか、数年前の /履歴を取得できる (たとえば、3 年前に X の薬の副作用について尋ね、その薬を服用していた) > あなたと医師の間に、自律型エージェントがトリアージ/摂取/モニタリングを処理し、医師が何が起こったのかの概要を確認できる、ChatGPT 風の共同ワークスペースを作成する > ウェアラブルや家庭用ハードウェアにより、患者が指標を覚える必要がないように、より受動的に状態を監視できる Alexa、アプリ、または自動通話を患者に定期的に気分や症状の進行を尋ね、それを記録に統合する自動通話> これらすべてをまとめると、これらのモデルをテストしたビネットのように見えるはずです。 歴史的な議論は、これらすべてのデータを持つことは臨床医に仕事を任せることは不必要であるというものでした。さまざまな場所からのデータはさまざまな形式で提供されるため、それらをつなぎ合わせる作業が必要です。あるいは、データの多くがジャンクや実行不可能である場合、ほとんどのデータは医師にとって役に立たないため、すべてが肥大化するだけです。 しかし、素晴らしいのは、AI が優れた合成ツールとして機能できるようになったことです。セマンティック相互運用性は、さまざまな場所/形式からデータを取得し、意味に基づいてそれらを接続できます。コンテキスト検索エンジンは、患者に関するコンテキストデータを取得し、異常または領域のみを表面化して、より深く掘り下げることができます。障壁はもはや解釈ではありません。 [Pst、これについては、9 月 8 日に始まる今後のヘルスケア分野の LLM コースで話します。コメントでサインアップできます]