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哈佛大學(xué)的研究人員建立了一個AI聊天機器人

倩倩 ? 來源:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 作者:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 2020-11-15 09:52 ? 次閱讀
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COVID危機導(dǎo)致全世界急需的患者需求出現(xiàn)異常不規(guī)則的高峰和下降。作為回應(yīng),哈佛大學(xué)的研究人員建立了一個AI聊天機器人,該機器人可以在患者呼叫或出現(xiàn)災(zāi)難級別號碼時自動對患者進行分類。

團隊成員在12月版的Healthcare中提供了他們可模仿的項目的詳細(xì)信息。

主要作者,醫(yī)學(xué)博士Lucinda Lai,高級作者海鵬(Mark)Zhang和同事從華盛頓州Providence St. Joseph Health的領(lǐng)導(dǎo)咨詢開始。作為美國第一個COVID-19熱點,該衛(wèi)生系統(tǒng)已經(jīng)積累了豐富的經(jīng)驗,可以創(chuàng)建基于AI的在線篩查和分診工具,該工具可以標(biāo)記最需要快速護理的患者。

MGB的作者指出,Providence在第一周就篩查了40,000多名患者,并強調(diào)了Providence隨后的“在使用傳統(tǒng)的依賴臨床醫(yī)生的分診途徑無法達到的規(guī)模上”提供護理的效率。

在為自己的患者群體采用類似的基于AI的解決方案的過程中,MGB研究人員采取了許多步驟,這些步驟已證明對他們自己的成功至關(guān)重要。其中的前四個:

使用基于Web的移動響應(yīng)界面,根據(jù)CDC指南向用戶提出有關(guān)風(fēng)險因素和癥狀的一系列問題。在這些方面,MGB團隊增加了MGB傳染病專家的意見。想法是捕獲最初的風(fēng)險評估結(jié)果,以便將患者送至最合適的下一步。

向決策算法提供這些問題的答案,以便到達配置端點?!敖酉聛淼姆诸惡凸芾頉Q策(性別,年齡,既往合并癥)的復(fù)雜性,如果是根據(jù)最初的Chatbot算法由COVID-19專家臨床醫(yī)生故意處理的,則必須由他們處理?!?Lai和同事寫道?!霸摵Y查儀還以西班牙語提供,因為我們許多最病的患者主要來自講西班牙語的人群?!?/p>

通過交互式語音響應(yīng)消息部署最終的聊天機器人。呼叫COVID-19熱線的人在等待時收到此消息。它指示他們訪問托管聊天機器人的MGB網(wǎng)站,該網(wǎng)站提供了COVID信息,并指導(dǎo)病情較輕的人采取保守的自我保健措施,同時將病情較重的患者帶到現(xiàn)場護士那里。

MGB作者寫道,設(shè)計他們的AI分診工具以篩選“大量人員,并區(qū)分那些“擔(dān)心的人”和需要額外評估的人?!霸?020年3月至2020年4月期間,利用率得到了提高,這反映了聊天機器人的整體成功實施。需要額外評估的患者將被引導(dǎo)至熱線臨床醫(yī)生,以確定途徑選項菜單中的選項將患者定向到何處。

責(zé)任編輯:lq

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