A közeljövő az AI agent fejlesztésekről is szólni fog.
Kisebb-nagyobb agentekről, amik egyre nagyobb terhet vesznek le a vállunkról.
Ebben a sorozatban ígéretes startupokat, kezdő vállalkozásokat mutatok az AI agent fejlesztés területéről, számos iparágból.
Nabla – AI agentek klinikai munkafolyamatokhoz
A párizsi–new yorki startup 70 millió USD Series C tőkét gyűjtött be, összesen már 120 millió USD körül járnak. (forrás)
A Nabla klinikai asszisztenseket fejleszt, amik feljegyzik a betegellátás során elhangzottakat, automatikusan készítenek orvosi dokumentációt – és most kibővítik őket valódi cselekvésre képes agentekké (adatbázisokhoz illeszkedő, EMR műveleteket végző eszközökké)
Hogyan lehet ezt elképzelni?
Ha mi szeretnénk nekilátni egy ilyen agent létrehozásának, egy klinikai asszisztens rendszer, ami automatikusan rögzíti, dokumentálja és végrehajtja az elektronikus egészségügyi nyilvántartásokkal (EMR) kapcsolatos feladatokat, koncepcionálisan az alábbi fő komponensekből állhat:
Beszéd- és szövegfeldolgozó modul
- Automatikus beszédfelismerés (ASR): Valós időben átalakítja az orvos-beteg interakció hanganyagát szöveggé.
- Természetes nyelvi feldolgozás (NLP): Elemzi a létrejött szöveget, és strukturált formába rendezi az információkat (diagnózis, tünetek, kezelési tervek stb.).
Klinikai dokumentáció generátor
- Automatikusan elkészíti az orvosi dokumentációt a strukturált adatok alapján.
- Előkészíti az összefoglalókat, ambuláns lapokat, zárójelentéseket, valamint egyéb szükséges klinikai dokumentumokat.
Cselekvőképes ágensek
- Integráció EMR rendszerekkel: Csatlakozik elektronikus egészségügyi rendszerekhez, végrehajtja a szükséges műveleteket (pl. betegadatok lekérése, módosítása, új adatok felvitele, előjegyzések létrehozása).
- Interfész különböző adatbázisokhoz: Diagnosztikai, gyógyszerészeti, laboreredményeket tároló adatbázisokhoz kapcsolódik, adatok lekérdezését és szintézisét végzi.
Folyamatos tanulás és visszacsatolás
- Gépi tanuláson alapuló modellek: Az idő múlásával javuló ASR és NLP teljesítmény a visszacsatolásokból nyert adatokkal.
- Visszajelzés a klinikusoktól: Lehetőség a dokumentáció helyesbítésére, amely alapján a modell további tanulást végezhet.
Biztonság és megfelelőség (Compliance)
- Adatvédelem: Titkosítás és anonimizálás, GDPR, HIPAA-kompatibilitás biztosítása.
- Auditálhatóság: Dokumentumváltozások, adatműveletek pontos naplózása.
Felhasználói interfész
- Orvosbarát felület: Egyszerűen kezelhető, gyorsan áttekinthető dashboard.
- Interaktív javítási lehetőség: Orvos által könnyen javítható dokumentumok, módosítható struktúrájú jelentések.
Integrált analitikai modul
- Elemzi a klinikai interakciókat, trendeket, minőségbiztosítási célokat szolgáló jelentéseket generál.
- Idővel segíti a klinikai döntéstámogatást, előrejelzéseket biztosít.
A koncepcionális működés lépései
Interakció → Szöveggé alakítás → NLP feldolgozás → Dokumentum generálás → EMR műveletek végrehajtása → Felhasználói visszajelzés és javítás → Tanulás és folyamatos fejlesztés.
Ez a megközelítés biztosítja, hogy a rendszer a klinikusok munkáját hatékonyan segítse, csökkentse a manuális adminisztrációt, és javítsa az ellátás minőségét.