Co je to chatbot a jak může pomoci ve zdravotnictví?

V dnešní rychle se rozvíjející digitální éře se umělá inteligence (AI) stává nedílnou součástí našich životů. Jednou z oblastí, kde AI nachází stále větší uplatnění, je zdravotnictví. Chatboty, které využívají pokročilé jazykové modely a strojové učení, se ukazují jako slibný nástroj pro zlepšení přístupu k informacím a podpoře rozhodování v klinické praxi [1].

Co je to chatbot a jak může pomoci ve zdravotnictví?

Chatbot je počítačový program, který simuluje konverzaci s lidským uživatelem pomocí textových nebo hlasových příkazů [2]. Chatboty využívají umělou inteligenci a zpracování přirozeného jazyka (NLP) k porozumění uživatelským dotazům a poskytování relevantních odpovědí. Mohou být trénováni na specifických datových sadách, jako jsou lékařské učebnice, odborné články nebo konsenzuální prohlášení, aby poskytovali specializované informace v daném oboru [3].

Proč jsou chatboty důležité ve zdravotnictví?

Chatboty mají potenciál revolucionizovat způsob, jakým pacienti a zdravotničtí pracovníci přistupují k informacím a rozhodování v klinické praxi. Některé z hlavních výhod chatbotů ve zdravotnictví zahrnují [4]:

1. Zlepšení přístupu k informacím: Chatboty mohou poskytovat okamžité odpovědi na běžné dotazy pacientů a pomáhat jim orientovat se v komplexním zdravotnickém systému.

2. Podpora klinického rozhodování: Chatboty trénované na odborných zdrojích, jako jsou konsenzuální prohlášení, mohou pomáhat lékařům a zdravotnickým pracovníkům při diagnostice a volbě vhodné léčby.

3. Úspora času a nákladů: Automatizace rutinních úkolů a zodpovídání častých dotazů pomocí chatbotů může snížit zátěž zdravotnického personálu a zefektivnit poskytování péče.

4. Zlepšení angažovanosti pacientů: Interaktivní a snadno dostupné chatboty mohou motivovat pacienty k aktivnějšímu zapojení do péče o vlastní zdraví.
   

Příklad chatbota ve zdravotnictví: ICAR-RS

Jedním z příkladů využití chatbotů ve zdravotnictví je chatbot založený na Mezinárodním konsenzuálním prohlášení o alergii a rinologii: Rinosinusitida (ICAR-RS) [5]. Tento chatbot byl vytvořen pomocí technologií LangChain a OpenAI API a trénován výhradně na obsahu ICAR-RS. Výsledný chatbot je schopen poskytovat přímá a praktická doporučení pro diagnostiku a léčbu rinosinusitidy, čímž zpřístupňuje odborné znalosti širšímu publiku a usnadňuje rozhodování v klinické praxi.

Chatboty představují slibný nástroj pro zlepšení přístupu k informacím a podporu rozhodování ve zdravotnictví. Jejich schopnost poskytovat specializované znalosti na základě odborných zdrojů, jako jsou konsenzuální prohlášení, otevírá nové možnosti pro aplikaci umělé inteligence v medicíně. S dalším vývojem a zdokonalováním chatbotů můžeme očekávat jejich rostoucí využití v klinické praxi i v oblasti vzdělávání pacientů.

Pokud vás téma chatbotů a co je to chatbot a jak může pomoci ve zdravotnictví? Zaujalo Vás témaa a chcete se dozvědět více, doporučujeme následující zdroje:

• Chatbots in Healthcare: A Review of the Literature

• The Role of Chatbots in Healthcare: A Systematic Review

Reference

1. Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need. Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS2017); 2017.

2. Kung TH, Cheatham M, Medenilla A, et al. Performance of ChatGPT on USMLE: potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digit Heal. 2023;2(2):e0000198. doi: 10.1371/journal.pdig.0000198

3. Cascella M, Montomoli J, Bellini V, Bignami E. Evaluating the feasibility of ChatGPT in healthcare: an analysis of multiple clinical and research scenarios. J Med Syst. 2023;47(1):33. doi: 10.1007/s10916-023-01925-4

4. Sallam M. ChatGPT utility in healthcare education, research, and practice: systematic review on the promising perspectives and valid concerns. Healthc (Basel, Switzerland). 2023;11(6):887. doi: 10.3390/healthcare11060887

5. Orlandi RR, Kingdom TT, Smith TL, et al. International consensus statement on allergy and rhinology: rhinosinusitis 2021. Int Forum Allergy Rhinol. 2021;11(3):213-739. doi: 10.1002/alr.22741