Fugu-MT 論文翻訳(概要): Intelligent Clinical Documentation: Harnessing Generative AI for Patient-Centric Clinical Note Generation

論文の概要: Intelligent Clinical Documentation: Harnessing Generative AI for Patient-Centric Clinical Note Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18346v1
Date: Tue, 28 May 2024 16:43:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 17:40:27.908862
Title: Intelligent Clinical Documentation: Harnessing Generative AI for Patient-Centric Clinical Note Generation
Title（参考訳）: インテリジェントなクリニカルドキュメンテーション:患者中心のクリニカルノート生成のための生成AIのハーネス
Authors: Anjanava Biswas, Wrick Talukdar,
Abstract要約: 本稿では,クリニカルドキュメンテーションプロセスの合理化のための生成AI(Artificial Intelligence)の可能性について検討する。本稿では,自然言語処理 (NLP) と自動音声認識 (ASR) 技術を用いて患者と臨床の相互作用を転写するケーススタディを提案する。この研究は、時間節約、ドキュメント品質の改善、患者中心のケアの改善など、このアプローチの利点を強調している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Comprehensive clinical documentation is crucial for effective healthcare delivery, yet it poses a significant burden on healthcare professionals, leading to burnout, increased medical errors, and compromised patient safety. This paper explores the potential of generative AI (Artificial Intelligence) to streamline the clinical documentation process, specifically focusing on generating SOAP (Subjective, Objective, Assessment, Plan) and BIRP (Behavior, Intervention, Response, Plan) notes. We present a case study demonstrating the application of natural language processing (NLP) and automatic speech recognition (ASR) technologies to transcribe patient-clinician interactions, coupled with advanced prompting techniques to generate draft clinical notes using large language models (LLMs). The study highlights the benefits of this approach, including time savings, improved documentation quality, and enhanced patient-centered care. Additionally, we discuss ethical considerations, such as maintaining patient confidentiality and addressing model biases, underscoring the need for responsible deployment of generative AI in healthcare settings. The findings suggest that generative AI has the potential to revolutionize clinical documentation practices, alleviating administrative burdens and enabling healthcare professionals to focus more on direct patient care.
Abstract（参考訳）: 包括的臨床文書は効果的な医療提供に不可欠であるが、医療専門家にとって重大な負担となり、燃え尽き、医療ミスの増加、患者の安全を損なう。本稿では,SOAP (Subjective, Objective, Assessment, Plan) と BIRP (Behavior, Intervention, Response, Plan) の文書作成を中心に,臨床ドキュメントプロセスの合理化を目的とした生成AI(Artificial Intelligence) の可能性を検討する。本稿では,NLP(Natural Language Processing)とASR(Automatic Speech Recognition, 自動音声認識)技術の患者と臨床の相互作用の転写への応用を事例として,大規模言語モデル(LLMs)を用いた臨床ノート作成のための高度なプロンプト技術と組み合わせて示す。この研究は、時間節約、ドキュメント品質の改善、患者中心のケアの改善など、このアプローチの利点を強調している。さらに、患者の機密性の維持やモデルバイアスへの対処といった倫理的配慮についても議論し、医療環境における生成AIの責任ある展開の必要性を強調する。この結果は、ジェネレーティブAIは、臨床ドキュメントの実践に革命をもたらす可能性があり、管理上の負担を軽減し、医療専門家が患者の直接のケアに集中できるようにする可能性を示唆している。

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