基於大型語言模型和多代理醫學情境模擬的個性化智慧門診接待系統 (PIORS)

Khái niệm cốt lõi

為了解決中國門診接待護士工作量過大的問題，該研究提出了一種基於大型語言模型的個性化智慧門診接待系統 (PIORS)，並透過醫學情境模擬框架 (SFMSS) 生成模擬真實醫病互動的資料，以提升系統在真實環境中的效能。

Tóm tắt

PIORS：基於大型語言模型和多代理醫學情境模擬的個性化智慧門診接待系統

本研究旨在開發一種個性化智慧門診接待系統 (PIORS)，以解決中國門診接待護士工作量過大，導致服務品質下降的問題。

系統架構： PIORS 整合了基於大型語言模型 (LLM) 的接待護士和醫院資訊系統 (HIS) 的協作，旨在提供個性化、高品質和高效的接待服務。系統主要由四個參與者組成：病人、接待護士 (PIORS-Nurse)、臨床醫生和資訊助理 (HospInfo-Assistant)。
醫學情境模擬： 為提升 LLM 在真實醫療場景中的效能，研究人員提出了一種名為「服務流程感知醫學情境模擬」(SFMSS) 的醫學對話資料生成框架。SFMSS 使用真實世界資料，模擬多樣的病人互動，並結合服務流程控制，使 LLM 更貼近真實場景。
模型訓練： 研究人員基於 2,400 份中文醫院門診病歷，透過 SFMSS 開發了 PIORS-Nurse。
評估方法： 研究人員進行了自動評估和人工評估，參與者包括 15 名使用者和 15 名臨床專家，以評估 PIORS 在門診接待中的有效性。

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

PIORS: Personalized Intelligent Outpatient Reception based on Large Language Model with Multi-Agents Medical Scenario Simulation

by Zhijie Bao, ... lúc arxiv.org 11-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.13902.pdf

Yêu cầu sâu hơn

除了門診接待，PIORS 系統還能應用於哪些醫療場景？

除了門診接待，PIORS 系統的功能模組可以擴展，應用於更廣泛的醫療場景，例如：

報告解讀： PIORS-Nurse 可以協助病人理解醫療報告，例如檢驗結果、影像報告等，並以通俗易懂的語言解釋專業術語。
門診流程管理： PIORS 可以協助醫院優化門診流程，例如預約掛號、安排檢查、追蹤看診進度等，提升整體效率。
看診後追蹤： PIORS-Nurse 可以主動聯繫病人，詢問病情變化、藥物服用狀況等，並提供必要的衛教資訊。
線上諮詢： PIORS 可以作為線上諮詢平台，讓病人可以隨時隨地諮詢醫療相關問題，獲得初步的解答。
此外，PIORS 系統還可以整合其他功能，例如自動支付、檢查預約等，提供更全面、便捷的醫療服務。

若將 PIORS 系統應用於不同文化背景的國家，是否需要針對當地語言和文化進行調整？

是的，若將 PIORS 系統應用於不同文化背景的國家，需要針對當地語言和文化進行調整，才能確保系統的有效性和適應性。

語言： PIORS-Nurse 需要使用當地語言與病人溝通，因此需要進行語言模型的訓練和調整。
文化： 不同文化背景下，病人對於醫療服務的期待、溝通方式、隱私觀念等都可能有所差異。PIORS-Nurse 的設計和訓練需要考慮這些文化差異，才能提供符合當地文化習慣的服務。
醫療體系： 不同國家的醫療體系和流程可能有所不同，PIORS 系統需要根據當地情況進行調整，才能與現有系統整合。
例如，在某些文化中，病人可能更傾向於面對面溝通，而不是透過機器人進行互動。在這種情況下，PIORS 系統可以調整為輔助角色，協助真人護士提供更優質的服務。

如何確保 PIORS 系統收集的病人資訊的安全性及隱私性？

確保 PIORS 系統收集的病人資訊的安全性及隱私性至關重要。以下是一些可以採取的措施：

資料加密： 對所有病人資訊進行加密儲存和傳輸，防止未經授權的訪問。
去識別化： 在收集和處理病人資訊時，盡可能去除可識別個人身份的資訊，例如姓名、身份證號碼等。
存取控制： 嚴格限制對病人資訊的存取權限，僅授權相關人員可以訪問必要資訊。
安全審查： 定期對 PIORS 系統進行安全審查，識別和修復潛在的安全漏洞。
隱私政策： 制定明確的隱私政策，告知病人系統如何收集、使用和保護他們的資訊，並取得他們的同意。
法規遵循： 確保 PIORS 系統的設計和運營符合當地有關資料安全和隱私保護的法律法規，例如 GDPR、HIPAA 等。
此外，還可以透過技術手段，例如聯邦學習、差分隱私等，在保護病人隱私的前提下，實現資料的共享和利用，促進醫療人工智慧的發展。