Trong tương lai, “y tá nhỏ” thông minh có thể giúp bệnh nhân xác định xem họ có cần đến khoa cấp cứu để điều trị cấp cứu hay không. Nó cũng có thể thu thập bệnh sử sơ bộ của những bệnh nhân đang chờ ở khoa cấp cứu để điều trị cho những bệnh nhân bị bệnh nặng. có thể được điều trị y tế nhanh hơn và được ưu tiên điều trị cũng như cải thiện quy trình chung của khoa cấp cứu.

Khi một số người gặp các triệu chứng như đau đầu, tiêu chảy và chóng mặt ở nhà, họ vội vàng đến khoa cấp cứu của bệnh viện. Tuy nhiên, nhiều trường hợp, sau khi được nhân viên y tế thăm khám, phân loại, nhận thấy tình trạng không khẩn cấp, cuối cùng người bệnh phải chờ vài giờ ở khoa cấp cứu để được tư vấn.

Ba người bạn, Tan Yongan (22 tuổi, sinh viên năm thứ ba tại Trường Y Lee Kong Chian, Đại học Công nghệ Nanyang), Chen Weixuan (21 tuổi, sinh viên y khoa năm thứ nhất tại University College London, UK) và Chen Wanling (24 tuổi, nhà nghiên cứu) ) đã động não cho mục đích này và thiết kế một chatbot trí tuệ nhân tạo có tính tổng hợp có tên là "trAIge".

Binh dứaThu thập thông tin cơ bản về bệnh nhân

Phân loại là một quy trình tiêu chuẩn để nhân viên y tế khoa cấp cứu xác định thứ tự điều trị cho bệnh nhân dựa trên mức độ nghiêm trọng của tình trạng.

trAIge mô phỏng nhân viên y tế, thu thập bệnh sử của bệnh nhân thông qua nhiều phương pháp hỏi đáp khác nhau, can thiệp trước một cách khéo léo khi bệnh nhân chưa rời khỏi nhà hoặc đang chờ phân loại, sau đó tóm tắt thông tin thu được để đánh giá tình trạng của bệnh nhân tình trạng cấp độ khẩn cấp.

Các câu hỏi bao gồm "Tại sao hôm nay bạn lại tìm cách điều trị y tế?" "Gần đây bạn có bị chấn thương đầu không?" và "Bạn đã bắt đầu dùng thuốc mới chưa?"

trAIge đặt câu hỏi cho bệnh nhân trong cuộc trò chuyện. (Người được phỏng vấn cung cấp)

Tuy nhiên, Tan Yongan nhấn mạnh rằng hệ thống sẽ không và không thể thay thế vai trò của y tá và bác sĩ. Nó chỉ sử dụng thời gian chờ đợi của bệnh nhân để có được thông tin cơ bản và đẩy nhanh quá trình phân loại tiếp theo.

Bản tóm tắt dữ liệu do robot tạo ra không chỉ có thể giúp nhân viên y tế nhanh chóng hiểu được tình hình chung của từng bệnh nhân mà còn cho phép họ xác định sớm những bệnh nhân cần điều trị khẩn cấp.

Chen Wanling cũng cho biết ý tưởng thiết kế của nhóm là tận dụng tối đa thời gian trước khi bệnh nhân đến gặp bác sĩ; những bệnh nhân chưa quyết định có nên đến khoa cấp cứu hay không có thể chọn đến phòng khám đa khoa; sau khi tương tác với robot; Bệnh nhân đã ở khoa cấp cứu có thể cung cấp thông tin thông qua robot để giúp nhân viên y tế xử lý thông tin.

Bản tóm tắt được trIAge tóm tắt sau khi tương tác với bệnh nhân. (Người được phỏng vấn cung cấp)

Trong quá trình nghiên cứu và phát triển, nhóm cũng nhận được lời khuyên và hướng dẫn từ Huang Yiying, giám đốc Bộ phận Chăm sóc sức khỏe Thông minh và Kỹ thuật số của Trung tâm Đổi mới Chăm sóc Sức khỏe và phó giáo sư tại Trường Đại học NTU Lee Kong Chian Thuốc.

Khoa cấp cứu thỉnh thoảng gặp phải tình trạng số lượng bệnh nhân tăng đột biến nhưng với số lượng nhân viên trực hạn chế nên rất khó để hỏi chi tiết từng bệnh nhân ngay lập tức.

Huang Yiying cho biết lúc này bệnh nhân có thể quét mã QR, tương tác với dấu vết và điền vào lịch sử y tế. “Thứ nhất, chatbot không gây mệt mỏi nên bệnh nhân có thể nhập hồ sơ y tế ngày càng chi tiết hơn. Thứ hai, nếu có nhiều người xếp hàng sử dụng trAIge để điền vào lịch sử y tế của họ, nhân viên y tế có thể bắt đầu lên lịch cho họ ngay lập tức. "

Ông chỉ ra rằng với thông tin toàn diện hơn, các dịch vụ y tế cũng sẽ được cải thiện; ngoài việc cung cấp nhiều dịch vụ và nguồn lực có mục tiêu hơn cho bệnh nhân, nó cũng sẽ giúp nhân viên y tế làm việc nhanh hơn. Thực hiện chẩn đoán và điều trị.

Nếu quá trình nghiên cứu và phát triển hoàn tất, bệnh nhân có thể dễ dàng sử dụng trAIge thông qua điện thoại di động của họ. Trong hình, màn hình điện thoại di động hiển thị trang bệnh nhân tương tác với robot, còn màn hình máy tính hiển thị bản tóm tắt thông tin từng bệnh nhân mà bác sĩ nhìn thấy và đã được sắp xếp theo trAIge. (Ảnh của Liang Qilin) ​​​​Chuyển hướng các trường hợp không khẩn cấp để giảm áp lực cho các khoa cấp cứu

Các trường hợp không khẩn cấp là một điểm khó khăn lớn ở các khoa cấp cứu. Khoảng 40% trường hợp được các sở cấp cứu địa phương tiếp nhận là trường hợp không khẩn cấp.

Nhóm bệnh nhân này đang lo lắng về tình trạng của mình nhưng không biết tìm nơi điều trị y tế cũng có thể xác định một cách hiệu quả liệu họ có cần đến khoa cấp cứu hay chỉ đến phòng khám đa khoa gần nhà để được điều trị y tế thông qua tương tác với trợ giúp trAIge.

Tan Yongan giải thích rằng nếu tình trạng của bệnh nhân không khẩn cấp thì anh ấy sẽ không được ưu tiên điều trị sau khi phân loại và cuối cùng có thể phải đợi từ 6 đến 7 giờ.

Anh ấy nói: "Chúng tôi hy vọng chatbot có thể trấn an những bệnh nhân này rằng họ thực sự ổn và không cần chăm sóc khẩn cấp, để họ sẽ được phục vụ tốt hơn bằng cách đến khám bác sĩ đa khoa. Bằng cách đó, chúng tôi có thể chuyển bệnh nhân từ khoa cấp cứu đến chăm sóc y tế cơ bản và giảm áp lực cho khoa cấp cứu "

Binh dứa trAIge ban đầu có thể đánh giá mức độ nghiêm trọng của bệnh nhân. Màu xanh lá cây biểu thị trường hợp không khẩn cấp và màu đỏ biểu thị nhu cầu điều trị khẩn cấp và chúng được phân loại. bằng màu sắc, cho phép bác sĩ hiểu được tình trạng của từng bệnh nhân trong nháy mắt. (Người được phỏng vấn cung cấp)

Nhóm gần đây đã tiến hành một thử nghiệm quy mô nhỏ tại Bệnh viện Tan Tock Seng và nhận được phản hồi tốt từ nhân viên y tế và bệnh nhân. Họ cũng phát hiện ra rằng robot đưa ra những đánh giá gần giống như bác sĩ.

Chen Weixuan chỉ ra rằng nhóm sẽ tiến hành nghiên cứu sâu hơn sau khi dự án ổn định, bao gồm cả cách làm cho người già hoặc những thành viên trong cộng đồng không thể đánh máy có thể dễ dàng tiếp cận dữ liệu.

Chatbot này hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm ý tưởng và vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và phát triển ban đầu. Nhóm cũng có kế hoạch xin tài trợ nghiên cứu để hỗ trợ dự án này trong tương lai.

Nhóm nhóm tin rằng nếu được triển khai trong tương lai, trAIge dự kiến ​​sẽ rút ngắn thời gian chờ đợi tại khoa cấp cứu, giảm áp lực tại khoa cấp cứu, đồng thời tạo ra kết quả chẩn đoán chính xác hơn và dịch vụ chăm sóc thích hợp hơn.

Dr Hồ Quốc Khải, head of the respiratory intensive care unit at the Respiratory Department of Gia Định People's Hospital in HCM City, told Tuổi Trẻ (Youth) newspaper that spitting indiscriminately in public places can spread respiratory tract infections such as tuberculosis.

Dr Hồ Quốc Khải, head of the respiratory intensive care unit at the Respiratory Department of Gia Định People's Hospital in HCM City, told Tuổi Trẻ (Youth) newspaper that spitting indiscriminately in public places can spread respiratory tract infections such as tuberculosis.

Dr Hồ Quốc Khải, head of the respiratory intensive care unit at the Respiratory Department of Gia Định People's Hospital in HCM City, told Tuổi Trẻ (Youth) newspaper that spitting indiscriminately in public places can spread respiratory tract infections such as tuberculosis.

Copyrights 2012 Viet Nam News. All rights reserved. Add:79 Ly Thuong Kiet Street, Ha Noi, Viet Nam. Editor_In_Chief: Nguyen Minh Tel: 84-24-39332316 - Fax: 84-24-39332311 - E-mail: vnnews@vnagency.com.vn Publication Permit: 141/GP-BTTTT.

Copyrights 2012 Viet Nam News. All rights reserved. Add:79 Ly Thuong Kiet Street, Ha Noi, Viet Nam. Editor_In_Chief: Nguyen Minh Tel: 84-24-39332316 - Fax: 84-24-39332311 - E-mail: vnnews@vnagency.com.vn Publication Permit: 141/GP-BTTTT.