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#Neues aus der Industrie
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WARUM MICROSOFT, AMAZON UND ORACLE IN DIE SPRACHERKENNUNG IM GESUNDHEITSWESEN INVESTIEREN
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Unternehmen wollen mit medizinischer Transkription das Burnout von Ärzten bekämpfen
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Warum war der Datenbanktitan Oracle an dem EMR-Riesen Cerner interessiert? Diese Frage beschäftigte im vergangenen Jahr alle Finanzanalysten. Das Interesse an Antworten verstärkte sich, als Oracle kurz darauf 28,3 Milliarden Dollar für Cerner bezahlte. Diesmal haben die Analysten vielleicht endlich eine Antwort.
Verlangsamung des Burnout
Die Spracherkennungssoftware wurde in der Pressemitteilung von Oracle mehrfach erwähnt. Sie wird in der Gesundheitsbranche häufig eingesetzt und gilt als eine der wichtigsten technologischen Lösungen für das anhaltende Problem des Burnout von Klinikpersonal:
in einem Medscape-Bericht aus dem Jahr 2021 fühlten sich 47 Prozent aller Ärzte ausgebrannt.
60 Prozent stimmten in einer Medscape-Umfrage von 2019 zu, dass "zu viele bürokratische Aufgaben" die Hauptursache für ihr Burnout sind.
Bis 2025 werden in den USA bis zu 90.000 Kliniker fehlen, berichtet die American Medical Association.
In dem Beitrag Personalisierung könnte der Schlüssel zur Beendigung des Burnouts bei Ärzten sein haben wir andere technische Lösungen wie die Verwendung von RFID-Login und noch größeren medizinischen Monitoren angesprochen. Die Spracherkennungstechnologie ist anders, weil sie sich direkt mit der klinischen Dokumentation befasst, die viele Kliniker als Ursache für ihr Burnout angeben. Um das zu verstehen, sehen Sie sich einen typischen Tag aus der Sicht eines Hausarztes an:
Eingabe ausgewählter Patienteninformationen in das EMR. Dies geschieht in der Regel, wenn der Arzt den Patienten sieht. Viele Patienten empfinden dies als störend und beschweren sich darüber, dass der Arzt mehr auf seinen Computer als auf sie konzentriert zu sein scheint.
Nachdem der Patient gegangen ist, macht der Arzt für sich selbst Notizen für den SOAP-Vermerk (siehe unten) und überprüft alle fehlenden Felder im EMR. Normalerweise wird dies angeklickt oder getippt, obwohl einige Systeme Spracherkennung (für Befehle) und Voice-to-Text verwenden.
Prüfen Sie die Laborergebnisse früherer und aktueller Patienten und aktualisieren Sie deren Daten.
Telefonanrufe von Patienten, anderen Ärzten, Abteilungen usw. entgegennehmen und deren Daten aktualisieren.
Beantworten von E-Mails von Patienten, anderen Ärzten, Abteilungen usw. und Aktualisieren der Patientenakten.
Prüfen Sie die Akte des nächsten Patienten vor dem Termin.
Wiederholen Sie die oben genannten Schritte für die nächsten 25-30 Patienten.
Nachdem er den letzten Patienten des Abends behandelt hat, geht der Arzt die Unterlagen des Tages durch, um sicherzustellen, dass alle entsprechenden EMR-Felder ausgefüllt sind. Vor allem die Abrechnung ist wichtig, da die meisten medizinischen Gruppen kein Personal mehr für die Abrechnung haben.
Diktieren Sie auf der Grundlage früherer Notizen des Tages den SOAP (Subjective, Objective, Assessment and Plan) des Patienten in das EMR. Dabei handelt es sich um eine Zusammenfassung des Besuchs, der Befunde und der Behandlung des Patienten.
Korrigieren Sie alle von der Diktiersoftware gemachten Fehler. Im Durchschnitt gibt es 7,4 Prozent Fehler pro Aufzeichnung, wobei 5,7 Prozent als "klinisch signifikant" gelten Diese Aufgaben wurden früher von Schreibkräften übernommen, sind aber in den meisten medizinischen Gruppen abgeschafft worden.
Genehmigen Sie die Krankenakte.
Wiederholen Sie die obigen Schritte für die nächsten 25-30 Patientenakten.
Beachten Sie, dass die oben genannten Schritte nicht die Überprüfung und Genehmigung der von Arzthelferinnen und Krankenschwestern erstellten Unterlagen und Dokumente umfassen. Viele Kliniker haben ebenfalls einen Rückstand an Unterlagen, die sie durchsehen müssen.
Im Durchschnitt benötigt ein erfahrener Arzt, der mit dem EHR der Gesundheitsgruppe vertraut ist, zwischen 5 und 15 Minuten, um eine Krankenakte zu prüfen und zu genehmigen. Das sind mindestens 2½ Stunden pro Tag, die er vor dem Bildschirm verbringt. Diese Zeit wird aus der Zeit herausgeschnitten, in der ein Patient behandelt wird, oder meistens nach Feierabend und sogar an Wochenenden (Pyjama-Zeit" genannt). Diese Zeit ist unbezahlt.
All diese Aufzeichnungen beeinträchtigen das körperliche, emotionale und soziale Wohlbefinden des Arztes, was zu Burnout und zur Abkehr von der Medizin führt.
Mit Ambient Medical Transcription auf dem Vormarsch
Das obige Beispiel zeigt, dass viele Kliniker die Spracherkennung nutzen, um Notizen zu diktieren, im EMR zu navigieren und die wichtigen SOAP-Notizen zu transkribieren. Der Grund dafür ist, dass Sprechen schneller ist als Tippen. Leider müssen die Ärzte all diese Informationen zusammenstellen und in das EMR einpflegen. Wie bereits erwähnt, tun dies viele am Ende ihrer Schicht und an den Wochenenden, wenn ihr Gedächtnis vielleicht nicht mehr so gut ist.
Deshalb führen Softwareunternehmen eine Form der Spracherkennung ein, die Ambient Medical Transcription (auch Ambient Clinical Intelligence und Ambient Speech Technology genannt). Bei dieser Version wird die Technologie mit künstlicher Intelligenz (KI), natürlicher Sprachverarbeitung (NPL) und maschinellem Lernen (ML) kombiniert, um einen Großteil des Aufzeichnungsprozesses zu automatisieren. Dies wird vor allem dadurch erreicht, dass die EMR des Patienten und die SOAP-Notiz des Arztes in Echtzeit erstellt werden, wodurch die Dokumentation drastisch reduziert wird.
Microsoft und Amazon haben Demo-Videoprogramme, die diese Technologie vorstellen. Kurz gesagt, funktioniert die medizinische Transkription in der Umgebung folgendermaßen:
Der Kliniker untersucht den Patienten. Im Hintergrund transkribiert die Ambient Medical Transcription NPL-Software die Sprachmuster aller Beteiligten. Dies hat den zusätzlichen Vorteil, dass sich der Arzt voll und ganz auf den Patienten konzentrieren kann.
Die KI sortiert die Informationen nach relevanten Informationen, z. B. nach abrechenbaren Krankheiten. Je nach Ausgereiftheit des Programms kann der Arzt es anweisen, die während der Untersuchung besprochenen Medikamente an die Apotheke des Patienten zu übermitteln. Oder sogar einen weiteren Termin vereinbaren.
Nachdem er den letzten Patienten des Abends behandelt hat, geht der Arzt die Unterlagen des Tages auf seinem PC oder Tablet durch. Die umgebende klinische Intelligenz hat bereits alle relevanten Informationen aus der Transkription ermittelt und sortiert. Nach der Freigabe werden diese Informationen in die entsprechenden Felder und Abschnitte im EMR eingefügt.
Ein Entwurf für den SOAP wurde von der Software aus derselben Transkription erstellt. Der Arzt überprüft ihn auf seine Richtigkeit und nimmt gegebenenfalls Änderungen vor, bevor er ihn freigibt.
Die ML-Algorithmen des Programms helfen ihm dabei, den Arbeitsablauf des Arztes zu erkennen, was in Zukunft zu größerer Genauigkeit und weniger Zeitaufwand für die Dokumentation führt.
Noch in Arbeit
Wie Sie sehen, kann Ambient Clinical Intelligence den Papierkram eines Gesundheitsdienstleisters erheblich reduzieren. Kliniker in verschiedenen medizinischen Gruppen, die Microsofts Version der Technologie verwenden, geben an, dass sie ihre Dokumentation um bis zu 50 Prozent reduziert haben.
Zurzeit befindet sich die Technologie noch in der Entwicklung. Viele der Probleme, die bei der Spracherkennung auftreten, wie z. B. das Sortieren von mehreren Sprechern und der Umgang mit Akzenten, sind auch bei der medizinischen Transkription zu beachten.
Ein weiteres Problem ist, dass das Programm möglicherweise wichtige Informationen nicht aus der Transkription herauszieht oder, was noch schlimmer ist, nicht existierende Teile einfügt, die als "Halluzinationen" bezeichnet werden
Und schließlich muss jedes Programm an die fast schwindelerregende Anzahl medizinischer Fachgebiete und deren Terminologie angepasst werden ("durchschnittliche Patiententemperatur" bedeutet für Kinderärzte und Geriater sehr unterschiedliche Zahlen).
Zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Berichts werden die mit ambienter Sprachtechnologie erstellten Notizen von menschlichen Gutachtern überprüft, bevor sie in ein EMR-System eingegeben werden.
Das Versprechen der Spracherkennung
Trotz dieser derzeitigen Unzulänglichkeiten sieht die Gesundheitsbranche das Potenzial der umgebenden medizinischen Erkennung. Allein der Markt für medizinische Transkriptionssoftware ist riesig und wird im Jahr 2019 auf 1,32 Milliarden Dollar geschätzt. Diese Zahl wird bis 2027 voraussichtlich auf 4,89 Milliarden steigen.
Wie bereits erwähnt, ist Microsoft ein wichtiger Akteur in diesem Bereich. Dies gilt insbesondere nach dem Kauf des Softwareunternehmens Nuance im vergangenen Jahr für 19,7 Milliarden. Nuance ist ein Pionier auf dem Gebiet der Spracherkennung und der künstlichen Intelligenz (KI). Die Dragon Speech-Technologie von Nuance wird von 55 Prozent der Ärzte in den USA eingesetzt und ist in über 10.000 Gesundheitseinrichtungen weltweit zu finden. Auch Amazon hat mit seinen Softwareplattformen Amazon Transcribe Medical und Comprehend Medical in die Spracherkennung investiert. Oracle scheint mit der Übernahme von Cerner der letzte große Akteur zu sein.
Abschließende Überlegungen
Burnout bei Ärzten ist ein großes Problem im Gesundheitswesen. Sie wenden sich der Technologie zu, um es zu verlangsamen oder besser noch, es zu stoppen. Ambient Intelligent Transcription, ein Ableger der Spracherkennung, hofft, dies durch die Automatisierung eines Großteils der Dokumentation durch den Arzt zu erreichen.
Wenden Sie sich an einen Experten von Cybernet, wenn Sie mehr über diese Spitzentechnologie erfahren möchten und herausfinden wollen, ob sie die Lösung für Ihr Unternehmen im Gesundheitswesen ist.