Sollten Patienten mehr Daten zu ihren Arztbesuchen mitbringen? Alle (Ärzte auf LinkedIn) sprechen darüber, wie echte Patienten nicht wie die Vignetten in diesen KI-Papieren sind. Aber… vielleicht sollte unser Ziel sein, die Besuche so ähnlich wie möglich zu den Vignetten zu gestalten. Das würden Sie erreichen, indem Sie so viele Informationen wie möglich über die Patienten aus allen verfügbaren Quellen sammeln, ohne dass der Patient sich an alle Details selbst erinnern muss. Dinge wie: > Es einfacher machen für Anbieter, Daten aus Gesundheitsinformationsaustausch über Bundesstaaten hinweg abzurufen und die Informationen so zu parsen, dass nur die relevanten Dinge vorhanden sind. > Die Möglichkeit, relevante ChatGPT-Verläufe mit Ihrem Arzt zu teilen, um Einblicke in den Verlauf Ihrer Krankheit zu erhalten oder /history von vor Jahren abzurufen (z. B. sie haben vor 3 Jahren nach den Nebenwirkungen von X-Medikament gefragt, sie waren auf diesem Medikament). > Erstellung von kollaborativen ChatGPT-ähnlichen Arbeitsbereichen zwischen Ihnen und Ihrem Arzt, in denen autonome Agenten die Triage/Intake/Überwachung übernehmen und der Arzt eine Zusammenfassung dessen sehen kann, was passiert ist. > Tragbare Geräte und Hardware für zu Hause, die Bedingungen passiv überwachen können, sodass der Patient sich keine Metriken merken muss. > Alexas, Apps oder automatisierte Anrufe, die den Patienten regelmäßig fragen, wie es ihnen geht und wie sich ihre Symptome entwickeln, und das in die Akte synthetisieren. Wenn man das alles zusammenfügt, sollte es wie die Vignetten aussehen, an denen diese Modelle getestet werden. Das historische Argument war, dass all diese Daten unnötige Arbeit für die Kliniker schaffen. Daten aus verschiedenen Quellen kommen in unterschiedlichen Formaten, sodass sie arbeiten müssen, um sie zusammenzufügen. Oder die meisten Daten sind für den Arzt nicht nützlich, wenn so viel davon Müll oder nicht umsetzbar ist, sodass es alles nur aufbläht. Der großartige Teil ist jedoch, dass KI jetzt als gutes Synthesewerkzeug fungieren kann. Semantische Interoperabilität kann Daten aus verschiedenen Orten/Formatierungen nehmen und sie basierend auf der Bedeutung verbinden. Kontextuelle Abrufmaschinen können kontextuelle Daten über den Patienten nehmen und nur die Anomalien oder Bereiche hervorheben, in die man tiefer eintauchen sollte. Die Barriere ist nicht mehr die Interpretation. [Pst, wir sprechen darüber in unserem kommenden Kurs zu LLMs im Gesundheitswesen, der am 9.8. beginnt. Sie können sich in den Kommentaren anmelden.]