Os pacientes devem trazer mais dados para as consultas médicas? Todo mundo (médicos no LinkedIn) fala sobre como os pacientes reais não são como as vinhetas nesses artigos de IA. Mas... Talvez nosso objetivo deva ser tornar as visitas o mais semelhantes possível às vinhetas. Você faria isso obtendo o máximo de informações possível sobre os pacientes de qualquer fonte disponível, sem que o paciente precisasse se lembrar de todos os detalhes. Coisas como: > Tornar mais fácil para os provedores extrair dados de trocas de informações de saúde entre os estados e analisar as informações para que apenas as coisas relevantes estejam lá > Ser capaz de compartilhar o histórico relevante do ChatGPT com seu médico para obter informações sobre a progressão de sua doença ou pode extrair /histórico de anos atrás (por exemplo, eles perguntaram sobre os efeitos colaterais do medicamento X há 3 anos, eles estavam tomando aquele medicamento) > Criando espaços de trabalho colaborativos no estilo ChatGPT entre você e seu médico, onde agentes autônomos lidam com triagem/admissão/monitoramento e o médico pode ver um resumo do que aconteceu > Wearables e hardware doméstico que podem monitorar as condições de forma mais passiva para que o paciente não precise se lembrar das métricas > Alexas, aplicativos ou chamadas automatizadas que perguntam ao paciente sobre como ele está se sentindo e a progressão de seus sintomas regularmente e sintetizam isso no registro Junte tudo isso e deve se parecer com as vinhetas em que eles testam esses modelos. O argumento histórico tem sido que ter todos esses dados coloca o trabalho desnecessário nos médicos. Os dados de diferentes lugares vêm em formatos diferentes, então eles precisam trabalhar para juntá-los. Ou a maioria dos dados não será útil para o médico quando muitos deles são lixo ou inacionáveis, então simplesmente incham tudo. No entanto, a grande parte é que a IA agora pode atuar como uma boa ferramenta de síntese. A interoperabilidade semântica pode pegar dados de diferentes lugares/formatos e conectá-los com base no significado. Os mecanismos de recuperação contextual podem obter dados contextuais sobre o paciente e apenas revelar as anomalias ou áreas para se aprofundar. A barreira não é mais a interpretação. [Pst, falamos sobre isso em nosso próximo curso de LLMs na área da saúde, que começa em 9/8. Você pode se inscrever nos comentários]