使用生成人工智能的商业产品包括环境写字器,自动化文档和调度,收入周期管理,患者参与和教育以及事先授权平台

科学领域:

• 医疗信息学 医疗信息学
• 人工智能在医学中的应用
• 自然语言处理自然语言处理.

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地融入临床实践,改变了医疗保健.
• 大型语言模型 (LLM) 是推动这一转型的关键AI进步.
• 在医疗保健机构中,LLM优化了文档,管理和患者参与.

研究的目的:

• 审查目前医疗保健中大型语言模型的现状.
• 识别新兴的商业应用及其潜在好处.
• 讨论LLM在临床实践中整合的局限性和未来考虑.

主要方法:

• 审查新兴的商业生成人工智能产品,特别是环境书记.
• 分析应用程序在诸如自动化文档,调度,收入周期管理,患者参与和事先授权等领域.
• 确定当前的局限性以及未来的伦理,临床和运营方面的考虑.

主要成果:

• 目前有大约90个商业生成人工智能平台,主要是环境写字器.
• 新兴的LLM应用程序显示了提高提供商效率和付款人-提供商对齐的潜力,特别是在自动化事先授权方面.
• 关键的局限性包括缺乏监管监督,现有的偏见,电子健康记录的互操作性问题以及医生买入不足.

结论:

• 法律学历提供了提高医疗保健工作流程和效率的巨大潜力.
• 解决与监管,偏见,互操作性和利益相关方信任有关的局限性对于成功采用至关重要.
• 未来的进步需要仔细考虑道德,临床和操作因素.