Een recente studie van de Pennsylvania State University (PSU), onder leiding van hoofdonderzoeker Nan Zhang, introduceert ‘FaMeSumm’framework ( the Faithfulness for Medical Summarization) . Het gaat hier om een vernieuwend AI-framework, dat is ontworpen om de betrouwbaarheid en accuratesse van medische samenvattingen te verbeteren met behulp van kunstmatige intelligentie. Experimenten met datasets in het Engels en Chinees tonen aan dat het framework aantoonbare verbeteringen realiseert ten opzichte van andere grote taalmodellen.
Er is dus nadrukkelijk een groeiende rol van AI bij het verbeteren en automatiseren bij het verbeteren van medische samenvattingen en andere documentatieprocessen. Met name in zorgcentra rukt bijvoorbeeld, dankzij AI, ook spraakgestuurde rapportage snel op. Het nieuwe onderzoek van Zhang heeft tot doel om de efficiëntie en betrouwbaarheid van AI-gebaseerde medische documentatie tools te verbeteren. Volgens de onderzoekers is dit in de praktijk gelukt en wordt dit ook door medisch professionals bevestigd. De mogelijkheden van AI in de medische rapportage zijn de afgelopen jaren aanzienlijk toegenomen en worden met dit soort initiatieven voortdurend verbeterd. Snelle effectieve automatisering van medische rapportage op grote schaal ia onontkoombaar en heeft zonder meer een grote toekomst.
IBM Watson legde basis
Een belangrijk fundament voor deze mogelijkheden werd gelegd door de AI-gigant IBM Watson, een bedrijf dat in 2022 door IBM werd afgestoten. Watson heeft met zijn geavanceerde natuurlijke taalverwerking in ieder geval zeker de manier waarop medische professionals patiëntendossiers en klinische studies interpreteren veranderd. ChatGPT, aan de andere kant, heeft de afgelopen jaren onder meer
indruk gemaakt door het genereren van informatieve samenvattingen en het beantwoorden van medische vragen.
Medisch schrijven is een discipline waarbij vooral betrouwbaarheid essentieel is. Het betreft concreet onder meer het schrijven van medische samenvatting, wetenschappelijke artikelen, onderzoeksverslagen, handleidingen maar ook het uitschrijven van de gesprekken die in de spreekkamer plaatsvinden. Het gaat om een nauwkeurig en tijdrovend werkje, dat niet alleen om grondige kennis van medische terminologie en concepten vraagt, maar ook vereist dat de behoeften van de doelgroepen goed worden begrepen.
Frame work voor medische samenvattingen
Het nieuwe FaMeSumm-framework helpt daarbij en verbetert volgens betrokkenen de betrouwbaarheid van de gegenereerde medische samenvattingen, die opvallend trouw blijven aan de oorspronkelijke medische teksten. Het systeem maakt gebruik van contrastief leren en integreert medische termen binnen hun context teneinde de nodige nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te garanderen. Experimenten met datasets in het Engels en Chinees tonen aan dat FaMeSumm aantoonbare verbeteringen realiseert ten opzichte van andere taalmodellen. Het onderzoek bevestigt hoe dan ook de ondersteuning die kunstmatige intelligentie aan medische professionals kan geven bij het realiseren van meer geautomatiseerde, snellere, nauwkeurigere en betrouwbaardere medische samenvattingen.
