We hebben allemaal gemerkt hoe kunstmatige intelligentie (AI) ons dagelijks leven makkelijker maakt: van het beheren van je agenda tot het schrijven van e-mails en het samenvatten van documenten.
Maar AI kan veel meer dan dat – het kan zelfs levens redden. In een recent proof of concept hebben we een slimme bot ontwikkeld met Azure AI Studio en GPT-4 die de wachttijden bij noodgevallen halveert. In dit artikel delen we hoe we dit hebben aangepakt.
Meer noodoproepen, minder personeel
Zorginstellingen staan voor de uitdaging om de zorg betaalbaar en aantrekkelijk te houden. De toenemende zorgvraag, stijgende kosten en een tekort aan personeel merken ze ook op de spoedpost. Daar moeten ze snel en accuraat reageren op noodoproepen, en bepalen hoe ernstig de situatie is. Elke seconde telt.
Een typisch proces voor noodoproepen ziet er als volgt uit:
| Stap | Beschrijving |
|---|---|
| 1. Begroeting & contact | Begin met een beleefde begroeting. Zorg voor directe communicatie met de patiënt en verifieer persoonlijke gegevens (ID, adres, telefoon, huisarts) |
| 2. Situatie verduidelijken | Stel open vragen om het probleem te begrijpen (bijv. Wat is er gebeurd? Hoe voelt u zich?). Houd rekening met factoren zoals medicatie, risicogroepen en eventuele communicatiebarrières. |
| 3. Hulpbehoefte bepalen | Vraag de patiënt welke hulp ze zoeken (bijv. "Hoe kan ik u helpen?"). |
| 4. Klacht Beoordelen & Selecteren | Selecteer op basis van de informatie de meest urgente en passende hoofdklacht. |
| 5. Medische Geschiedenis | Vraag naar de medische geschiedenis van de patiënt (bijv. dagelijkse medicatie, chronische aandoeningen, eerdere specialistische zorg). |
| 6. Klachten Samenvatten | Geef een beknopte samenvatting van de klachten van de patiënt en hun hulpverzoek. |
| 7. Vervolgacties | Bepaal de juiste vervolgstappen, zoals een telefonisch consult, huisbezoek, advies, inzet van hulpdiensten, recept of doorverwijzing. |
| 8. Voorlichting & Advies | Leg mogelijke oorzaken van de symptomen uit en geef zelfzorgadvies met behulp van betrouwbare bronnen. |
| 9. Veiligheidsnet | Geef bij urgente gevallen duidelijke instructies over wat te doen als de symptomen verergeren. Adviseer bij minder urgente gevallen wanneer verdere hulp moet worden gezocht. |
| 10. Zelfzorgadvies | Bied eenvoudig zelfzorgadvies aan (bijv. neem medicatie, breng een koud kompres aan, rust in een stabiele positie). |
| 11. Begrip Bevestigen | Zorg ervoor dat de patiënt het plan begrijpt en ermee instemt. |
| 12. Documentatie | Documenteer de interactie duidelijk en volledig, inclusief eventuele afwijkingen in het proces, consultaties en gegeven adviezen. |
Maar wat als er steeds meer oproepen komen, en de wachttijden langer worden?
Wat als het personeel overbelast raakt, en fouten maakt?
En wat als, en dit is de kern van het probleem, bekwaam personeel beperkt beschikbaar is om oproepen efficient te verwerken en analyseren?
Daar worstelt spoedzorg mee. En dit is waar kunstmatige intelligentie (AI) een verschil kan maken.
Het proces opbouwen met Azure AI Studio en GPT-4
We zagen een kans om dit probleem aan te pakken, waar veel regio's mee worstelen.
Met behulp van Azure AI Studio and GPT-4Met Azure AI studio en GPT-4 creëerden we een bot die medewerkers kon ondersteunen met het beantwoorden van vragen. Onze aanpak was gebaseerd op prompt engineering om GPT-4 te trainen volgens de bestaande richtlijnen.
Het doel was om de bot in staat te stellen slimme beslissingen te nemen over de ernst van de noodoproepen. Dit vereiste dat het model werd gevoed met een reeks zorgvuldig samengestelde prompts en antwoorden. Dit leerde het effectief om noodgevallen nauwkeurig te classificeren. Daarnaast hebben we Azure AI Speech Service geïntegreerd, zodat de AI-agent niet alleen kon spreken, maar ook Nederlands (in verschillende dialecten) kon begrijpen.
De reality check
Wanneer iemand in nood (of een bijstander) belt, beoordeelt de bot via gerichte vragen hoe urgent de situatie is.
Bijvoorbeeld, bij een melding van benauwdheid stelt de digitale assistent controlevragen.
Daarnaast detecteert de bot ook of iemand nog goed kan communiceren, hijgt, enz.
Op die manier wordt de urgentie bepaald. Er wordt direct een ambulance gestuurd en advies gegeven over verdere hulpverlening. Of, als een ambulance niet nodig is, vraagt de bot door en adviseert binnen welke tijdsspanne een dokter geraadpleegd moet worden of dat zelfhulp voldoende is.
De AI-oplossing genereert ook automatisch een rapport aan het einde van elk gesprek, waarin de situatie, de conclusie en de beslissing worden vermeld. Dit helpt bij het opstellen van rapporten voor auditdoeleinden.
Slimme bot, grote impact: 50% kortere wachttijden op de spoedeisende hulp
De resultaten van de testfase met de AI-agent zijn veelbelovend en tonen duidelijke voordelen die niet alleen de operationele capaciteiten verbeteren, maar ook een directe impact hebben op de kwaliteit van de zorg.
Hieronder volgt een overzicht van een aantal meetbare successen en voordelen die we hebben waargenomen:
- 50% kortere wachttijden: Onze oplossing verminderde wachttijden met meer dan 50%, een aanzienlijke verbetering die levens kan redden in kritieke situaties.
- Consistente Classificatie: Hoewel de nauwkeurigheid van de classificaties van de bot nog niet perfect is, houdt het zich consistent aan de verstrekte richtlijnen, wat zorgt voor betrouwbaarheid in het besluitvormingsproces.
- Schaalbaarheid: De AI-agent kan een groter aantal oproepen verwerken zonder dat de prestaties verminderen.
- Verbeterde interpretatie van klinische gegevens: De snelle inferentiecapaciteiten van AI verbeteren de interpretatie van klinische gegevens, wat helpt bij het prioriteren van urgente gevallen.
- Verminderde werkdruk: Het belangrijkste resultaat is dat werknemers minder werkdruk en stress ervaren, waardoor ze zich kunnen concentreren op kritieke taken waarbij menselijke expertise onmisbaar is. En ze met meer plezier naar hun werk gaan.
Belangrijke factoren voor het succes van AI-bots in de gezondheidszorg
Zoals we hebben geleerd, biedt de bot ongekende mogelijkheden voor het verbeteren van patiënttriage en het optimaliseren van zorgtrajecten. Echter, de implementatie van AI in de gezondheidszorg is niet zonder uitdagingen. Het succes van AI hangt af van een aantal belangrijke factoren:
- Definitie van Triagerichtlijnen: Om effectief te werken, moeten de symptomen en aandoeningen die patiënten naar de juiste uitkomst leiden, duidelijk worden gedefinieerd.
- Gebruikerstraining: Eindgebruikers, zoals spoedeisende artsen, moeten worden getraind om gegevens correct in te voeren in het AI-hulpmiddel, zodat het hulpmiddel nauwkeurige triagebeslissingen kan nemen.
- Ethische Uitdagingen: AI is zo goed als de maker, die mogelijk vooroordelen heeft. Hoewel Azure AI Studio helpt deze te filteren, zijn sommige biases noodzakelijk, bijvoorbeeld bij genetische afwijkingen, die de AI-assistent nog niet meeneemt.
- Kwaliteit van invoer: Het is essentieel dat richtlijnen en invoer correct worden uitgevoerd, en dat rekening wordt gehouden met de achtergrond van de patiënt. In de zorg is het cruciaal om fouten te minimaliseren. Daarom adviseren we om de bot als assistent te gebruiken, ter ondersteuning van het gesprek, in plaats van als vervanger van mensen.
What's next?
De resultaten van de AI-oplossing zijn veelbelovend, maar er is nog veel meer mogelijk. Een volgende stap is het invoeren van de gespreksverslagen, zodat AI patronen in patiëntgegevens kan analyseren, personen kan identificeren die risico lopen op bepaalde aandoeningen, en preventieve maatregelen kan aanbevelen. Dit vermindert uiteindelijk de last voor hulpdiensten.
De virtuele hulpverlener kan op verschillende manieren worden ingezet en kan elke vorm van interactie op basis van richtlijnen overnemen. Bijvoorbeeld, bij huisartsen kan de bot helpen met het geven van advies en het stellen van diagnoses. Tijdens virtuele consulten kan AI de diagnostische nauwkeurigheid verbeteren en de documentatie stroomlijnen.
English (Australia)
Nederlands