患者的知识差距被认为是医疗界的一个关键短板，特别是在患者被期望在健康管理中发挥积极作用的时代。许多人发现难以理解他们的治疗选择、诊断结果和长期护理计划，因为跨护理团队的沟通不畅以及他们对复杂术语的有限接触。医疗AI专家兼验证工程师Chaitran Chakilam提出了一个由生成式AI驱动的框架，该框架可以改变医疗沟通并提供个性化的患者教育。
在他的最新研究论文《生成式AI驱动的框架在复杂医疗生态系统中简化患者教育和治疗物流》中，Chakilam的提案解决了提高患者理解和行动能力的挑战。
AI赋能的患者教育
当今时代的医疗系统变得越来越复杂。患有罕见或慢性疾病的患者经常需要面对不断变化的治疗方案、诊断程序和多部门护理。不幸的是，简短的咨询、静态视频、宣传册和其他现有的患者教育资源不足以确保非技术背景或服务不足背景的患者完全理解信息。通过他的框架，Chakilam提出了一种生成式人工智能（AI）解决方案，可以根据每个患者的理解水平、病情、语言偏好和学习风格进行调整。
“健康教育不应再是通用的单向传递，”Chakilam说。“通过生成式AI，我们可以个性化学习材料，并创建一个以患者为中心的互动教育体验。”
生成式AI和语义学习引擎
Chakilam利用了一个由生成式AI驱动的语义学习引擎作为其框架的核心，该引擎结合了自适应学习技术、本体推理和自然语言处理。除了翻译医疗信息外，它还根据患者的独特档案个性化和上下文化这些信息。
首先，该系统收集有关患者的诊断、治疗计划和首选学习方式的结构化数据。然后，它利用嵌入在患者学习体验中的行为标记和反馈循环来评估理解水平。这些输入用于策划个性化学习路径，结合语音助手、可解释的视频、信息图和交互式问答模块。
Chakilam工作的一个关键方面是使用本体论，即能够编码医疗症状、术语、治疗方法和程序之间关系的语义框架。这使生成式AI能够从患者的当前理解出发，推断和生成逻辑上连贯的教育路径，并简化术语。此外，为了逐步构建患者的知识，可解释的人工智能（XAI）层会不断解析陌生的短语或缩写。
跨越医疗生态系统的数字桥梁
超越医生办公室或病床，Chakilam的AI驱动教育框架有潜力通过在整个护理生态系统中充当统一的数字层，连接医院、护理人员、保险公司、门诊诊所和药房。
该框架还有助于跟踪患者的治疗过程，并在关键节点自动提供教育提示或总结。它还可以根据每个患者的邮政编码或保险计划定制资源地图，提供饮食指导、随访测试时间表、社区资源和心理健康支持选项。护理人员可以获得与患者状况相一致的简化支持计划，确保家庭护理决策是知情且一致的。
当这些功能扩展到药房和保险门户时，该框架可以防止利益相关者之间的沟通不畅，提高理赔准确性，并减少行政负担。这有助于实现真正的连续护理，确保患者教育和后勤协调同步进行。
缩小公平差距
对医疗教育公平的承诺是Chakilam框架的一个突出特点。传统的教育资源通常假设具有一定的文化熟悉度、数字素养和读写能力，这可能排除了大量人群。Chakilam的方法利用包容性、自适应和语言多样化的工具，试图颠覆这一模式。
生成式AI框架可以生成多种方言和语言的内容，并内置对文化相关类比和地区医疗术语的支持。这对于服务不足的人群或多语言社区非常有用，因为在这些社区中，误解一条医疗指令可能导致严重后果。
该系统通过在患者已经使用的平台上提供材料来优先考虑可访问性。基于音频的内容可以帮助老年人或视障人士，而视觉学习模块则支持那些识字有限的人。
结论
世界各地的医疗系统现在都在努力变得更加包容、高效和响应迅速。在这种情况下，Chaitran Chakilam的生成式AI框架承诺通过解决沟通中断和信息过载的根本问题，使医学知识更加易于获取和赋权。
“随着医疗的发展，教育也必须随之发展。生成式AI提供了前所未有的机会，为每位患者提供量身定制、及时且易于理解的信息，无论他们的背景或状况如何。我们的目标是使知识成为一种权利，而不是特权，通过智能、以人为本的技术，弥合诊断与理解之间的最后一英里。”Chakilam总结道。
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