تم إطلاق مجلس Hippocratic AI للمستشارين التمريضيين، والذي يتألف من ممرضات مسجلات (RN) من أنظمة الرعاية الصحية الرائدة وشركات الرعاية الصحية الرقمية. وسيعمل هذا المجلس جنبًا إلى جنب مع مجلس المستشارين الطبيين لـ Hippocratic AI من أجل تشكيل نموذج اللغة الكبير (LLM) الخاص بالشركة للرعاية الصحية، وضمان استعدادها للتنفيذ.
تواجه صناعة الرعاية الصحية حاليًا نقصًا كبيرًا في العاملين الطبيين، مع توقعات تشير إلى نقص عالمي في العمالة الصحية بلغت 10 ملايين عامل صحي بحلول عام 2030. وقد بدأ هذا النقص بالفعل في التأثير على المرضى ومقدمي الرعاية. أظهرت الأبحاث باستمرار أن هناك ترابطًا مباشرًا بين نسبة العاملين التمريض وسلامة المرضى، حيث يؤدي ازدياد أعداد المرضى لكل ممرض إلى زيادة في معدلات الوفيات والمرضى. ومع ذلك، فإن تقدم الذكاء الاصطناعي الإنتاجي يقدم نموذجًا جديدًا يمكن أن يحدث ثورة في رعاية التمريض.
تتطلع الممرضات إلى استغلال إمكانات الذكاء الاصطناعي الإنتاجي لجعل عملهم قابلاً للتوسعة بلا حدود مع تقديم أعلى مستويات الرعاية للمرضى. تعتقد ميشيل فويسارد، مديرة إدارة الرعاية في Hippocratic AI ونفسها ممرضة، أن تقنية الذكاء الاصطناعي لديها القدرة على سد الفجوات في القوى العاملة في مجال الرعاية الصحية، مع استفادة ليس فقط للمرضى ولكن أيضًا لرفاهية الممرضات نفسهن.
سيشمل مجلس المستشارين التمريضيين، بقيادة ميشيل فويسارد وصوفيا بوساكا، أفرادًا مرموقين من مختلف الخلفيات الصحية، بما في ذلك القادة التمريضيين والاقتصاديين والمبتكرين والباحثين. وسيقدم أعضاء هذا المجلس ثروة من المعرفة والخبرة لبناء حل يمكن أن يمكِّن الممرضات ويتيح رعاية فعالة وآمنة للمرضى.
تعمل Hippocratic AI على تطوير نموذج اللغة الكبير الموجه نحو السلامة خصيصًا لتطبيقات الرعاية الصحية، وخاصةً السيناريوهات غير التشخيصية الموجهة للمرضى. بالفعل، أظهرت Hippocratic AI أداءً متفوقًا مقارنة بـ GPT-4 في أكثر من 100 شهادة صحية. يرجع هذا الإنجاز إلى تدريبها على المفردات المحددة للرعاية الصحية وإعطاء الأولوية للتعلم المعزز بالتغذية الراجعة من البشر.
يعد مجلس المستشارين التمريضيين جزءًا أساسيًا من النهج التعاوني لـ Hippocratic AI لضمان سلامة وتأثير نموذج اللغة الكبير. من خلال تقديم رؤى فريدة حول تجربة المريض والرعاية التمريضية وسير العمل السريري، سيوجه أعضاء المجلس تطوير النموذج واستعراضه. ستكون خبرتهم حاسمة في إنشاء التعليم وسيولة الأعمال السريرية، وسياسات السلامة والجودة، وبروتوكولات إشراك المرضى.
الممرضات هن عمود النظام البيئي للرعاية الصحية، حيث تتمتع بمعرفة واسعة وتفاعلات مباشرة مع المرضى. من خلال تمكين الممرضات بتقنية الذكاء الاصطناعي، تهدف Hippocratic AI إلى تحويل الصناعة من خلال تعزيز خبراتهن وضمان أن التكنولوجيا تعمل بتناغم مع المحترفين في الخط الأمامي. وبدعم من مجلس الاستشاريين التمريضيين، تتصدر Hippocratic AI قائمة الشركات في مجال الذكاء الاصطناعي الإنتاجي للرعاية الصحية، وتقدم حلولًا مبتكرة تعيد تشكيل مستقبل الرعاية للمرضى.
قسم الأسئلة الشائعة:
1. ما هو مجلس الاستشاريين التمريضيين لـ Hippocratic AI؟
أطلقت Hippocratic AI مجلسها للاستشاريين التمريضيين، والذي يضم ممرضات مسجلات من أنظمة الرعاية الصحية الرائدة وشركات الرعاية الصحية الرقمية. سيتعاون المجلس مع مجلس المستشارين الطبيين لـ Hippocratic AI من أجل تشكيل نموذج اللغة الكبير (LLM) الخاص بالشركة للرعاية الصحية وضمان استعدادها للتنفيذ.
2. لماذا هناك نقص في العاملين الطبيين في صناعة الرعاية الصحية؟
تواجه صناعة الرعاية الصحية نقصًا كبيرًا في العاملين الطبيين، مع توقعات تشير إلى نقص عالمي في العمالة الصحية بلغت 10 ملايين عامل صحي بحلول عام 2030. يترتب على هذا النقص آثار على المرضى ومقدمي الرعاية، حيث تشير الدراسات إلى أن نسب العاملين التمريض تؤثر مباشرة على سلامة المريض ونتائج العلاج.
3. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي الإنتاجي أن يحدث ثورة في رعاية التمريض؟
يمتلك الذكاء الاصطناعي الإنتاجي القدرة على جعل رعاية التمريض قابلة للتوسعة بلا حدود، مع تقديم رعاية عالية الجودة للمرضى. عن طريق استغلال تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، يمكن للممرضات سد الفجوات في قوى العمل في صناعة الرعاية الصحية، مع استفادة المرضى والممرضات على حد سواء.
4. من هم أعضاء مجلس الاستشاريين التمريضيين؟
يترأس مجلس الاستشاريين التمريضيين ميشيل فويسارد، مديرة إدارة الرعاية في Hippocratic AI، وصوفيا بوساكا. يضم المجلس أشخاصًا مرموقين من خلفيات صحية متنوعة، بما في ذلك القادة التمريضيين والاقتصاديين والمبتكرين والباحثين.
5. ما هو تركيز النموذج اللغة الكبير الموجه نحو السلامة لشركة Hippocratic AI؟
تعمل Hippocratic AI على تطوير نموذج اللغة الكبير الموجه نحو السلامة خصيصًا لتطبيقات الرعاية الصحية، وبالأخص في السيناريوهات غير التشخيصية الموجهة للمرضى. أبدت هذه التقنية أداءً متفوقًا مقارنةً بنموذج
The source of the article is from the blog anexartiti.gr