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会話型 AI と人間の知能の組み合わせ
人間と AI の連携
NLP の開発は MI の将来の鍵です
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人間と AI は協力して医療上の課題に対処する必要がある

Apr 13, 2023 pm 12:34 PM
AI 人間の知性

人間と AI は協力して医療上の課題に対処する必要がある

人間の知能と人工知能を組み合わせることで、医療情報の分野で個人が直面する課題を解決でき、その結果、顧客エクスペリエンスが向上し、業務効率が向上します。これは製薬会社の調査によるもので、人工知能と人的要因を組み合わせることで、患者と医療専門家にとってより良い MI 体験を保証できることが示されています。

パンデミックが発生する前、MI チームはすでに、新しいチャネルからのリクエストの増加と、消費者向けの質の高いカスタマー サービス エクスペリエンスに対する期待の高まりに直面していました。新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) の感染拡大により、こうしたプレッシャーは劇的に高まり、情報への需要が急増しました。このうち最大 40% は、現場で要請できる資格のある人材が少ない夕方や週末に来ます。

会話型 AI と人間の知能の組み合わせ

多くの企業にとって、解決策はテクノロジーとイノベーションにあると考えられます。顧客は迅速かつ完全な回答を求めており、情報が人間からのものか人工知能からのものかは気にしないかもしれません。

現在の自動 MI テクノロジーは、これらの要件を処理する機能をすでに備えています。これらのツールは、人工知能と自然言語処理を活用して、最も複雑な質問であっても解釈して回答します。関連するデータベースを瞬時に検索し、ほぼ人間の言語を使用して適切な応答を生成することができ、あらゆるやり取りに顧客中心のアプローチをもたらします。

IBM によると、人工知能は、基本的な質問に答え、医療提供者のオフィスが開いていないときに患者をリソースにつなぐことができるチャットボットを通じて 24 時間サポートを提供するのに役立ちます。 AI は、問題を分類し、さらなる検討のために情報にフラグを立てるためにも使用される可能性があり、追加の注意が必要な健康状態の変化を医療提供者に警告するのに役立つ可能性があります。

人間と AI の連携

調査によると、製薬会社の約 3 分の 1 が、2022 年と 2023 年に MI ビジネス向けに新しい AI 機能を大規模に構築し、生産能力と世界的な一貫性を向上させることを計画しています。 AI エージェントを人間の MI サポート戦略に追加することの 3 つの主な利点は、コストの削減です。上級リーダーは 24 時間年中無休のサポートに限定的な価値を置いていますが、MI の専門家は主な利点として 24 時間年中無休の可用性を挙げ、次にコンプライアンス、アクセスしやすさ、正確性を挙げています。

回答者の間では、主な阻害要因は人間によるアプローチの方が顧客とコストにとってより個人的なものであるという認識であり、それに近いのが人間の専門家の知識と個別化が AI が提供できるものよりも優れているという認識でした。

いくつかの懸念にもかかわらず、900 人を超える医療専門家を対象とした MIT Technology Review Insights の調査では、医療専門家がすでに人工知能を使用してデータ分析を改善し、より適切な診断と治療の予測を可能にし、医療スタッフを管理上の負担から解放していることがわかりました。

NLP の開発は MI の将来の鍵です

NLP の使用には、臨床文書や発表された研究の作成、理解、分類が含まれる場合があります。 NLP システムは、患者の非構造化臨床記録を分析し、レポートを作成し、患者とのやり取りを文字に起こし、会話型人工知能を実行できます。

会話型 AI は AI チームとシームレスに統合でき、AI がより複雑なタスクに集中できるようになります。 AI は複数の言語とチャネルにわたる MI を理解してサポートでき、いつでも利用できるため、真の「オンデマンド」サポートを提供します。

ただし、これはプラグアンドプレイのソリューションではありません。人工知能と人間の知能のシームレスな統合を実現するには、プロセスの各段階で人間主導の設計と提供を行い、新しい技術的アプローチを実践的に習得する必要があります。

以上が人間と AI は協力して医療上の課題に対処する必要があるの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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