anamnesis.ai

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プロジェクトの説明：AI駆動型のANAMNESISコレクションシステム

概要

このプロジェクトの目的は、ヘルスケアドメインでAI主導のANAMNESISコレクションシステムを開発することを目的としています。このシステムは、FHIR（高速ヘルスケア相互運用性リソース）の機能を活用します。これは、会話型AIを介して患者の病歴（ANAMNESIS）を収集するためのCHATGPT APIです。

技術コンポーネント

1. FHIR（高速医療相互運用性リソース） ：

   • 患者のANAMNESISデータの構造化、保存、および取得に使用されます。
   • ヘルスケアデータ標準のコンプライアンスを保証します。
   • 他のヘルスケアシステムとの潜在的な将来の統合を促進します。
   • BSD：https：//github.com/nazrulworld/fhir.resources

2. ChatGpt API ：

   • 会話型AIインターフェイスにパワーします。
   • 症状や病歴を収集するためにユーザーと関わっています。
   • インテリジェントおよび自然言語処理機能は、ユーザーエクスペリエンスとデータ収集の精度を高めます。

3. ANAMNESISデータ処理：

   • ユーザーからの応答は、特にObservationリソースを使用して各ANAMNESISを記録するFHIRに準拠した形式に処理および構造化されます。
   • データはSQLiteデータベースに保存され、相互作用の記録と収集された医療情報を維持します。

4. データ構造と検索：

   • 各ユーザーインタラクションは、一連のFHIR Observationエンティティを生成し、患者の現在の健康状態と履歴の本質を捉えています。
   • これらの観察結果は、MVPのために模擬Patientリソースにリンクされており、構造化された標準化されたANAMNESISレコードを促進します。

テストデータ

テストデータは、https：//springernature.figshare.com/collections/a_dataset_of_simulated_pa​​tient-physian_medical_interviews_with_a_focus_on_respiratory_cases/555842/1から取得しました

出典：スミス、クリストファー・ウィリアム。 Fareez、Faiha;パリック、ティシャ。 Wavell、クリストファー;シャハブ、サバ;シュヴァリエ、メーガン。 et al。 （2022）。呼吸器症例に焦点を当てたシミュレートされた患者 - 医師の医療インタビューのデータセット。 figshare。コレクション。 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.c.5545842.v1

結論

このプロジェクトは、より包括的なAI主導のヘルスケアデータ収集システムへの基礎的なステップとして機能します。最新のAI会話技術と標準化されたヘルスケアデータプロトコルを組み合わせることにより、ANAMNESISプロセスを合理化し、それにより患者ケアとヘルスケアデータ管理を強化することを目的としています。