Almanac Copilot：面向自主电子健康记录导航的智能体
人工智能
2024-05-16 v2 人机交互
信息检索
机器学习
摘要
临床医生花费大量时间进行临床文档记录，效率不足会影响护理质量并增加医生倦怠感。尽管电子医疗记录（EMR）有着巨大的前景，但从纸质记录过渡到电子记录反而与医生福祉呈负相关，这部分原因包括差劲的用户体验、增加的文档负担以及警报疲劳。在本研究中，我们提出了Almanac Copilot，一种能够帮助临床医生完成EMR特定任务（如信息检索和处方安排）的自主智能体。在基于真实患者数据的合成评估数据集EHR-QA上，Almanac Copilot以74%（n=221项任务）的成功任务完成率，平均得分2.45（满分3分，95%置信区间：2.34-2.56）。通过自动化常规任务并简化文档流程，我们的研究结果凸显了自主智能体在缓解当前EMR系统对临床医生施加的认知负担方面的巨大潜力。
引用
@article{arxiv.2405.07896,
title = {Almanac Copilot: Towards Autonomous Electronic Health Record Navigation},
author = {Cyril Zakka and Joseph Cho and Gracia Fahed and Rohan Shad and Michael Moor and Robyn Fong and Dhamanpreet Kaur and Vishnu Ravi and Oliver Aalami and Roxana Daneshjou and Akshay Chaudhari and William Hiesinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07896},
year = {2024}
}