ابتكار نظام تصنيف الطوارئ لتحسين رعاية الأمهات والمواليد: نتائج مبهرة من الهند!

في خطوة مبتكرة تهدف إلى تعزيز رعاية الأمهات والمواليد الجدد، قدمت شركة Noora Health نظاماً جديداً يعتمد على نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) للمساعدة في تصنيف الطوارئ الطبية. يتمثل التحدي الأكبر الذي يواجهه فريق الممرضات في الشركة في تحديد الاستفسارات الأكثر إلحاحًا التي تحتاج إلى تدخل عاجل. ومع ارتفاع عدد الاستفسارات الطبية الشهرية إلى أكثر من 50,000، كان من الضروري تحسين طرق الإدارة.

تم تصميم النظام الجديد لتجاوز العوائق التي واجهتها النماذج السابقة، حيث كان من الصعب فهم الأخطاء التي تحدث في عملية التصنيف. عبر تقسيم عملية التصنيف إلى مرحلتين: استخدام نموذج لغوي كبير لاستخراج الأعراض والسياق المرضي من الاستفسارات، وبعد ذلك تطبيق قاعدة حتمية لتحديد ما إذا كان الاستفسار يمثل حالة طوارئ.

هذه التحسينات أدت إلى زيادة معدل التعرف على الحالات الطارئة من 0.565 إلى 0.810، وزيادة معدل ف1 من 0.606 إلى 0.702. من الواضح أن القواعد الهيكلية هي التي تقود معظم الزيادات في الدقة. كما سمحت هذه الخطوات الجديدة للخبراء السريريين بالتحقق من كل مرحلة من النظام، مما يضمن تصحيح أي أخطاء بسرعة ودون الحاجة إلى تقييمات مكلفة.

منذ إطلاق النظام، تمكن من تصنيف 152,421 استفسارًا طبيًا، وتم تحديد 28,535 منها على أنها حالات طارئة. وكانت نسبة التصعيد المفرط 17.8%، دون زيادة في حالات الطوارئ التي تم التغاضي عنها. كما أضاف الأطباء 48 قاعدة جديدة منذ إطلاق التطبيق، وهو دليل على تطوير حلقة تصحيح أسرع.