Vers le soulagement de la charge des cliniciens par la génération automatique de notes de suivi.
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62 Cours
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Aperçu
Découvrez comment la génération automatisée de notes de progression à partir des données des dossiers médicaux électroniques peut réduire la charge des cliniciens, alors que le Dr Sarvesh Soni présente un cadre novateur utilisant des LLM pour traiter les données structurées des patients tout en répondant aux préoccupations de confidentialité.
Programme
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- Introduction à la Charge des Cliniciens
-- Aperçu de la charge de travail des cliniciens et du rôle de la documentation
-- Impact de la documentation des Dossiers Médicaux Électroniques (DME) sur le stress et l'efficacité des cliniciens
- Fondamentaux des Dossiers Médicaux Électroniques (DME)
-- Structure et types de données des DME
-- Pratiques actuelles de documentation des DME
- Fondamentaux des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMs)
-- Introduction aux LLMs et leurs capacités
-- Application des LLMs dans le domaine de la santé
- Cadre pour la Génération Automatisée de Notes de Progrès
-- Aperçu du cadre novateur proposé par le Dr. Sarvesh Soni
-- Étapes du traitement des données structurées des patients à l'aide de LLMs
-- Intégration des LLMs avec les systèmes DME
- Répondre aux Préoccupations en Matière de Confidentialité
-- Principales questions de confidentialité lors de la gestion des données des patients
-- Techniques pour garantir la confidentialité et la sécurité des données
-- Conformité réglementaire (HIPAA, RGPD)
- Mise en Œuvre et Évaluation
-- Mise en place d'un système automatisé de notes de progrès dans les environnements de santé
-- Évaluation de l'efficacité du cadre
-- Étude de cas : Application et résultats dans le monde réel
- Considérations Éthiques et Pratiques
-- Implications éthiques de l'automatisation dans les environnements cliniques
-- Formation et adaptabilité pour les cliniciens
-- Opportunités et défis futurs
- Conclusion et Orientations Futures
-- Récapitulatif des avantages potentiels pour la réduction de la charge des cliniciens
-- Progrès dans les LLMs et améliorations futures potentielles
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