Обработка концепций — это технология, которая использует искусственный интеллект для предоставления гибких пользовательских интерфейсов. Эта технология используется в некоторых приложениях программного обеспечения для электронных медицинских записей (EMR) в качестве альтернативы более жесткой технологии на основе шаблонов.
Наиболее распространенными методами ввода данных в ЭМК являются шаблоны, распознавание голоса , транскрипция и обработка концепций.
Врач выбирает либо общий, либо симптоматический, либо диагностический шаблон, заранее подготовленный для типа случая в данный момент, делая его конкретным с помощью форм, списков выбора, флажков и полей для свободного текста. Этот метод стал преобладающим, особенно в неотложной медицине в конце 1990-х годов.
Врач диктует в компьютерное устройство распознавания голоса, которое вводит данные непосредственно в свободную текстовую область EMR.
Врач диктует историю болезни на записывающее устройство, которое затем отправляется транскрибатору для внесения в электронную медицинскую карту, как правило, в области свободного текста.
Обработка концепций, основанная на технологии искусственного интеллекта и булевой логике , пытается отразить ход мыслей каждого врача, вызывая в памяти элементы из прошлых случаев, которые совпадают или похожи на случай, рассматриваемый в данный момент.
Для каждого врача обнаруживается эффект колоколообразной кривой , представляющий собой распределение частот типов случаев. Некоторые случаи настолько редки, что врачи никогда не имели с ними дела раньше. Большинство других случаев становятся повторяющимися и находятся на вершине этой колоколообразной кривой.
Процессор концепций выводит на первый план ближайший предыдущий случай по отношению к тому, который наблюдается в данный момент, предоставляя этот случай врачу для точной настройки.
Есть только три возможности случаев: Ближайшая встреча может быть идентична текущей встрече (не невозможное событие). Она может быть похожа на текущую записку, или это может быть редкий новый случай.
Если ближайшая встреча идентична вашей настоящей, врач фактически завершил составление карты. Процессор концепций вытащит всю необходимую сопутствующую информацию.
Если встреча похожа, но не идентична, врач модифицирует отличия от ближайшего случая с помощью распознавания рукописного текста, распознавания голоса или клавиатуры. Затем процессор понятий запоминает все изменения, так что когда следующая встреча попадает между двумя похожими случаями, редактирование сокращается вдвое, затем на четверть для следующего случая, затем на одну восьмую... и так далее. Фактически, чем больше используется процессор понятий, тем быстрее и умнее он становится.
Обработка концепций также может использоваться для редких случаев. Обычно это комбинации элементов SOAP-заметок , которые сами по себе не являются редкими. Если текст каждого элемента сохраняется для определенного типа случая, будут элементы, доступные для использования с другими случаями, даже если другие случаи могут быть не похожи в целом.
Роль процессора концепций заключается просто в том, чтобы точно отразить этот мыслительный процесс собственными словами врача.