Use AI to understand the patient experience

Understanding Patients’ Lived Experiences is Crucial for Improving Healthcare Services. 전통적으로 질적 설문 조사 데이터를 분석하는 것은 시간이 많이 걸리고 자원 집약적이었습니다. We are currently using a large language model (LLM) to accelerate this process.

In a recent project that analyzes the response in the Positive Voices 2022 survey of those living in HIV, our AI system has successfully identified major themes in more than 1,600 responses to U = U (unidentified = non -transtrade) concept. AI 중심의 접근 방식은 현재 인간의 검증을 받고 있지만 AI가 공중 보건 연구에서 질적 분석의 사용을 크게 가속화 할 수있는 잠재력을 보여줍니다.

Using AI, it detects food -mediated diseases.

식품 매개 위장 질환은 영국에서 심각한 건강 부담을 나타내며 매년 수백만 달러에 영향을 미치지 만 대부분의 경우 전통적인 감시를 통해 진단되지 않은 상태로 남아 있습니다. Our technical experts and scientists analyzed thousands of online reviews, including specific food types such as meat and fish, and evaluated various LLMs that can select major terms related to gastrointestinal symptoms such as vomiting and abdominal pain.

Previously, similar approaches were explored, but UKHSA’s research investigated a lot more detailed terms and language patterns, which are more comprehensive and helps to identify disease outbreaks. 이 연구는 특히 데이터 액세스 및 품질과 관련하여 광범위한 구현 전에 해결해야 할 중요한 과제를 강조했습니다.

Clear and consistent guidelines are essential during the health emergency. UKHSA는 공개 및 전문가의 구성원을위한 수백 개의 지침 문서를 유지하며 건강 위험으로 인한 위험을 줄이려면 일관성이 중요합니다. The manual review of the guideline document takes a lot of time and challenging. The recent project uses a safe LLM for UKHSA’s computing clusters to automatically detect potential conflicts between public health guidance. This system allows users to upload guidelines for development, automatically search existing related sections of UKHSA guidelines, and display potential conflicts. 이는 현재 내부적으로 사용자 테스트를 거치고 있으며 관련 텍스트를 검색하고 권장 사항의 불일치를 식별하는 데있어 90% 이상의 정확도로 유망한 초기 결과를 보여주고 있습니다.

This tool can help keep public health messaging clear and consistent, especially during fast -moving health emergencies.

I am looking for it in the future

‘이 프로젝트는 인간의 전문 지식과 함께 AI가 공중 보건 보호를 향상시킬 수있는 방법을 보여줍니다. 우리는 이러한 시스템을 계속 개발하고 개선함에 따라 혁신을 수용하고 AI 출력의 강력한 검증을 보장하는 것 사이의 신중한 균형을 유지합니다. This approach helps to maintain high standards of national public health institutions by utilizing the potential of AI. ‘