ซักประวัติด้วยเสียงสามภาษา
ผู้ช่วยเสียงอ่านคำถามแต่ละข้อออกเสียงเป็นภาษาไทย อิตาลี หรืออังกฤษ ผู้ป่วยตรวจข้อความที่ถอดได้ก่อนส่ง และเห็นสถานะสดเมื่อพยาบาลอ่านแล้ว

ข้อความภาษาไทยในหน้านี้รอการตรวจทานโดยเจ้าของภาษา (native review pending)
ซักประวัติก่อนพบแพทย์ สำหรับคลินิกหลายภาษา
ผู้ป่วยเล่าให้ Fin ฟังว่ามาด้วยอาการอะไร ด้วยเสียงหรือการพิมพ์ เป็นภาษาไทย อิตาลี หรืออังกฤษ Fin ตั้งใจฟังและเตรียมข้อมูลให้ ส่วนพยาบาล แพทย์ และเภสัชกรเป็นผู้ตัดสินใจ ทุกช่องข้อมูลอ้างอิงกลับไปยังคำพูดของผู้ป่วยเอง
เลือกภาษาแล้ว
ภาษาไทย
อ่านออกเสียง
เป็นมานานแค่ไหนแล้ว
สร้างสำหรับ AMD Developer Hackathon ACT III · Track 2 แสดงเพียงชื่อ ไม่ได้หมายถึงความเป็นพันธมิตร Gemma บน AMD คือเป้าหมายที่ออกแบบไว้ ส่วนป้ายโมเดลสดในหัวข้อเบื้องหลังบอกว่าวันนี้ใช้อะไรจริง
ดูวิดีโอ
การมาพบแพทย์หนึ่งครั้งด้วยข้อมูลสังเคราะห์ ตั้งแต่โทรศัพท์ของผู้ป่วยจนถึงช่องรับยา
วิธีการทำงาน
สามขั้นตอนในทุกการมาพบแพทย์ ขั้นสุดท้ายเป็นคนเสมอ
ด้วยเสียงหรือการพิมพ์ เป็นภาษาไทย อิตาลี หรืออังกฤษ Fin อ่านคำถามแต่ละข้อออกเสียง และผู้ป่วยตรวจข้อความที่ถอดได้ก่อนส่ง
กฎสัญญาณอันตรายทำงานเป็นโค้ดก่อนโมเดลใดๆ จากนั้นจึงดึงข้อมูลแต่ละช่อง ซึ่งต้องอ้างอิงคำพูดของผู้ป่วยและตรวจด้วยโค้ด
พยาบาลยืนยันระดับการคัดแยก แพทย์ลงนามและสั่งการรักษา เภสัชกรตรวจสอบและจ่ายยา ไม่มีอะไรถือเป็นที่สิ้นสุดจนกว่าบุคลากรจะอนุมัติ
คนเป็นผู้ตัดสินใจตัวอย่างสังเคราะห์ แต่ละอันเปิดแอปผู้ป่วยพร้อมการซักประวัติใหม่
ฟีเจอร์
ทุกการ์ดเป็นหน้าจอจริงของ MedX จากเคสสังเคราะห์
ผู้ช่วยเสียงอ่านคำถามแต่ละข้อออกเสียงเป็นภาษาไทย อิตาลี หรืออังกฤษ ผู้ป่วยตรวจข้อความที่ถอดได้ก่อนส่ง และเห็นสถานะสดเมื่อพยาบาลอ่านแล้ว

กฎแบบกำหนดแน่นอน 18 ข้อที่อ้างอิงแนวทางเวชปฏิบัติ อ่านข้อความดิบก่อนเรียกโมเดลใดๆ เมื่อพบจะหยุดการซักประวัติและแจ้งเตือนบนหน้าจอบุคลากร ผลจากโมเดลไม่สามารถยกเลิกได้
แน่นหน้าอก เหงื่อออกเยอะมากเลยค่ะ ร้าวไปที่แขนซ้ายด้วย เป็นมาประมาณครึ่งชั่วโมงแล้ว ผู้หญิงอายุ 58 แพ้ยาซัลฟา กินยาความดันทุกวันกฎที่ตรง: RF-CHEST-01เจ็บ/แน่นหน้าอก ร่วมกับเหงื่อออก ร้าว หอบ คลื่นไส้ หรือหน้ามืด
ส่งต่อให้บุคลากรโดยไม่เรียกโมเดลเลย
ฟังบทสนทนาพร้อมแนะนำคำถามถัดไปและคำถามเพื่อตัดสาเหตุอันตราย และสรุปสดที่ทุกช่องลิงก์ไปยังประโยคที่ผู้ป่วยพูด

สัญญาณชีพให้ข้อเสนอระดับการคัดแยกตาม NEWS2 สำหรับผู้ใหญ่ พยาบาลยืนยัน หรือบันทึกระดับอื่นพร้อมหมายเหตุ

ข้อพิจารณาสำหรับแพทย์เท่านั้น จากรายการคัดสรรที่กำหนดไว้ ระบุว่าไม่ใช่การวินิจฉัย พร้อมลิงก์แนวทาง ร่างบันทึกเก็บหลักฐานไว้ และแพทย์เป็นผู้ลงนาม

ตรวจการแพ้ยา ยาตีกัน ยาซ้ำซ้อน การตั้งครรภ์ และช่วงขนาดยา จากชุดกฎยา 59 รายการ การแจ้งเตือนระดับสูงต้องเขียนเหตุผล

เภสัชกรคนแรกตรวจสอบใบสั่งยาแต่ละรายการ หรือส่งคืนพร้อมหมายเหตุและทางเลือกให้ผู้สั่งยาพิจารณา ทางเลือกจะไม่ถูกเขียนลงในคำสั่งเอง

เภสัชกรคนที่สองตรวจขั้นสุดท้ายหกข้อ เภสัชกรที่ตรวจสอบคำสั่งแล้วจะจ่ายยารายการนั้นเองไม่ได้

เมื่อยาพร้อม โทรศัพท์ของผู้ป่วยแสดงหมายเลขช่องและรหัสของตน เภสัชกรบันทึกการรับยา

การทบทวน การแก้ไข คำสั่ง การจ่ายยา และการรับยา ถูกบันทึกว่าใครทำอะไร ไม่มีอะไรถือเป็นที่สิ้นสุดจนกว่าบุคลากรจะอนุมัติ
reviewvitals_recordedtriage_confirmedconsult_note_signedorder_submittedorder_pharmacy_actionorder_dispensedpickup_collectedกราฟที่บันทึกว่าเคสถูกจัดการอย่างไร ทั้งการตรวจกฎ การเรียกโมเดล ขั้นที่ข้าม และการตัดสินใจของคน พร้อมการตรวจซ้ำแบบกำหนดแน่นอน

คิวตามความเร่งด่วน อัตราการงดตอบ ขั้นตอนห้องยา และป้ายโมเดลที่ซื่อตรง อัปเดตทุกไม่กี่วินาที

ความปลอดภัยตั้งแต่การออกแบบ
MedX เตรียมข้อมูล และบุคลากรเป็นผู้อนุมัติ กฎเหล่านี้คงอยู่ในทุกเวอร์ชัน และการทดสอบจะล้มเหลวหากกฎข้อใดถูกละเมิด
กฎแบบกำหนดแน่นอน 18 ข้อทำงานกับข้อความดิบก่อนเรียกโมเดลใดๆ การคัดกรองด้วยโมเดลทำได้เพียงเพิ่มสัญญาณพร้อมคำพูดที่ยืนยันแล้ว ไม่สามารถยกเลิกได้
ทุกช่องต้องมีคำพูดจากข้อความของผู้ป่วย ตรวจด้วยโค้ด หากไม่มี ช่องนั้นจะแสดงว่าต้องตรวจ และไม่ถูกแสดงเป็นข้อเท็จจริง
เมื่อผู้ให้บริการขัดข้อง รูปแบบข้อมูลผิด หรือความมั่นใจต่ำ ระบบจะแจ้งว่าต้องให้คนทบทวน ไม่เดาเด็ดขาด
ระดับการคัดแยกเป็นเพียงข้อเสนอที่พยาบาลยืนยัน AI ไม่เสนอยาหรือขนาดยา การแจ้งเตือนระดับสูงต้องเขียนเหตุผล และทุกการกระทำเข้าสู่บันทึกตรวจสอบแบบเพิ่มได้อย่างเดียว
ทำไม
ตัวเลขจากงานวิจัยที่ตีพิมพ์ ไม่ใช่ผลของ MedX
49.1%
ของเหตุการณ์ไม่พึงประสงค์ในผู้ป่วยที่สื่อสารภาษาอังกฤษได้จำกัดก่อให้เกิดอันตรายทางกาย เทียบกับ 29.5% ในผู้พูดภาษาอังกฤษ ในโรงพยาบาลหกแห่งในสหรัฐฯ
Divi et al., Int J Qual Health Care 2007(เปิดในแท็บใหม่)13 ถึง 59%
ของผู้ป่วยมีความคลาดเคลื่อนโดยไม่ตั้งใจอย่างน้อยหนึ่งรายการในรายการยาเมื่อรับเข้าโรงพยาบาล จากหกการศึกษาที่เภสัชกรตรวจสอบ การตกหล่นพบบ่อยที่สุด
หกการศึกษา ปี 2017 ถึง 2026 ในบันทึกวิจัยของ MedX
49.2%
ของวันทำงานในคลินิกของแพทย์ใช้ไปกับเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์และงานเอกสาร เทียบกับ 27.0% ที่ได้พบผู้ป่วยโดยตรง
Sinsky et al., Ann Intern Med 2016(เปิดในแท็บใหม่)บัญชีเดโม
หกคนสังเคราะห์ เส้นทางการรักษาสังเคราะห์หนึ่งเส้นทาง เลือกบทบาท แล้ว MedX จะเปิดเคสสังเคราะห์ใหม่ในขั้นตอนของคนนั้น พร้อมเข้าสู่ระบบในนามของเขา
ข้อมูลสังเคราะห์เท่านั้น ห้ามกรอกข้อมูลผู้ป่วยจริง
โทรศัพท์และเว็บ
แอปผู้ป่วยใช้บนโทรศัพท์ บุคลากรทำงานบนเว็บ ทั้งสองอ่านและเขียนเคสสังเคราะห์เดียวกัน
เบื้องหลัง
ป้ายโมเดลอ่านสดจากเซิร์ฟเวอร์ ส่วนป้ายด้านล่างบอกว่าเวอร์ชันนี้สร้างขึ้นอย่างไร
โมเดล: กำลังอ่านป้ายโมเดลสด
เป้าหมายที่ออกแบบไว้: Gemma ผ่าน AMD Token Factory ของงานแฮกกาธอน ใช้ API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ให้ผลลัพธ์ตาม JSON schema มีเวลาจำกัดต่อคำขอ และลองซ่อมหนึ่งครั้ง
ข้อจำกัด
เริ่มในฐานะผู้ป่วย หรือเข้าไปเป็นพยาบาล แพทย์ หรือเภสัชกร ทุกเคสเป็นข้อมูลสังเคราะห์