ATLAS AI - An UX Case Study
发布时间：2024-08-23
ATLAS AI - 用户体验案例研究 我接受了一项练习，以研究和了解美国的医疗保健系统正在面临哪些重大挑战。 通过分析、研究、访谈和数据收集，我了解到医生、医生、护士和患者最抱怨的问题之一是电子健康记录系统的组织方式。 非结构化数据和耗时的文书工作使查找患者记录变得困难，并且难以与当前的 EHR 系统进行交互。 医生大部分时间都花在完成 EHR 任务上，而不是倾听患者的声音。 开发一个理论上的解决方案，ATLAS - 一个由人工智能驱动的“副驾驶”，旨在解决其中的一些挑战，并为医生和患者提供一些额外的功能来最大化他们的个人关系，这是一个非常有趣的挑战。 通过听取医生对患者的采访、分析使用的词语并从历史数据和人工神经网络中获取见解，ATLAS 能够理解对话中的上下文和模式，从而创建易于访问的标准 EHR 报告，这些报告将在系统之间进行互操作。 ATLAS 记录患者和医生之间的对话，生成即时 EHR 标准报告，并允许患者访问 EHR 数据库，以便他们管理数据访问。 当 ATLAS 与 EHR 数据库通信时，它会结合历史数据、发现模式并提高准确性和质量，因此随着时间的推移与系统交互变得更加容易。 问题已解决 • 繁琐、耗时的文书工作以及与旧 EHR 系统交互所花费的时间降至零 • 患者和医生之间的艰难沟通变得更容易，因为他们不会被数据填写程序打断 • 无需搜索多个系统定位信息，用户只需一部手机
本案例研究聚焦于美国医疗保健系统面临的挑战，特别是电子健康记录（EHR）系统的组织和使用问题。通过分析、研究、访谈和数据收集，我们了解到医生、医师、护士和患者对EHR系统的组织和交互方式有诸多不满。无结构化的数据和繁琐的文书工作使得查找患者记录变得困难，与现有EHR系统的交互也令人沮丧。医生们花费大量时间完成EHR任务，而不是倾听患者。为了解决这些问题，我们开发了ATLAS——一个由人工智能驱动的“副驾驶”，旨在解决一些挑战，并使医生和患者能够最大化他们的个人关系。ATLAS通过聆听医生与患者的访谈，分析所使用的词汇，并从历史数据和人工神经网络中获取洞察，从而理解对话中的上下文和模式，创建标准易访问的EHR报告，这些报告在不同系统之间是可互操作的。ATLAS记录患者与医生之间的对话，生成即时EHR标准报告，并允许患者访问EHR数据库以管理其数据访问。当ATLAS与EHR数据库通信时，它结合历史数据，发现模式，提高准确性和质量，使得随着时间的推移，与系统的交互变得更加容易。
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