Solução de implementação de integração de cenários médicos
As etapas a seguir podem ser seguidas para implantação e otimização em um ambiente clínico:
- Preparação do hardwareImplementação em contêineres usando o Docker (projeto fornecido)
Dockerfile), os servidores com placas de vídeo NVIDIA T4 são recomendados para garantir a capacidade de resposta. - Interface com o sistema EMR: modificando o
connectors/Módulo de interface de catálogo para conexão com o Epic/Cerner e outros sistemas convencionais de registro médico eletrônico para obter automaticamente dados de exames - Projeto de fluxo de trabalhoProcesso de consulta para recomendações: 1) Os enfermeiros fazem uma pré-triagem e inserem os principais indicadores → 2) O sistema gera um rascunho preliminar das recomendações → 3) Os médicos usam o
!verifyAlterações na revisão do comando → 4) A impressão da recomendação final inclui um código QR para os pacientes lerem e obterem instruções detalhadas - Processamento de conformidade: Habilitar
--hipaaOs parâmetros de inicialização criptografam automaticamente todos os dados de diálogo e os apagam após 72 horas de armazenamento local - Modalidades de treinamento: Uso
streamlit run training.pyUm modo de ensino para estudantes de medicina pode ser ativado e o sistema mostrará gradualmente a cadeia completa de raciocínio, desde o questionamento até a formação da recomendação
Os dados de uso real mostram que a configuração correta reduz o tempo de consulta de rotina em 401 TP3T, enquanto as recomendações padronizadas são medicamente precisas para o nível do residente.
Essa resposta foi extraída do artigoConstrução, com base em RAG, de um mini-assistente que fornece orientação sobre saúde (projeto piloto)O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como implantar o LLM-RAG-Longevity-Coach em cenários clínicos para aumentar a eficiência da comunicação entre médico e paciente?
