Large Language Models (LLM's) tonen grote vooruitgang, maar kennen tekortkomingen in de gezondheidszorg. Volgens Xaq Pitkow hangt succes vaak af van het probleem. Onderzoek toont beperkingen aan in logische redenering.
Ontdek hoe spraakgestuurd rapporteren in de geestelijke gezondheidszorg de efficiëntie en nauwkeurigheid verbetert met HealthTalk's geavanceerde LLM en AI technologie.
In deze stap is het de bedoeling om een account aan te maken, dat kan via https://my.healthtalk.ai/auth Klik op "account aanmaken": Daarna kom je op het volgende scherm waar je moet kiezen tussen patient of zorgverlener. Wel graag even goed opletten want het is
Mocht je je eigen wachtwoord zijn vergeten dan is het niet mogelijk deze bij ons op te vragen omdat wij daar niet bij kunnen. Dit kan alleen maar via de knop "wachtwoord vergeten": Vul daar het juiste emailadres in zodat je via de email een reset van je
Het gebruik van spraaktechnologie kan aanzienlijke tijdsbesparingen opleveren voor zorgverleners. Hier is een voorbeeld van hoeveel tijd een huisarts en een zorgverlener in de GGZ kunnen besparen: Voorbeeld 1: Huisarts Consultduur: 8 minuten Traditionele Methode: * Documentatie na het consult: gemiddeld 5 minuten Met HealthTalk: * Documentatie na het consult: gemiddeld 1
Kort samengevat is het antwoord "Nee" zolang je maar de juiste technologie gebruikt die is gespecialiseerd op het vakgebied. Er zijn namelijk een aantal uitdagingen voor medische rapportages. Uitdagingen voor medische rapportage: * Specialistische terminologie: * Uitdaging: Medische rapporten bevatten veel specialistische termen en jargon die generieke spraakmodellen mogelijk niet
Er is momenteel nog geen strikte regelgeving voor het gebruik van spraaktechnologie in de zorg. Volgens de AI-Act en een FDA discussie over AI, wordt echter uitgegaan van "high-risk = high-penalty". Wij sluiten ons erbij aan dat veiligheid voorop staat. Wij zijn daarom ook gecertificeerd. Onze zienswijze is ten