Using LLM for Real-Time Transcription and Summarization of Doctor-Patient Interactions into ePuskesmas in Indonesia

要約

プスケスマスの非効率性に寄与する主な問題の 1 つは、医師と患者のやり取りに時間がかかることです。
医師は、患者の状態を診断し、治療上のアドバイスを提供し、詳細なメモを医療記録に書き写すなど、綿密な診察を行う必要があります。
言語的背景が多様な地域では、医師が明確な質問をしなければならないことが多く、プロセスがさらに長くなることがあります。
診断は不可欠ですが、多くの場合、文字起こしと要約は AI を使用して自動化できるため、時間効率が向上し、医師が医療の質を向上させ、早期診断と介入を可能にすることができます。
この論文では、ローカライズされた大規模言語モデル (LLM) を使用して、医師と患者の会話を文字起こし、翻訳、要約するソリューションを提案します。
転写には Whisper モデルを使用し、GPT-3 を使用して ePuskemas 医療記録形式に要約します。
このシステムは既存の Web ブラウザ拡張機能へのアドオンとして実装されており、医師が会話しながら患者フォームに記入できるようになります。
このソリューションをリアルタイムの文字起こし、翻訳、要約に活用することで、医師は患者ケアの所要時間を短縮しながら、記録の品質を向上させることができ、記録は今後の診察に向けてより詳細で洞察力のあるものになります。
このイノベーションは、インドネシアの過密施設や医療提供者の管理負担などの課題に対処します。
このソリューションは、医師が時間を節約し、より良いケアを提供し、より正確な医療記録を作成するのに役立ち、医療の近代化と、リソースが限られた環境でも患者がタイムリーで質の高いケアを受けられるようにするための重要な一歩となると信じています。

要約(オリジナル)

One of the key issues contributing to inefficiency in Puskesmas is the time-consuming nature of doctor-patient interactions. Doctors need to conduct thorough consultations, which include diagnosing the patient’s condition, providing treatment advice, and transcribing detailed notes into medical records. In regions with diverse linguistic backgrounds, doctors often have to ask clarifying questions, further prolonging the process. While diagnosing is essential, transcription and summarization can often be automated using AI to improve time efficiency and help doctors enhance care quality and enable early diagnosis and intervention. This paper proposes a solution using a localized large language model (LLM) to transcribe, translate, and summarize doctor-patient conversations. We utilize the Whisper model for transcription and GPT-3 to summarize them into the ePuskemas medical records format. This system is implemented as an add-on to an existing web browser extension, allowing doctors to fill out patient forms while talking. By leveraging this solution for real-time transcription, translation, and summarization, doctors can improve the turnaround time for patient care while enhancing the quality of records, which become more detailed and insightful for future visits. This innovation addresses challenges like overcrowded facilities and the administrative burden on healthcare providers in Indonesia. We believe this solution will help doctors save time, provide better care, and produce more accurate medical records, representing a significant step toward modernizing healthcare and ensuring patients receive timely, high-quality care, even in resource-constrained settings.

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