Corti は、さまざまな通信方法でリアルタイムに文字起こし、ガイド、コーディングすることで患者との面会を効率化し、医療提供者の管理タスクやエラーを軽減するAIテクノロジーです。
Corti は、患者の会話をリアルタイムで複数の言語にわたって自動的に文字に起こし、発生した会話を文書化します。 この機能により、会話の詳細に即座にアクセスできるようになり、手動による文字起こしエラーや遅延によって重要な情報が失われたり、誤解されたりすることがなくなります。
次に、AI が文字に起こした対話から重要な情報を抽出します。 特定の症状、言及された薬剤、対話中に提起された重要な質問などの重要な詳細情報が含まれるため、ハイライトの効率的なレビューが容易になります。
Cortiの AI は、抽出された情報を活用して、患者ケアに最適な行動方針を推奨します。 患者のデータと洞察を他の何百万ものデータポイントのデータベースと比較して、最も適切な次のステップを決定します。
接触後、Corti は、ICD-10 や CPT などの手順と診断コードを自動的にコーディングすることで、やり取りの文書化を支援します。 この自動化されたコーディングプロセスは時間を節約するだけでなく、人的ミスの可能性を減らし、正確な患者記録を証明し、効率的な請求を促進します。
血液学の例で説明するために、患者が疲労、出血、頻繁な感染症の症状を報告する遠隔医療相談を考えてみましょう。 Corti はこの会話をリアルタイムで文字に起こし、主要な症状を抽出し、他のデータポイントとの比較に基づいて白血病のような血液疾患の可能性を示唆する可能性があります。 遭遇が完了すると、対応する ICD-10 および CPTコードを使用して適切なインタラクションをコーディングします。 このプロセスを通じて、Cortiは診断プロセスを支援するだけでなく、患者との面談のコーディングと文書化に伴う管理上の負担も軽減します。
Corti AI は、スウェーデンの SOS Alarm によって緊急通報処理を改善するために使用されました。 Corti のリアルタイム意思決定支援システムは、SOS Alarm の既存のインフラストラクチャに統合され、緊急通報担当者が通話中に院外心停止 （OHCA）を検出できるように支援しました。 このシステムは機械学習を使用して通話の音声を分析し、電話応対者にリアルタイムのフィードバックを提供することで、電話応対者が適切な質問をし、より正確な意思決定を行えるようにしました。
パイロット研究の結果では、Corti が OHCA 認識を 14.4% 向上させ、派遣時間の短縮と患者の転帰の改善につながったことが示されました。https://assets.website-files.com/630dd36d5e4ce761cf292f06/642c0b08dd0a1c82d5d27807_SOS 使用例 (1).pdf
