Regard は、臨床医が患者データを分析し、より迅速に、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立つツールです。 非構造化臨床データから洞察を抽出し、関連情報を迅速に提供します。 Regard は、電子医療記録(EMR)システムと統合された AI 副操縦士として機能し、診断を提案し、臨床メモを作成します。 臨床業務を最適化し、管理タスクを合理化し、質の高い患者ケアをサポートします。
Regard は、EMRに関連する管理タスクの一部を自動化できます。 たとえば、音声入力や患者データに基づいて臨床メモを作成できます。 EMR からの関連情報をシンプルなインターフェイスで表示することもできます。 これにより、医療従事者は複数の画面を介して検索する必要がなくなり、患者に集中できるようになります。
Regard は、生成系AIを使用して患者データに基づいて可能な診断を作成することで、診断プロセスを支援することもできます。 生成系AIは、既存のデータに基づいていない、新しく斬新な出力を生成できます。 たとえば、Regard は、明白または一般的ではないかもしれないが、依然として妥当性があり、患者データと一致している鑑別診断のリストを生成できます。 これは、医療従事者がさまざまな可能性を探り、診断を確認または除外し、治療計画を最適化するのに役立ちます。
Regard がさまざまなシナリオでどのように役立つかを示す例をいくつか示します。
Regard は医療従事者の臨床現場をサポートすることを目的として設計されており、医療従事者に代わるものではありません。 医学的なアドバイスを提供したり、決定を下したりするものではありません。 医療従事者は引き続き、Regard の出力を検証し、自身の臨床判断と専門知識を使用する責任があります。 Regard は、医療従事者が EMR をより効果的かつ効率的に使用できるように支援するインテリジェントな副操縦士となることを目的としています。
パイロット プログラム中に、Regard により文書化にかかる時間が 20% 節約されることが判明しました。 Regard を使用する医師は、診断の特異性をより適切に把握することもできました。 たとえば、特定のうっ血性心不全が 3.2% 増加したことがわかりました。
「トーランス メモリアル メディカル センターは、リガードの支援により医師の燃え尽き症候群を軽減し、年間収益を 200 万ドル増加させました。」 ケーススタディ。 2022年9月。
https://withregard.com/case-studies/tmmc-reduces-burnout