บทความ

หน้าแรก / บทความทั้งหมด / เมื่อโปรแกรมคลินิกเชื่อม ChatGPT ได้ เจ้าของคลินิกจะถามอะไรได้บ้าง?

เมื่อโปรแกรมคลินิกเชื่อม ChatGPT ได้ เจ้าของคลินิกจะถามอะไรได้บ้าง?

เจ้าของคลินิกพิมพ์คำถามบนโน้ตบุ๊ก ข้างหน้ามีตารางนัดหมายและเอกสารข้อมูลคลินิกที่จัดวางเป็นระเบียบ

ก่อนเปิดคลินิก เจ้าของอาจมีข้อความค้าง รายการนัดที่ยังไม่สมบูรณ์ และคำถามว่าใครต้องเตรียมอะไร แต่การไล่เปิดหลายหน้าทำให้ไม่รู้ว่าจะเริ่มจากจุดใด โปรแกรมคลินิกเชื่อม ChatGPT จึงเป็นแนวคิดสำหรับถามข้อมูลเชิงงานเป็นภาษาปกติ แล้วคืนรายการที่คนตรวจต่อได้ ปัญหาเกิดเมื่อข้อมูลนัด การติดตาม และผู้รับผิดชอบแยกกันอยู่ หรือคำถามกว้างเกินจนได้เพียงบทสรุปที่ไม่มีรายการต้นทาง

หากซอฟต์แวร์คลินิกเชื่อมกับเครื่องมือสนทนาได้อย่างมีสิทธิ์ควบคุม เจ้าของอาจถามคำถามเชิงงานได้เหมือนคุยกับทีม เช่น ดูคิวว่าง พิจารณารายการติดตาม หรือสรุปเรื่องที่ค้างอยู่ คำตอบควรพาไปยังรายการที่ตรวจได้ ไม่ใช่สรุปแทนแพทย์หรือสั่งงานเอง บทความนี้อธิบายความสามารถทั่วไปเท่านั้น และไม่ได้อ้างว่า Dr.Ease รองรับ ChatGPT

โปรแกรมคลินิกเชื่อม ChatGPT ควรถามเรื่องใดก่อน

เริ่มจากคำถามที่คำตอบมีขอบเขตแน่นและตรวจได้ เช่น ช่วงคิวที่เปิดอยู่ รายการที่ยังไม่มีผู้รับผิดชอบ หรือข้อมูลก่อนนัดที่ยังไม่ครบ โปรแกรมคลินิกเชื่อม ChatGPT ไม่ควรถูกใช้เพื่อคัดเลือกการรักษา ตีความอาการ หรือชี้ความเหมาะสมของหัตถการ เพราะคำตอบเหล่านั้นต้องอยู่กับแพทย์และบริบทของคนไข้

คำถามหนึ่งข้อควรระบุช่วงเวลา เงื่อนไข และผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น “แสดงนัดพรุ่งนี้ที่มีช่องข้อมูลที่กำหนดยังว่าง พร้อมลิงก์ไปยังรายการต้นทาง” การระบุแบบนี้ทำให้ผู้ใช้ตรวจได้ว่าผลลัพธ์มาจากอะไร และไม่ต้องเห็นข้อมูลระบุตัวตนเกินกว่าหน้าที่ เมื่อพบรายการผิดปกติ ให้หยุดการทำงานต่อและส่งให้ผู้รับผิดชอบตรวจเอง

ก่อนขยายชุดคำถาม ให้ลองดูคำถามและผลลัพธ์ย้อนหลังร่วมกับทีม: รายการใดไม่เกี่ยวกับงานจริง คำใดทำให้ตีความหลายแบบ และข้อมูลใดเก่าเกินใช้ โปรแกรมคลินิกเชื่อม ChatGPT ที่ดีควรช่วยย่นขั้นค้นหารายการ ไม่ใช่ทำให้ผู้ใช้เชื่อคำตอบโดยไม่เปิดข้อมูลต้นทาง

สำหรับการเตรียมข้อมูลก่อนนัดจากขั้นหน้าเคาน์เตอร์ อ่าน ลดงานจดมือหน้าเคาน์เตอร์ เพื่อช่วยให้คำถามอ้างอิงสถานะที่ทีมเข้าใจตรงกัน

การเชื่อมเครื่องมือสนทนากับข้อมูลทำงานอย่างไร

ในทางเทคนิค แอปอาจเปิด “เครื่องมือ” ที่มีขอบเขตชัดให้โมเดลเรียก เช่น ค้นหานัดในช่วงวันที่กำหนด หรือดูรายการติดตามที่ยังค้าง เอกสาร Function calling ของ OpenAI อธิบายว่าการเรียกเครื่องมือทำให้โมเดลเชื่อมกับข้อมูลและการทำงานที่แอปจัดไว้ แต่แอปยังต้องรับผิดชอบการอนุญาต การเรียกข้อมูล และการตรวจผล

เพราะฉะนั้นคำว่า “เชื่อม ChatGPT” ไม่ควรแปลว่าเปิดประวัติทั้งหมดให้ถามได้ทุกคน การออกแบบที่เหมาะสมเริ่มจากกำหนดคำถามที่อนุญาต ข้อมูลที่ตอบได้ และบทบาทผู้ใช้ที่ถามได้ก่อน

คำถามที่เจ้าของคลินิกอาจใช้ในงานประจำ

  • เรื่องนัดหมาย “พรุ่งนี้มีคิวว่างช่วงใดบ้าง แยกตามแพทย์”
  • เรื่องติดตาม “มีรายใดที่แพทย์กำหนดให้ติดตามแต่ยังไม่มีการบันทึกผลหรือไม่”
  • เรื่องคอร์ส “รายการคอร์สที่ยังคงเหลือและไม่มีนัดถัดไปมีอะไรบ้าง”
  • เรื่องงานทีม “วันนี้มีข้อความแรกที่ยังไม่ได้รับผิดชอบในเวลาทำการหรือไม่”
  • เรื่องเตรียมวันพรุ่งนี้ “นัดใดมีเอกสารหรือข้อมูลที่ทีมต้องทบทวนก่อนเข้าพบแพทย์”

คำถามทั้งหมดควรคืนรายการที่เปิดตรวจต่อได้ ไม่ควรคืนคำแนะนำรักษา การตอบข้อความแรกของคนไข้ยังต้องผ่านทีมที่รับผิดชอบ อ่านหลักการได้ใน คนไข้ส่วนใหญ่ทักถามก่อนจอง ตอบข้อความแรกอย่างไร

เปลี่ยนคำถามกว้างให้เป็นคำถามที่ตรวจได้

แผนภาพการตั้งคำถามกับข้อมูลคลินิก เริ่มจากเลือกงาน ระบุช่วงเวลาและเงื่อนไข ให้เครื่องมือคืนรายการ ตรวจข้อมูลจริง แล้วมอบหมายผู้รับผิดชอบ

คำถามที่ดีมีสามส่วน คือ ช่วงเวลา เงื่อนไข และผลที่อยากได้ ตัวอย่างเช่น แทนที่จะถามว่า “คนไข้คนไหนต้องตาม” ให้ถามว่า “แสดงคนไข้ที่มีบันทึกนัดติดตามในเดือนนี้แต่ยังไม่มีนัดถัดไป พร้อมวันติดต่อครั้งล่าสุด” คำตอบจึงเป็นรายการที่ทีมใช้ตรวจบริบทได้

เป้าหมาย คำถามตัวอย่าง สิ่งที่ต้องตรวจต่อ
เติมคิว วันศุกร์มีช่วงว่างใดบ้าง ความเหมาะสมของคนไข้และเวลา
ตามคอร์ส คอร์สใดเหลือสิทธิ์แต่ไม่มีนัด แผนที่แพทย์กำหนดและการยินยอมติดต่อ
เตรียมทีม นัดใดข้อมูลก่อนเข้าห้องยังไม่ครบ ข้อมูลใดต้องขอเพิ่มและใครเป็นผู้ขอ

ตัวอย่างคำถามในตารางเป็นตัวอย่างสมมติ และใช้ได้เฉพาะเมื่อคลินิกบันทึกข้อมูลเหล่านั้นอย่างสม่ำเสมอ

ข้อควรระวังเรื่องข้อมูลและสิทธิ์: ให้คำถามเข้าถึงเฉพาะข้อมูลที่บทบาทนั้นจำเป็นต้องใช้ ปกปิดหรือไม่ส่งข้อมูลระบุตัวตนเมื่อไม่จำเป็น และให้คนตรวจรายการก่อนติดต่อคนไข้เสมอ ห้ามให้เครื่องมือสรุปวินิจฉัย ตัดสินความเหมาะสมของหัตถการ หรือส่งคำตอบทางการแพทย์แทนแพทย์

สิ่งที่ต้องออกแบบก่อนเปิดให้ถาม

เริ่มจากกลุ่มคำถามเล็กและอ่านผลได้ง่าย เช่น คิวว่างหรือรายการที่ไม่มีนัดต่อ กำหนดคำตอบเป็นรายชื่อพร้อมเหตุผลและลิงก์ไปยังข้อมูลต้นทาง แล้วให้ผู้ใช้เปิดตรวจเอง ทุกคำถามควรมีการบันทึกว่าใครถาม เมื่อไร และใช้ข้อมูลช่วงใด เพื่อย้อนตรวจได้เมื่อพบความผิดปกติ

กรณีการนัดหลังหัตถการ ผู้ใช้ต้องยึดแผนที่แพทย์กำหนด ไม่ใช่เงื่อนไขที่เดาจากวันที่มา อ่านเรื่องการติดตามอย่างมีเกณฑ์ได้ใน 4 ช่วงที่ควรทักถามผลหลังทำหัตถการ และเรื่องการเติมเวลานัดที่เลื่อนได้ใน เติมคิวว่างคลินิก 3 วิธี

ตัวอย่างสมมติ คำถามก่อนเปิดคลินิก

ตัวอย่างสมมติ เจ้าของคลินิกถามตอนเช้าว่า “แสดงนัดวันนี้ที่แบบฟอร์มก่อนนัดมีช่องสำคัญยังว่างอยู่ พร้อมระบุช่องที่ยังขาด” คำตอบคืนรายชื่อและชื่อช่องข้อมูล โดยไม่แสดงข้อมูลอื่นเกินจำเป็น ข้อมูลทั้งหมดเป็นตัวอย่าง

พนักงานที่ได้รับมอบหมายเปิดประวัติของแต่ละราย ตรวจว่าข้อมูลขาดจริงหรือไม่ แล้วจึงติดต่อคนไข้ตามช่องทางที่ได้รับอนุญาต แพทย์ยังเป็นผู้ประเมินข้อมูลทางการแพทย์เมื่อถึงวันนัด

เช็กลิสต์ก่อนให้เจ้าของคลินิกถามข้อมูลผ่านเครื่องมือสนทนา

เช็กลิสต์การตั้งคำถามกับข้อมูลคลินิก มีการกำหนดขอบเขตคำถาม สิทธิ์ผู้ใช้ ข้อมูลที่จำเป็น การตรวจคำตอบโดยคน และการบันทึกการใช้งาน

  1. เลือกคำถามเชิงงานที่ตรวจผลได้หนึ่งกลุ่มก่อน
  2. ระบุข้อมูลที่คำถามต้องใช้และข้อมูลที่ไม่ควรเห็น
  3. กำหนดบทบาทผู้ใช้ที่ถามคำถามนั้นได้
  4. ให้คำตอบแสดงแหล่งข้อมูลหรือรายการต้นทางสำหรับตรวจต่อ
  5. กำหนดผู้ตรวจคำตอบก่อนติดต่อหรือเปลี่ยนแผนงาน
  6. ห้ามใช้กับการวินิจฉัย การรักษา หรือกรณีเร่งด่วน
  7. เก็บบันทึกคำถาม การเข้าถึง และการทำงานต่อ

เริ่มได้วันนี้ด้วยการเขียนคำถามเรื่องคิวว่างหนึ่งข้อให้มีช่วงเวลาและเงื่อนไขครบ แล้วให้ทีมลองตรวจว่ารายการที่ได้ตอบโจทย์งานจริงหรือไม่

บทความนี้อธิบายความสามารถทั่วไปของการเชื่อมเครื่องมือสนทนากับข้อมูล และไม่ได้อ้างว่า Dr.Ease รองรับ ChatGPT บทความนี้ไม่ใช่คำแนะนำทางการแพทย์ การประเมิน วินิจฉัย และการรักษาเป็นหน้าที่ของแพทย์

อยากให้ทีมเปิดดูข้อมูลก่อนตอบคนไข้ได้ตรงกัน

Dr.Ease ช่วยเก็บนัดหมาย เวชระเบียน แบบซักประวัติ และบันทึกติดตามไว้ในที่เดียว เพื่อให้ทีมตรวจข้อมูลก่อนทำงานต่อ

ดูแพ็กเกจ Dr.Ease