Kahun是一种为医生提供的循证临床推理工具国际医学信息学杂志(IJMI)的第一个同类研究评估当前可用的聊天机器人症状检查器的数据收集功能。八个症状检查器- k健康，巴比伦，ADA，浮标，Kahun, Mediktor，症状，和你的。MD-Kahun在模拟患者对话中发现最相关的见解方面表现最佳。
人口增长和老龄化、医疗服务过度使用以及COVID-19大流行给医疗系统带来了巨大压力。大数据驱动的自我评估工具，也被称为症状检查器，已经在患者中获得了动力和人气，但并没有帮助对抗医疗系统的压力，因为它们始于患者，结束于患者，并且没有被医疗服务提供者使用。到目前为止，这种症状检查器并没有减轻医疗保健提供者所经历的负担，因为它们未能提供足够专业和足够可解释的输出，使提供者能够信任。此外，症状检查器是为患者而不是医生进行诊断而设计的。
Kahun的xai驱动(可解释AI)临床推理和临床评估解决方案通过模拟医生的思维过程并解释其算法决策来解决这一挑战。它的引擎根据该公司拥有的3000多万个循证医学见解的专有地图进行大规模临床推理。该工具通过数字模拟医疗面谈过程，有可能减轻医疗保健系统的负担，使其更加高效和准确，同时为受过培训的人员节省宝贵的时间。这一过程有助于医疗保健提供商通过标准化和数字化处理大量患者。
IJMI的这项研究旨在确保基于人工智能的工具在医疗保健中的有用和安全集成。尽管这些工具在帮助应对医疗保健挑战方面具有巨大潜力，但还没有大规模采用，因为医生不能盲目地信任算法。Kahun的临床推理解决方案可以被理解和信任，因为它的见解是由原始医学知识的链接引用和支持的。它的算法引擎实时利用Kahun的知识图谱来生成针对每个特定患者的临床见解。
直到今天，症状检查器是为消费者设计的，作为询问谷歌的替代方案。为了找到最适合诊断的方法，已经进行了数百项研究，但这项研究的独特性表明，Kahun成功地以一种有临床意义的方式建立了数据收集的质量，使其被医疗机构广泛采用，而不仅仅是患者。
“我们非常自豪IJMIKahun联合创始人兼首席执行官Eitan Ron说。“然而，我们并不认为自己是一个仅仅猜测正确诊断的症状检查者。我们的可解释人工智能旨在以与医生相同的方式进行临床推理。这项研究表明，这种方法优于市场上已有的其他方法，我相信，随着我们的模型的改进，它对医生的有用性只会变得更加明显。”
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