AI理学療法士(β)を作ってみた!
AI理学療法士(β)を作成してみた
ちまたで、Chat GPTという大規模言語モデルでのAIがやばいことになっているっていうので、実際に使ってみてて、こりゃー面白いなって思っているところです。
で、GPTさんを、うまいことしたら作れるんじゃないかってことで、色々と教えてもらいつつ作ってみました!
AI理学療法士(β)
こんな感じ。
どんな症状でも、理学療法プログラムを提案してくれます!
ってすごいことと思ってて。
何がすごいかって、これを使えば、自分の病気名や症状を入れることで自分用に理学療法内容、つまりリハプログラムが出来上がるってことです!
つまり、自分のための医療を自分自身で決めて提案できるようになるってことなんです。
きましたねぇー。理学療法の民主化!であり医療の民主化の到来。
医療者とそうでない人の間には、結構な情報格差があることが実際にわかっていて、専門家である医療者が症状の説明や治療プログラムを伝えると、じゃ、それでお願いしますと言わざるを得なかったんですが、一緒になってディスカッションすることができるようになるんです。
その方が、患者と医療者の双方にとっても良いと思うんです。
自分がしてほしい、リハビリテーションや理学療法を自分で決めて、これをやってくださいってなるわけ。
あとは、技術力があるセラピストを探せれれば、自分がしてもらいたい医療が受けられるっていうことなんです。
セラピスト側は、専門知識の習得にかける時間が圧倒的に減ります。
そうなることで、新人理学療法士は、ベテラン理学療法士との間にあった知識差はなくなり、残るはスキルだけの差になります。
スキルの高い方が、長く働けそうですね(笑)
そしてそして、ベテラン理学療法士においては、多くの分野での最新の理学療法をインストールし続けることに時間が掛からなくなります。
このAI理学療法士(β)を使えば、最新の医療情報を踏まえた理学療法プログラムを提供してくれるので、新しいことを学ぶ時間や労力が格段に減るんです!
すごー
さらに、難病などの理学療法経験がなくてもすぐに対応可能になります!
※このAI理学療法士(β)は、GPT3.5を利用しているので、2021年9月までのデータを取り扱ってます。ですが、GPT4 や他の人工知能と組み合わせて使うことをすれば、最新情報までを網羅できる可能性はあるみたいです。
知識は、AI理学療法士(β)に任せておいて、臨床技術を磨くことだけに集中できるようになります。
なんだか、ちょっと通販番組のような感じですね(笑)
試しに、ALSって入れてみましょう!
筋萎縮性側索硬化症。神経難病の1つです。
私自身、大学病院で勤務するまでは、経験したことのない疾患です。
1分くらい待ちます。。。。。。。。。。
いや、もうちょっとか。
でましたー
ジェネレーーーーーション♪
こんな感じの内容です!
ってな具合です!
どうでしょうか。1分間程度で、ここまでまとめてくれるってのはさすがです!AI理学療法士(β)さん。
症状を詳しく書けば、その症状に対して提案してくれます。
医学的な検査結果についても入れてみても良いと思います!
このサイトにあるので、実際に使ってみてください!
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ちなみに、chat GPTさんにも書いてもらった記事は、こんな感じ。
AI理学療法士βの将来展望
AI理学療法士βは、理学療法の分野で革新的な進化をもたらすことが期待されています。以下では、AI理学療法士βの将来展望について詳しく探っていきます。
理学療法のパーソナライズ化
AI理学療法士βは、患者の個別のニーズと目標に基づいたリハビリテーションプログラムを提供します。
データ駆動型アプローチを通じて、患者の進行状況や反応を追跡し、リアルタイムでプログラムを調整することが可能です。
リモートケアの拡大
AI理学療法士βは、リモートヘルスケアの領域で重要な役割を果たします。
患者は自宅で理学療法のセッションを受けることができ、通院の負担を軽減することが期待されます。
新たな治療法の開発支援
AI理学療法士βは、最新の研究成果やデータを活用して、新たな治療法の開発を支援します。
AIの能力を活かし、治療効果の予測や最適なリハビリテーションプランの提案を行うことが可能です。
予防と健康促進の強化
AI理学療法士βは、患者だけでなく、健康な人々にも役立つ情報と支援を提供します。
予防プログラムや運動指導、姿勢改善のアドバイスなど、個人の健康促進に寄与します。
AIと人間の協働
AI理学療法士βは人間の理学療法士との協働を重視します。
AIがデータ処理や予測を担当し、理学療法士が個別のケアや人間的なサポートを提供することで、より効果的な治療を実現します。
倫理的な問題
AI理学療法士βの活用には倫理的な問題も存在します。
個人情報の保護やプライバシーの確保、アルゴリズムの透明性などが重要な課題となとなります。
AI技術の発展に伴い、これらの倫理的な側面にも十分な注意が払われる必要があります。
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