Akutmodtagelser arbejder under konstant tidspres og genererer enorme mængder data – fra kliniske samtaler og triage-notater til udskrivningsdokumenter. Et nyt survey fra arXiv gennemgår 46 videnskabelige artikler og kortlægger, hvordan naturlig sprogbehandling (NLP) og store sprogmodeller kan understøtte de sprog- og tidstunge faser i akut behandling.
Surveyet dækker hele patientforløbet i akutmodtagelsen: triage, diagnosticering og udskrivning. Det identificerer en tydelig tendens: væk fra specialiserede neurale arkitekturer og hen imod prætrænede sprogmodeller, der kan håndtere flere opgaver på tværs af forløbet. Samtidig peger forskningen på en stigende interesse i interaktive kliniske systemer og en større opmærksomhed på klinisk funderet evaluering – altså at systemerne vurderes på deres reelle værdi i praksis, ikke kun på tekniske benchmarks.
For beslutningstagere i sundhedsvæsenet og investorer er potentialet klart: AI kan aflaste personale i akutmodtagelser ved at automatisere dokumentation, understøtte triage-beslutninger og generere udskrivningsrapporter. Men surveyet understreger også de åbne udfordringer: begrænset generaliserbarhed, støjende kliniske input og workflow-begrænsninger, der skal løses, før teknologien kan implementeres i skala.
