Publikacje
Pomoc (F2)
[145940] Artykuł:

Multimodal system for automated medical documentation and clinical decision support integrating contact center solutions

Czasopismo: Scientific Reports  
ISSN:  2045-2322
Opublikowano: Marzec 2026
 
  Autorzy / Redaktorzy / Twórcy
Imię i nazwisko Wydział Katedra Do oświadczenia
nr 3
Grupa
przynależności
Dyscyplina
naukowa
Procent
udziału
Liczba
punktów
do oceny pracownika
Liczba
punktów wg
kryteriów ewaluacji
Małgorzata Płaza orcid logo WEAiIKatedra Systemów Informatycznych *Takzaliczony do "N"Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne7.0046.66  
Mirosław Płaza orcid logo WEAiIKatedra Systemów Informatycznych *Takzaliczony do "N"Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne7.0046.66  
Małgorzata Lucińska orcid logo WZiMKKatedra Inżynierii ProdukcjiNiespoza "N" jednostki07.00.00  
Michał Młodawski orcid logo WEAiIKatedra Systemów InformatycznychNiespoza "N" jednostkiInformatyka techniczna i telekomunikacja7.00.00  
Justyna Kęczkowska orcid logo WEAiIKatedra Systemów Informatycznych *Takzaliczony do "N"Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne7.0046.66  
Roman Stanisław Deniziak orcid logo WEAiIKatedra Systemów Informatycznych *Takzaliczony do "N"Informatyka techniczna i telekomunikacja7.00140.00  
Tamara Murawska Niespoza "N" jednostki07.00.00  
Kamil Murawski Niespoza "N" jednostki07.00.00  
Karol Wykrota orcid logo WEAiIKatedra Systemów InformatycznychNiespoza "N" jednostki07.00.00  
Dawid Jaszczyk WEAiIKatedra Systemów InformatycznychNiespoza "N" jednostki07.00.00  
Michał Zawadzki WEAiIKatedra Systemów Informatycznych *Niespoza "N" jednostkiInformatyka techniczna i telekomunikacja7.00.00  
Marcin Kozłowski orcid logo WEAiIKatedra Systemów InformatycznychNiespoza "N" jednostkiInformatyka techniczna i telekomunikacja7.00.00  
Arkadiusz Gajda Niespoza "N" jednostki07.00.00  
Karol Twardowski Niespoza "N" jednostki07.00.00  
Zbigniew Koruba orcid logo WMiBMKatedra Technik Komputerowych i Uzbrojenia**Niezaliczony do "N"Inżynieria mechaniczna7.00140.00  

Grupa MNiSW:  Publikacja w czasopismach wymienionych w wykazie ministra MNiSzW (część A)
Punkty MNiSW: 140


DOI LogoDOI    
Słowa kluczowe:

dokumentacja medyczna  analiza semantyczna  system ekspercki  systemy contact center 


Keywords:

medical documentation  semantic analysis  expert system  contact center systems 



Streszczenie:

W artykule przedstawiono inteligentny system Parrot AI, który wspiera lekarzy specjalizujących się w chorobach wewnętrznych i pediatrii. Rozwiązanie ma na celu automatyzację czasochłonnych procesów administracyjnych i wspomaganie lekarzy w podejmowaniu decyzji klinicznych. Głównym celem systemu jest odciążenie personelu medycznego z zadań administracyjnych, takich jak ręczne wypełnianie dokumentacji medycznej, co przekłada się na wzrost efektywności pracy i więcej czasu na bezpośredni kontakt z pacjentami. Parrot AI wykorzystuje zaawansowane metody przetwarzania języka naturalnego i generatywne modele językowe, aby umożliwić automatyczną analizę semantyczną wywiadów medycznych. Na tej podstawie system generuje treści niezbędne do uzupełnienia elektronicznej dokumentacji medycznej i wspomaga lekarza, sugerując wstępne diagnozy i opcje leczenia. Interakcja z pacjentem może odbywać się zarówno na etapie wstępnego wywiadu medycznego (za pośrednictwem chatbota lub bota głosowego), jak i podczas osobistej wizyty w klinice. Testy funkcjonalne wykazały wysoką skuteczność rozwiązania. Wszystkie testowane komponenty systemu osiągnęły wyniki znacznie przekraczające 80%, co potwierdza zasadność dalszego wdrażania systemu w codziennej praktyce klinicznej. Parrot AI ma potencjał nie tylko usprawnić pracę lekarzy, ale także poprawić jakość i spójność dokumentacji medycznej.




Abstract:

The article presents the Parrot AI smart system, which supports physicians specialising in internal medicine and pediatrics. The solution is designed to automate time-consuming administrative processes and assist physicians in clinical decision-making. The main purpose of the system is to relieve medical staff of administrative tasks, such as manually filling out medical records, which translates into increased work efficiency and more time to focus on direct contact with patients. Parrot AI uses advanced natural language processing methods and generative language models to enable automated semantic analysis of medical interviews. Based on this, the system generates the content necessary to complete the electronic medical records and assists the physician by suggesting preliminary diagnoses and treatment options. Interaction with the patient can take place both at the initial medical interview stage (via chatbot or voicebot) and during a personal appointment at the clinic. Functional tests have demonstrated that the solution is highly effective. All tested components of the system achieved results well above the 80% effectiveness threshold, confirming the validity of further implementing the system into everyday clinical practice. Parrot AI has the potential not only to streamline physicians’ work, but also to improve the quality and consistency of medical records.