A Bilingual On-Premises AI Agent for Clinical Drafting: Implementation Report of Seamless Electronic Health Records Integration in the Y-KNOT Project
Notice bibliographique
Résumé
Background: Large language models (LLMs) have shown promise in reducing clinical documentation burden, yet their real-world implementation remains rare. Especially in South Korea, hospitals face several unique challenges, such as strict data sovereignty requirements and operating in environments where English is not the primary language for documentation. Therefore, we initiated the Your-Knowledgeable Navigator of Treatment (Y-KNOT) project, aimed at developing an on-premises bilingual LLM-based artificial intelligence (AI) agent system integrated with electronic health records (EHRs) for automated clinical drafting. Objective: We present the Y-KNOT project and provide insights into implementing AI-assisted clinical drafting tools within constraints of health care system. Methods: This project involved multiple stakeholders and encompassed three simultaneous processes: LLM development, clinical co-development, and EHR integration. We developed a foundation LLM by pretraining Llama3-8B with Korean and English medical corpora. During the clinical co-development phase, the LLM was instruction-tuned for specific documentation tasks through iterative cycles that aligned physicians' clinical requirements, hospital data availability, documentation standards, and technical feasibility. The EHR integration phase focused on seamless AI agent incorporation into clinical workflows, involving document standardization, trigger points definition, and user interaction optimization. Unlabelled: The resulting system processes emergency department discharge summaries and preanesthetic assessments while maintaining existing clinical workflows. The drafting process is automatically triggered by specific events, such as scheduled batch jobs, with medical records automatically fed into the LLM as input. The agent is built on premises, locating all the architecture inside the hospital. Conclusions: The Y-KNOT project demonstrates the first seamless integration of an AI agent into an EHR system for clinical drafting. In collaboration with various clinical and administrative teams, we could promptly implement an LLM while addressing key challenges of data security, bilingual requirements, and workflow integration. Our experience highlights a practical and scalable approach to utilizing LLM-based AI agents for other health care institutions, paving the way for broader adoption of LLM-based solutions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».