排队三小时,看病三分钟,AI 能帮忙吗?

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欢迎来到AI+医疗的时代。

据卫生部调查数据显示,中国约有近半居民有病不就医。

“排队三小时,看病三分钟”,相信很多患者经历过看病“三长一短”的困境(挂号、候诊、取药时间长,就诊时间短)。我国日均门诊量2000余万人次,并且绝大部分患者都拥挤在三级医院,有限的医疗资源导致就医体验差、医患关系紧张、看病难等社会性问题。

很多患者不知道该去哪家医院看病,即使去了正确的医院也容易晕头转向,找不到合适的科室医生,即使能找到合适的医生,有效的沟通时间也非常有限。

AI医疗虚拟助手的出现缓解了这个问题。利用语音识别、自然语言处理技术,将患者对自己病症的描述与标准医学知识库进行对比,从而完成预问诊、分诊导诊、互联网复诊、健康咨询等服务。24×7在线,通过对话交互的形式,无论在“诊前”、“诊中”、“诊后”阶段,都能提升就医体验和效率。

医院可以借助语音AI对话交互平台,创建医疗虚拟助手,并植入到医院或医疗机构的挂号/门诊管理系统中,患者即可通过相关平台的网站、APP、公众号/服务号、小程序等进行对话交互,获取服务信息。

诊前

虚拟助手可以进行预问诊、采集患者信息,推荐相关专科医院及医生,并有效引导患者挂号、分诊、进行科室路线引导。

在患者候诊期前,虚拟助手能够基于语音识别、自然语言处理(NLP)、深度学习等前沿AI技术以及临床诊疗大数据所构建的医疗领域知识图谱,将患者主诉、病史、用药史、过敏史等信息进行智能采集,进而生成规范、详细的门诊电子病历及初步诊断报告,提前推送给医生。

患者若只是稍感不适,也可以通过虚拟助手在手机或PC端进行健康咨询以及“自我诊断”,通过症状、病史等描述获取轻问诊服务和用药指导以供参考。如果问题得到解决,可能就不再需要去医院诊疗。

例如,微软的Health Bot能够用症状检查器对患者病况进行分类,对患者的问题进行解答,并协助帮助患者查找距离最近的医生。IBM的沃森机器人或医疗助理Ada,都是以虚拟护士的身份,为患者提供所需的医疗信息或进行初步诊断。

诊中

在问诊期间,医生能够提前查看通过医疗虚拟助手采集的结构化问诊病历,从而免去了一边问诊一边手工录入电子病历的流程。在已有信息的基础上,医生可以有针对性地进行补充问诊,这样不仅能够增加医生与患者的有效沟通时间,提高门诊效率,患者的就医体验也能得到优化。

另外,智能问诊可以起到辅助医生诊断的作用,根据患者提供的信息进行交叉分析,以协助医生筛查常见病,做出初步诊断。

此外,利用领先的语音识别技术,语音电子病例语音能得到了广泛应用,甚至在今年被列入三甲医院评级的考核指标。智能语音录入可以解放医生的双手,将医生口述的内容转写文字,形成结构化的电子病历。

例如:语音国际巨头Nuance的医疗虚拟助手具有会话式AI功能,医生可以通过语音对话的形式进行检索及录入患者信息。据统计,每分钟的语音录入文字量是打字录入量的四倍,可见医生的工作效率能得到大幅提升。

诊后

诊后阶段,虚拟助手可以对患者进行回访以及参与满意度调查,推送治疗后注意事项、医嘱事项、复查提醒等。对于患者来说,能够获取额外信息,并且起到辅助提醒的作用;而医生能够对患者的后续状态进行跟踪,建立电子健康档案,生成大数据,辅助医生进行医学科研,医患双方效率和体验都能得到提升。

小结

语音对话交互是未来“AI+医疗”的大势所趋。AI虚拟助手能够很大程度上提高医患互动沟通效率,释放医疗专家的宝贵时间,对缓解优质医疗资源紧张的局面,用AI对话交互打通从诊前到诊后的完整闭环,“看病难”的问题也许就没那么难了。

欢迎来到AI+医疗的时代。

 

本文由 @奇点机智 原创发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。

题图来自Unsplash,基于CC0协议。

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