排隊三小時,看病三分鐘,AI來幫忙

姓名:劉虎成? ? ? 學號:16020188026

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【嵌牛導讀】:很多患者不知道該去哪家醫院看病,即使去了正確的醫院也容易暈頭轉向,找不到合適的科室醫生,即使能找到合適的醫生,有效的溝通時間也非常有限。

AI醫療虛擬助手的出現緩解了這個問題。

【嵌牛鼻子】:AI醫療,流程

【嵌牛提問】:AI醫療流程和普通醫療什么區別?哪一關目前發展難度較大?

【嵌牛正文】:

據衛生部調查數據顯示,中國約有近半居民有病不就醫。

“排隊三小時,看病三分鐘”,相信很多患者經歷過看病“三長一短”的困境(掛號、候診、取藥時間長,就診時間短)。我國日均門診量2000余萬人次,并且絕大部分患者都擁擠在三級醫院,有限的醫療資源導致就醫體驗差、醫患關系緊張、看病難等社會性問題。

很多患者不知道該去哪家醫院看病,即使去了正確的醫院也容易暈頭轉向,找不到合適的科室醫生,即使能找到合適的醫生,有效的溝通時間也非常有限。

AI醫療虛擬助手的出現緩解了這個問題。利用語音識別、自然語言處理技術,將患者對自己病癥的描述與標準醫學知識庫進行對比,從而完成預問診、分診導診、互聯網復診、健康咨詢等服務。24x7在線,通過對話交互的形式,無論在“診前”、“診中”、“診后”階段,都能提升就醫體驗和效率。

醫院可以借助語音AI對話交互平臺,創建醫療虛擬助手,并植入到醫院或醫療機構的掛號/門診管理系統中,患者即可通過相關平臺的網站、APP、公眾號/服務號、小程序等進行對話交互,獲取服務信息。

診前

虛擬助手可以進行預問診、采集患者信息,推薦相關專科醫院及醫生,并有效引導患者掛號、分診、進行科室路線引導。在患者候診期前,虛擬助手能夠基于語音識別、自然語言處理(NLP)、深度學習等前沿AI技術以及臨床診療大數據所構建的醫療領域知識圖譜,將患者主訴、病史、用藥史、過敏史等信息進行智能采集,進而生成規范、詳細的門診電子病歷及初步診斷報告,提前推送給醫生。

患者若只是稍感不適,也可以通過虛擬助手在手機或PC端進行健康咨詢以及“自我診斷”,通過癥狀、病史等描述獲取輕問診服務和用藥指導以供參考。如果問題得到解決,可能就不再需要去醫院診療。

例如,微軟的Health Bot能夠用癥狀檢查器對患者病況進行分類,對患者的問題進行解答,并協助幫助患者查找距離最近的醫生。IBM的沃森機器人或醫療助理Ada,都是以虛擬護士的身份,為患者提供所需的醫療信息或進行初步診斷。

醫療虛擬助理Ada

診中

在問診期間,醫生能夠提前查看通過醫療虛擬助手采集的結構化問診病歷,從而免去了一邊問診一邊手工錄入電子病歷的流程。在已有信息的基礎上,醫生可以有針對性地進行補充問診,這樣不僅能夠增加醫生與患者的有效溝通時間,提高門診效率,患者的就醫體驗也能得到優化。

另外,智能問診可以起到輔助醫生診斷的作用,根據患者提供的信息進行交叉分析,以協助醫生篩查常見病,做出初步診斷。

此外,利用領先的語音識別技術,語音電子病例語音能得到了廣泛應用,甚至在今年被列入三甲醫院評級的考核指標。智能語音錄入可以解放醫生的雙手,將醫生口述的內容轉寫文字,形成結構化的電子病歷。

例如,語音國際巨頭Nuance的醫療虛擬助手具有會話式AI功能,醫生可以通過語音對話的形式進行檢索及錄入患者信息。據統計,每分鐘的語音錄入文字量是打字錄入量的四倍,可見醫生的工作效率能得到大幅提升。

Nuance醫療虛擬助理

診后

診后階段,虛擬助手可以對患者進行回訪以及參與滿意度調查,推送治療后注意事項、醫囑事項、復查提醒等。對于患者來說,能夠獲取額外信息,并且起到輔助提醒的作用;而醫生能夠對患者的后續狀態進行跟蹤,建立電子健康檔案,生成大數據,輔助醫生進行醫學科研,醫患雙方效率和體驗都能得到提升。

當下,診后環節的醫患溝通幾乎為零。患者若想跟醫生進行后續溝通,只能通過復診與醫生面對面,而像“邦大夫”這類醫患AI對話系統的出現打破了這一現狀。患者結束門診診療后,“邦大夫”的患者回訪機器人能夠定時跟蹤患者遵醫囑情況和預后狀況,并反饋給醫生,方便醫生對患者后續狀態進行跟蹤,及時干預,管理病人的病程全周期。

邦大夫問診流程

小結

語音對話交互是未來“AI+醫療”的大勢所趨。AI虛擬助手能夠很大程度上提高醫患互動溝通效率,釋放醫療專家的寶貴時間,對緩解優質醫療資源緊張的局面,用AI對話交互打通從診前到診后的完整閉環,“看病難”的問題也許就沒那么難了。

歡迎來到AI+醫療的時代。

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