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能听懂长三角地区大部分方言,人工智能“虚拟医生”的随访电话同样让患者“很安心”
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来源:上观新闻 作者:黄杨子 2018-09-19 21:08
摘要:目前AI在医疗领域的应用还处于需依靠大量的人力孵育阶段,因此可以做“参与者”“辅助者”,却远远达不到“决策者”级别。

“机器人”读片、“机器人”手术、“机器人”提供癌症诊断方案……随着人工智能(AI)在医疗领域日渐广泛的应用,许多科幻情节也在日渐变成现实:今年6月1日,上海交通大学医学院附属仁济医院正式在日间手术病房上线AI随访助手,这个“机器人”会通过电话随访患者出院后是否有呕吐、疼痛、发热、伤口渗血感染等症状,亲切的语调、细致的询问,让这位“虚拟医生”在患者群体中很受欢迎,医护人员也大赞,“我们终于从重复繁琐的工作中解放出来了,有着高效、准确、稳定的‘工作作风’,‘虚拟医生’在随访中起到了或许比我们更大的作用。”

降低费用成本、弥补人才不足、用于成熟技术,人工智能的特点与医疗行业的需求似乎有着与生俱来的“缘分”。正在全力打造人工智能应用示范高地的上海,已为智能医疗的率先“试水”提供广阔平台。

 

一天打12小时随访电话?AI“虚拟医生”解决大问题

走进位于仁济医院门诊大楼的日间手术管理中心,护士吴玲娣正在电脑上核对整理上周出院的患者随访信息。3个多月以来,她们从“忙到双脚跳”的状态解放出来,开始享受与“虚拟医生”搭档,有条不紊的随访工作。

吴玲娣告诉记者,仁济日间手术日均出院患者数超过120人次,每位患者一般在术后24至48小时要进行一次随访,每个随访电话至少3至5分钟,这就意味着,长期以来,医务人员每天要花9至12个小时用于电话随访。“有些患者若出现呕吐、疼痛、发热等症状,还需要多次随访,虽然这一群体只占约5%,但也会累积成为巨大的工作量。”

“忙和累还是次要的,如何保证质量和效果也是许多医务人员面临的困扰。”吴玲娣坦言,电话没人接而反复拨打、信息量大而记录不全、重复问答而态度欠佳……“我们希望随访是能真正让患者反馈问题、医生了解症状的渠道,医务人员不应该只是简单的接线员、记录员,分析整合数据是随访的最终目标。”

幸好,AI“虚拟医生”的到来正在改变这一切。记者在电脑上看到,“虚拟医生”根据患者病种预设了随访问题。在一通拨打给泌尿外科患者汪先生的随访电话中,既包括“有无血尿”“腰酸腰痛否”“是否发烧”等临床症状询问,也有“来不来取病理报告”“是否需要宣教”的事务性问答,更有“满意程度”“改进”条目便于患者对“虚拟医生”提意见。“虚拟医生”会抓取患者回答中的重点词段并转为文字形成标签,可帮助医务人员快速进行大数据录入整理。

那么,若AI抓取的语音信息不准确怎么办?吴林娣说,在“记录详情”中,患者的每一句回答都留有录音,医务人员会人工进行审核。“考虑到中老年患者与外地患者的口音问题,目前AI基本已可识别长三角区域大多数方言,它也始终在不断的学习过程中。

如今,这位“不知疲倦”的“虚拟医生”为仁济日间手术随访做出了大贡献。仁济医务一处副处长樊翊凌介绍,自运行至8月中旬,它已在胆胰外科、妇科、泌尿外科、乳腺外科等日间手术8大主要科室随访2189人次,电话接通率达92.04%,指标采集率达93.33%,患者满意率达95.38%。“我们听到的声音不是冷冰冰的机械语音,‘虚拟医生’好像就是真实存在的人一样。”汪先生很是感慨,“医学和科技的发展速度太快了,不过接到这样的电话,我们也觉得很安心。”

 

人工智能的“身份”:参与者、辅助者而非决策者

据悉,除了在日间手术管理中心正式上线外,“虚拟医生”也在仁济体检中心、肿瘤科进行试点之中。“目前,这位‘虚拟医生’还是菜鸟水平,因此我们选择的病种大多随访内容均一、患者接受度高且科室医务人员积极性强。”樊翊凌说,从“打电话”中解放出来只是第一步,未来“虚拟医生”将实现与每一位医生的数据库链接,通过技术创新,完成医生知识内容转化为AI服务手段,最终通过模式创新实现医生对患者的“一对多服务”。“我们希望,医患双方可通过电话、微信、网站、手机应用程序、等入口与‘虚拟医生’产生服务请求,AI生成的海量结构化数据不仅可以为医生提供最直观的临床医疗信息,也能形成全生命周期的健康管理与服务。

当然,“虚拟医生”的理解能力如今还比不上真实医生,其实无论在任一应用领域,AI语音识别的重点难点都在于语义。“除了口音问题之外,患者的重复性描述、形容等等也可能会‘绕晕’他。”吴林娣建议,随访时患者可以用尽量简单清晰的语言描述症状,“比如表达痛感时,可以说针扎痛、撕裂痛、疼痛时长等,但‘我疼得快死掉了’的说法,可能会造成AI理解失误。”

在市卫计委副主任闻大翔看来,目前AI在医疗领域的应用还处于需依靠大量的人力孵育阶段,因此可以做“参与者”“辅助者”,却远远达不到“决策者”级别。“2012年,《经济学人》智库曾就大众消费者关于移动医疗优先级需求做出调查,全盘管理健康、寻求健康信息分别达到54.4%与53.4%,医患沟通、信息提醒等也紧随其后。如今,AI的参与正逐步让这些需求可以被广泛实现,但大范围推广之前,我们也在思考关于医学伦理的问题:如果在AI随访过程中出现误读、漏读而造成患者病情延误等严重后果,相关责任应由AI开发公司、医疗机构或医生承担?AI发展已进入加速道,我们也期待更多法律及规范的出台和完善能帮助它成长得更好更快。”

 

人工智能医疗应用三大瓶颈亟待突破

“无论人工智能目前还有怎样的局限性,医学界主动拥抱它的时代已经来临。”仁济医院副院长张继东直言,“在医疗器械研发等诸多方面,我们都没有抢占先机,AI正给予我们一次弯道超车的机会。

正如张继东所说,无论是AI随访、AI读片、AI肿瘤诊断等,医务人员目前都在进行知识库的筹备,即提供“阿尔法狗的棋谱”。上海市卫生和健康发展研究中心主任金春林在日前举办的2018未来医疗科技大会医疗人工智能应用论坛上也提到,AI在医疗领域的应用可分为3个时期,“第一是数据整合阶段,由于医疗数据标准化低,拥有医疗大数据的公司或机构就会具备竞争优势与议价能力;第二是数据共享与感知阶段,但医疗数据融合到一定程度,就会出现辅助诊断、图像识别等商用产品;第三是认知与大数据阶段。可见,数据与算法是AI发展的基础与核心,如何尽快打通各部门与机构间的数据壁垒,是亟待解决的迫切话题。”

金春林说,2013年到2017年,中国医疗AI行业共获得241笔融资,去年国内医疗AI融资总额超过18亿元;今年资本对于医疗AI市场的热情依旧不减,有机构预测,今年中国医疗AI市场规模有望达到200亿元。“然而,尽管各式医疗AI产品陆续面世,但距离真正落地仍需时日。”

除了医学伦理等相关法律及规范之外,医疗AI行业审批、准入标准目前也不清晰。“2017年2月,国家卫健委办公厅曾发布《人工智能辅助诊断技术管理规范(2017年版)》,对AI辅助诊断的准入有了规定,但目前适用于全行业的标准还未形成。”金春林说,“第二,医疗AI人才是复合应用型人才,国内也比较短缺;第三,目前医疗AI产品大多在医疗机构内属于试用阶段,即不可收费,这样并不利于可持续良性发展。那么基础医疗保险、商业医疗保险未来要不要、如何来支付医疗AI技术?我想,这些都需要管理部门、医疗机构与AI公司共同进行足够的调研与思考。”

如今,医疗AI正在发达地区的三级医院大放异彩,在金春林看来,未来它更将在我国基层医疗机构大有可为。“卫生系统人才数量的匮乏并非朝夕可以解决,伴随着老龄化的逐步加重,人工智能会很好地弥补人力资源的不足并控制和降低医疗成本。”他满怀信心,“当人工智能赋能基层医疗的那一天真正实现时,健康中国、健康上海都将增添更广、更新的内涵。”

栏目主编:孙刚 文字编辑:孙刚 题图来源:视觉中国 图片编辑:曹立媛
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