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10倍于人工病历质控速度,40%录入效率提升,云知声AI系统上线福建省立医院门诊全科室
2021-02-07 23:11
本文摘要:“感觉”和“理解”往往活跃在人工智能领域。感觉就是用眼睛看,用耳朵听,用嘴巴说。 理解意味着对感觉过程中收集的信息进行逻辑处理。如今,这些曾经只属于人类的不道德,已经逐渐被机器构造出来了。通过感官智能,机器需要识别图像和声音,而通过理解智能,机器可以解读信息,做出决策。这两项技术现在在医疗领域应用广泛,人工智能企业云之盛就是其中之一。

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“感觉”和“理解”往往活跃在人工智能领域。感觉就是用眼睛看,用耳朵听,用嘴巴说。

理解意味着对感觉过程中收集的信息进行逻辑处理。如今,这些曾经只属于人类的不道德,已经逐渐被机器构造出来了。通过感官智能,机器需要识别图像和声音,而通过理解智能,机器可以解读信息,做出决策。这两项技术现在在医疗领域应用广泛,人工智能企业云之盛就是其中之一。

在CHIMA2019大会上,云之盛宣布了医疗语音交互解决方案、智能病案质量控制、智能等待&智能随访解决方案三大人工智能解决方案,达到了电子病案所涉及的问题,让医生从繁重繁琐的工作中解脱出来。效率提高40%,语音加载导致医生陷入困境。根据美国医学会的统计,医生职业生涯中35%到40%的时间都花在病历采集和加载上。

如果时间价值取决于主任医师对电子病历的输入,这个数字是每年65500欧元。国内情况在某种程度上并不乐观。在信息化的大趋势下,很多医生被迫花更好的时间在案件加载上。

特别是对于一些乡镇医生来说,一套电子信息病历可能要加载六次才能保证原件。要解决这个问题,必须从两个角度解决。一方面要提高系统的互操作性,降低案例加载的复杂度;另一方面,必须优化语音加载过程,减缓信息加载速度。

云芝生从后者到达。通过在科学知识地图上用语音加载代替键盘加载和手动记录,减少了医生加载电子病历所花费的时间。这种方法在国外实践中遭到反对。

himss 2018年电子病历调查显示,美国的语音加载和键盘加载分别为37%和33%,语音加载相比其他加载方式效率提高了20%至40%。语音加载在一定程度上需要缓解医生对加载电子病历的抵触情绪。福建省医院信息中心的王晟说,“医生不讨厌加载数据。

以前他们只需要手写门诊病例,现在却要花大量的时间装载工作,让他们超负荷工作,无法如期上班。语音加载提高了他们的效率,减轻了他们的工作压力。

”但是语音加载没有太多问题。一是必须保证语音输出的准确性,避免医生口音和独特姓名对语音加载的影响;第二,医院等场景的减震治疗必须使用有效的设备。云之声医疗AI产品经理郭崇亮解释说,云之声医疗语音交互解决方案由医疗语音识别引擎、语音加载客户端、定制麦克风和鼠标组成。

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它基于深度自学、超级计算、大数据等AI技术。为了适应环境医院不同科室的实际市场需求,系统获得了两个版本。其中,标准版获得了方便快捷的辅助加载方式。

通过口述患者病情,系统自动将语音改为文本,结构化加载电子病历数据,并将文本动态输出到光标位置,提高了加载效率;Ultra将专用识别模型、语音操作模块和语音过滤器等专用功能开发为独立的模块,构建系统的低耦合。根据业务和场景,必须用系统的标准版本组装,可以打包成不同的专业程序。此外,云智晟还构建了键盘加载和语音加载并存,即需要进行“重新开启语音输入法,关闭键盘输入法”的具体步骤,才能进行权限转换。

这些细节是一定程度上提高医生效率的关键。目前,云之声医疗语音互动解决方案已在福建省医院门诊上线。平均识别准确率约为97%,病历书写效率提高约40%。

人工智能质量控制解决了 那么,病历的质量控制就不是一个很简单的校准问题了。这个环节就像一根“鸡肋”,不容忽视,也不容管理。一方面,病案质量控制对质量控制人员的能力有很高的排斥性,合格的质量控制人员必须具有临床背景。

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华西医院——质控岗位聘任公告发布后,拒绝申请人具有“硕士及以上学历”和“临床医学及相关专业背景”。这样的就业拒绝率并不低,甚至比城市很多中心医院的临床科室还要低很多。

在我国医疗资源严重短缺的背景下,优秀的临床医学生还不能满足临床市场的需求,他们已经离开了临床专职质控,管理层和医生本身都不能拒绝接受。另一方面,一份病历有几十页宽,平均主义,手工质控一定要花很多时间,即使是有经验的医生也很难在短时间内发现大量数据中的错误,很多错误只有质控人员接触病历的各个部分才能发现,这无疑对质控人员的各方面能力提出了极高的排斥。在这种情况下,云之盛依靠其基于数百万数据的科学知识图谱,构建了智能病案质量控制系统,能够准确解读病案内涵,进行漏检,重塑业务流程,大大提高病案质量控制的效率,以及质量控制的深度和广度。

云之声云之声IOT事业部总裁谢冠超向他介绍了主干网:“在提高病案质量控制的准确性方面,云之声首先创建了一个语音库,采用了不同省份的指控标准和不同医院的风触标准。在此基础上,云之盛不会根据具体医院的具体场景对数据库进行补充。”东南大学附属仲达医院网络信息中心主任施亚祥回应,作为合作伙伴,仲达医院病案质量检查覆盖率达到100%左右,漏检质量检查覆盖率从原来的重点漏检提升到全漏检,质检工作公里/小时接近10倍。

创意候诊与随访模式重构患者就诊流程云之盛智能候诊系统在候诊室中发挥作用。在系统的反对下,机器人可以主动发起并引导与患者的对话,完成病史采集,并将患者的病情总结(病史)发送给医生,让医生获得患者就诊前后的一些病情信息,从而提高医生的查询效率,增加复发率。

智能随访解决方案可以根据规定的问题模板模拟“医生”呼叫患者,提高了随访效率,保证了随访信息采集的全覆盖和准确性。同时,系统还可以为患者获得各种个性化的出院后服务,如智能随访预警、智能用药预警、随访对话、康复指导、健康档案和医疗搜索,帮助患者建立自我康复和健康管理。从另一个角度来看,它还扩展了医院的出院后服务,增强了用户体验和患者满意度。

云之盛的医疗业务伙伴、千佛山医院网络信息中心主任李锋认为,传统的等待一般是通过问卷的方式填写,只有去医院的时候才能填写。人多的时候更容易导致排队,导致医患之间的时间浪费。智能查询系统引入后,通过优化查询逻辑,相当于为医生提供了一个助手,完成了常规的预诊查询,可以有效增加医生的重复病史采集(查询),提高查询效率,使临床更有针对性。

AI产品总是面临着精准与调和的困境。截至目前,云之盛已储备约50万个医学概念,169万个医学术语数据库,398万个医学关系数据库 同时,由于医院信息化的不同,电子病历的结构和质量控制流程也不同。为了控制产品的成本,云之盛还需要在各种指标中找到一个准确性和普遍性的平衡点,从而创造出最符合市场需求的产品。怎么权衡,云之盛还是需要以后再去搜索。


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