人工智能语音系统在医疗中的优势有哪些？

人工智能技术随着关键技术的突破，迎来了新一轮的发展。智能语音技术作为人工智能应用最成熟的技术之一，特别在机器学习、自然语音识别、大数据等领域都有一定的技术和产品积累，那么，语音系统在医疗中的优势有哪些，我们以案例来看其优势。

患者满意度是指患者在医院接受医疗服务的满意程度，也是患者对医疗服务的直接体验和亲身体会，更是感知医院绩效与期望绩效的重要函数。自上世纪90年代开始，上海市第六人民医院就提出以公益性为导向，围绕提高病人的就医体验感和获得感，开展患者满意度测评回访工作。通过不同形式的测评，收集问题、反馈问题、整改问题，有助于了解医院医疗服务水平现状, 对推动和谐医患关系建立、持续提高医疗服务水平具有重要意义。不断改善医院各项医疗服务，满足百姓日益增长的医疗需求。

随着科技发展进步，百姓生活方式在不断改变，传统的信件回访满意度测评方式存在着回信率低、时效差、周期长、人力成本高等困境。引入成熟的智能语音技术，将其应用到出院患者满意度测评随访场景中，在获得比信件随访更好效果的同时，减轻劳动强度，为医院改善医疗服务质量提供更具针对性、有效性的数据支撑和参考。本研究对上海市第六人民医院通过智能语音系统随访和通过信件随访的患者随访效果进行了比较。现报告如下。

1.  资料与方法

1.1  一般资料

上海市第六人民医院出院患者满意度人工智能语音系统从2019年1月1日正式上线，至2019年6月30日共51226例出院患者通过智能语音系统进行满意度随访，将该组设为AI随访组。2018年7月1日至2018年12月31日共33971例患者通过人工邮递信件进行满意度随访，将该组设为人工随访组。

1.2  方法

1.2.1 人工智能语音随访  

AI随访组采用人工智能语音系统进行随访。结合智能语音技术，首先借助院内医院信息系统经信息脱敏后导入出院患者信息，通过语音助手通过终端自动拨打出院患者电话，模拟人声与对方进行交流，询问出院患者对于住院治疗期间医生服务、护士服务、其他医务人员服务以及伙食等情况，由患者回答满意、较满意、一般、不满意或不了解；并采集受访者有效信息，将回答语音自动转录为文字记录，经过人工智能语音系统的自然语言处理及神经网络算法进行语义分析，自动生成对应指标信息。

1.2.2 信件邮递随访  

人工随访组采用信件邮递回收整理进行随访。根据出院患者登记的住址，每月以邮局投递的形式，将测评信投放给患者，再由出院病人将反馈信件寄回我院，经工作人员统计、整理，生成对应指标信息。

1.3  评价指标

评价指标为回访率、信息采集率。AI随访组回访率=（完整采集人数+部分采集人数+接通未采集人数）/实际外呼人数×100%。其中，完整采集为随访指标信息的采集全部是准确完整的；部分采集为随访指标信息的采集部分是准确完整的；未采集为随访指标的信息采集是全部未完成。人工随访组回访率=（信件回收完整采集数+信件回收部分采集数+信件回收内容空白及无效）/实际信件投放数×100%。其中，完整采集为随访指标信息的采集全部是准确完整的；部分采集为随访指标信息的采集部分是准确完整的；未采集为随访指标的信息采集是全部未完成。

1.4  统计学方法

使用SPSS19.0进行数据分析。数据分析方法主要为描述性统计分析，t检验。

2.  结果

在回访率方面，AI随访组与人工随访组差异有统计学意义（P<0.05）。在信息采集量上，人工随访组收集到意见和建议555条，而AI随访组收集到意见和建议2974条，数量远超人工随访组。人工随访组受到地理距离因素影响，信件投递随访回收周期较长，一般在1-2个月，而AI随访组采用电话即时通讯随访，周期大幅缩短。同时，AI随访组是人工智能语音系统将回答语音自动转录为文字记录，收集整理的意见和建议更为细致和详实。

3.  讨论

AI随访组同人工随访组比较，回访率大幅提高，收集意见和建议数量和质量均远超人工随访组，由此形成的大数据分析报告，帮助医院更精准地听到病人的心声，为改进医疗服务质量、提高患者满意度提供数据支撑。

3.1  效率提高

上海市第六人民医院探索人工智能语音系统替代传统人工信件随访，获得了较好的反响。信件邮递满意度随访工作需要专职工作人员负责回收信件拆剪、阅览信件、电脑录入、归类整理意见和建议，并将意见和建议下发到各职能部门落实整改。其中，大量时间集中在拆阅和录入工作上，人力成本高，整理效率较低。而使用人工智能语音系统进行出院患者满意度随访后，避免了大量的重复整理工作，工作人员更能将精力集中关注到患者反馈的切实意见和建议上，而且工作人员可以随时听取随访电话录音，对于重大投诉意见能进一步人工核实，使用非常便捷。

3.2  周期缩短

我院住院患者有近35%非上海常住人口，受到地理距离因素影响，信件投递回收周期需要1-2个月，较长的周期使得回访统计结果无法完全纳入医院当月满意度测评结果统计内，导致了满意度测评评价内容的失真，出院病人回访满意度测评的评价体系无法客观量化。使用人工智能语音系统进行出院患者满意度随访后，大大缩短随访周期，10天就能完成上月出院患者满意度测评随访工作，使得测评评价内容更具真实性和时效性。

3.3  意见建议更为细分

通过人工智能系统电话随访获得的数据量较传统信件随访方式要大很多，将回答语音自动转录为文字记录，收集整理的意见和建议更为细致和详实。例如，对于“停车难”问题，收集到共256条意见和建议，经人工整理发现，有部分患者反映内容为“医院停车车位小，较难停”，另外一部分反映“早上进医院停车较为困难”，还有建议“停车车位增加”。细分意见后，对于“车位小”的问题，已经由院职能科室改善，增加停车车位和高峰时期停车问题也已在进一步调研整改中。

3.4  应用场景更加广泛

随着人工智能技术的不断进步，其所适用的医疗应用场景将会越来越多，智慧医疗技术综合利用大数据关键技术、深度学习技术、新一代互联网技术和生物信息数据分析与挖掘技术等关键技术，通过整合临床数据、专业文献等建立维护健康相关的专业知识库，形成基于临床信息、生物信息、知识库的智能化辅助健康管理模型。

综上所述，人工智能语音随访系统可以取代传统信件随访，不仅提高了满意度测评回访率，更能依靠大数据真实性反馈，提高医疗服务质量、简化患者就医流程，改善就医诊疗环境，更具有针对性地提升患者就医满意度。