当人工智能遇上患者随访，让随访更智能

随着AI技术应用的普及，越来越多的医疗系统开始变得更智能更高效，对应医疗随访系统系统更是如此。人工智能辅助互动、智能辅助判断、智能辅助处理引擎，集合深度学习、大数据处理等技术，通过电话、微信等途径辅助医护人员完成关怀性随访、专病随访、满意度调查、复诊提醒、慢病管理等工作，从而大幅度减轻医护工作量，让随访服务更智能更有温度，促进医院综合服务质量的全面提高。

随访是指医院对曾在医院就诊的病人以通讯或其他的方式，进行定期了解患者病情变化和指导患者康复的一种观察方法。通过随访可以提高医院医前及医后服务水平，同时方便医生对病人进行跟踪观察，掌握第一手资料以进行统计分析、积累经验，同时也有利于医学科研工作的开展和医务工作者业务水平的提高，从而更好地为患者服务。

随访是医院根据医疗、科研、教学的需要，与诊治后的病人保持联系或要求病人定期来医院复查，对病人的疾病疗效、发展状况继续进行追踪观察所做的工作，又称作随诊（follow up）。简单地说，就是在诊治后，对病人继续追踪、查访。

患者随访系统的使用降低了回访的人力成本和时间成本，提高了回访的工作效率和质量。各类调查数据和统计数据更加精准，压缩出的时间用于深度挖掘信息，耐心细致地解答病人提出的问题。随访管理系统的使用充分体现医院 “以病人为中心”的服务理念和全面质量改进的管理理念，有利于促进医院综合服务质量的全面提高。

医疗保健领域最大的难题之一就是数据严重封闭与鼓励，地域之间共享能力、系统之间互操作能力非常欠缺。患者随访系统可以和医院内集成的 HIS 系统数据打通，提高医患双方的效率。

人工智能（Artificial Intelligence, AI）是计算机科学的一个分支，指人类制造的机器所表现出的智能，最终目标是让机器具有像人脑一般的智能水平。目前，人工智能的发展处于十分初级的阶段，机器的智能程度还很低。从智能程度上看，人工智能通常分为两类：应用人工智能（Applied AI）：即能完成特定任务的算法或程序，如人脸识别、语音识别、文本摘要等。强人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）：即与人类同等智慧的人工智能。这类人工智能经常出现在科幻作品中，暂无实现可能。

关于AI人工智能：一个是人工智能推荐系统，一个是人工智能引擎。

前者已经广泛应用在内容分发领域，比较成熟了。简单一点的话，前期准备一定量级内容，对内容进行标准化处理后，建立标签体系，接下来就是挖掘、算法和索引服务层的事情了。随访过程中患者教育内容的输出也是一种内容分发体系，所以应该可以直接套用。

至于人工智能引擎，可以看下腾讯对外发布的介绍：

首先，从海量文献中抽取丰富的医学知识，这一抽取过程相当于学习和记忆医学知识；

其次，对所抽取的知识进行理解和加工，包括将医学专业术语与患者语言进行对应、推理症状与疾病间的对应关系和问答对话逻辑；最后，结合场景进行应用，比如在智能导诊场景中结合医生的专业擅长、过往的诊疗经历，刻画出全面、详细、实时的医生画像，通过智能问诊，为患者匹配最合适的医疗资源。这套思路似乎也可以推演到随访模板上：

随访

首先，从以往系统化随访信息与医学诊断信息中提炼关键数据（其实这是理想化了，实际上医院几乎没有系统化随访信息）；其次，通过机器学习对随访信息进行分析，检测数据是否存在异常等；最后，结合患者过往诊疗经历，帮助医生提出适合患者疾病/生活方式管理的随访建议。当然，当前人工智能水平并不能替代医生（注意，不是完全替代，而是不能替代），因此在功能逻辑上必须设置为由医生行使最终签发权。加入这个功能主要目的在于检验它是否能减轻医生的工作量，自动提醒和通知患者，提升随访效率。结合患者个体的病情及治疗记录变化，自动完成个性化的随访方案制定与执行。

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