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如何让临床医生诊病、科研两不误?

利用智能对话平台工具,帮助临床医生收集大量科研数据。

有一个问题一直困扰着临床医生:到底应不应该做科研,如果要做,怎么做科研。

目前,医生晋升职称有三个考核标准:临床、教学和科研。尤其在国内医院,是否能升职,最重要的指标就是论文。对于这一套晋升标准,许多临床医生有苦不能言:临床医生,日常的诊病都已经筋疲力竭,哪有时间匀出来泡在实验室里做科研?

许多临床医生陷入了一个误区:论文=科研成果=泡在实验室里做实验,其实临床医生,反而具有天然的科研优势,这个优势,就是立足于临床数据。

今天我们就来讨论一下,如何利用智能对话平台工具,让临床医生收集大量有效的数据,以便进行科学研究。

医生在收集、处理临床数据时,往往有以下几个痛点:

  • 医院HIS系统严重落伍,科室没有建立病人数据库

  • 从现有的系统里只能手动整理大量数据,录入的数据残缺不全,且容易出错

  • 病例、检验报告、影像学报告都以文本形式存在,无法系统分析

  • 临床中难以取得预后数据,导致研究大打折扣

  • 实际数据建模过程中,病名病情繁多,无法泛化

  • 千辛万苦整理了一套数据做好了数据建模,分析效果不理想只能推倒重来,无法复用

现如今AI技术已经不局限于科研阶段,成熟的应用已经渗透到了各行业,在商业上实现了落地。常见的语音助手、智能推荐分发和智能美颜这些工具,都是利用了人工智能深度学习技术。在医疗领域,智能医疗影像产业也成为了国内外科技巨头的必争之地。

根据市场研究公司CB Insights近日发布的《2018年全球人工智能医疗趋势报告》,医疗已经成为人工智能行业重要的研究和应用领域。整个行业的所有领域几乎都会受到科技进步的影响,图片识别正在给诊断方式带来一场革命。人工智能在医疗领域的最大发展障碍之一就是克服惯性,改造现在已经过时的流程,并尝试新兴技术。

随着国内医疗的产业化、市场化,医院和医疗机构都把AI技术加入了自身的就医流程中,以优化就诊环境,提升患者的就医体验。

但现有的医疗AI产品,无论作用是简化就医流程,还是辅助医生诊断,基本上是面向患者的产品。奇点机智在与北京大数据研究院的深入探讨中发现,临床医生大多都有硬性的科研需求,明明有大把的病患样本,但苦于难以收集数据,科研无法展开。

针对临床医生的痛点,我们给出了一个建议:在奇点机智独立研发的“对话流”产品上,定义智能对话,收集对话数据,协助临床医生做科研。

那么奇点机智的智能对话平台工具,能够为临床医生做什么呢?

  • 智能导诊

将智能对话工具植入到医院/医疗机构的挂号-门诊管理系统中,在患者排队问诊前设置预导诊,导入患者基本信息、症状和病史等数据。不仅能够收集信息,智能导诊系统还会根据患者输入的信息,交叉分析,初步给出诊断结果并自动生成电子病历,协助医生诊断,最大程度上增加医生和患者的有效沟通时间,减少医患摩擦。智能导诊系统支持全语音交互,利用最领先的NLU(自然语言理解)技术,给医患带来最精准的识别率和病症初判。

  • 患者回访

患者结束门诊诊疗后,患者回访系统通过服务集成到微信小程序/短信/微信服务号的形式,跟踪患者遵医嘱情况和预后状况,方便医生对患者后续状态进行跟踪,管理病人的护理周期,建立电子健康档案,生成大数据,辅助医生进行预后科研。预后科研反哺临床诊疗,帮助医生制定更合理的诊疗方案。患者回访系统能够提高患者的依从性,得到真实有效的预后数据,提升医患双方效率和体验。

  • 慢病跟踪

慢病的特殊性决定了患者在病情控制时需要更多的医学知识和自我管理,对话流的慢病管理功能可以很好地辅助。只要定义好对话,智能助手的即时性就可以帮助患者匹配好医学知识、提醒服药、提醒约诊,引导患者记录当日检测指标(血糖、血压等)和饮食摄入情况等,给临床医生提供一个多维度的、较长线的慢病数据跟踪。医疗机构还可以在对话流平台上给患者定义激励,以人的口吻和形象进行主动问询、提醒、关怀和督促。

门诊的过程,是培养研究和探索能力,也是培养科学研究素养的过程。只有掌握了基本、规范的研究方法,建立起开放性的研究思维,才能上升到临床研究这一层次,使时间立体化,并开展高效率的临床研究。

而高效率地临床研究,离不开大量有效的数据支撑。“对话流”平台能够帮助医生和医疗机构从就诊——跟踪——复诊的全流程中,记录有效数据,既能帮助病人进行自我管理,又为临床医生提供了便捷的医患交流通道和可信的数据源。通过手机大量的信息,如症状,治疗计划,恢复率等,为健康部门提供了对公众健康的了解,帮助他们根据公众健康的趋势,采取有效措施。我们相信,这样的智慧医疗助理,无论对于患者、医生还是公共健康,都是一种福音。

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Naturali 奇点机智

致力于让企业轻松创建语音交互体验,让对话与服务有效连接。语音对话平台“对话流”由奇点机智自主研发,利用其领先的语音识别、NLP、深度学习技术,为企业提供智能语音对话解决方案。

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奇点机智成立于2014年11月,致力于通过机器智能改善用户体验,让人机交互更加简单自然。“小不点”是由奇点机智为安卓系统打造的智能应用助理,用户可通过对话的方式操控手机应用中的各项功能,目前可对200多款应用程序进行操作。“就一句话的事”,即可满足社交、娱乐、购物、支付、出行等需求。另外,用户可以根据个性化需求录制新技能,并可发布分享给其他用户,让“小不点”越用越智能。此外,奇点机智同时为应用开发者、运营者、产品者提供NI开发者平台,无需编码或调用第三方应用API,即可根据用户需求添加语音指令,极大提升产品体验。奇点机智曾获真格基金100万美元天使轮投资,以及襄禾资本/NEA 500万美元A轮投资;于2017年11月被评为“中关村高新技术企业”。

深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

自然语言理解技术

自然语言理解是人工智能的核心课题之一,也被广泛认为是最困难和最具标志性的任务。最经典的两个人工智能思想实验——图灵测试和中文房间,都是围绕自然语言理解来构建的。自然语言理解在人工智能技术体系中的重要性不言而喻,它一方面承载着机器和人的交流,另一方面直达知识和逻辑。自然语言理解也是人工智能学者孜孜以求的圣杯,机器学习的巨擘 Michael I. Jordan 就曾经在 Reddit 上的 AMA(Ask Me Anything)栏目中畅想用十亿美元建立一个专门用于自然语言理解的实验室。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据库技术

数据库,简而言之可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所,用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。 所谓“数据库”系以一定方式储存在一起、能予多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的数据集合。

大数据技术技术

大数据,又称为巨量资料,指的是传统数据处理应用软件不足以处理它们的大或复杂的数据集的术语。

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