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人工智能AI

AI帮我抢到了专家号

1987web2024-05-03人工智能AI1073
“本以为抢不到专家号,AI居然帮我加到了。”5月16日,在一款AI大模型产品的帮助下,林非成功加到了专家号。林非是一名着急就医的乳腺癌患者,但大医院

“本以为抢不到专家号,AI居然帮我加到了。”

5月16日,在一款AI大模型产品的帮助下,林非成功加到了专家号。

林非是一名着急就医的乳腺癌患者,但大医院的专家号总是 “秒光”。

茫然之际,华中科技大学同济医学院附属协和医院(下称“武汉协和医院”)的门诊工作人员向她介绍了医院最新启用的AI智慧门诊。

抱着试试的心态,林非申请了甲状腺乳腺外科一位专家的加号,没想到很快就通过了。

AI智慧门诊是武汉协和医院与百度健康联合打造的中国第一款“大模型+医疗场景”应用。

一个多月前,这款应用在武汉协和医院测试上线,现在已有10余个科室试用。

武汉协和医院皮肤科主治医师朱今巾是第一批试用AI智慧门诊的医生,4月的一天,她发现门诊系统里出现了一个“预问诊”条目,里面有即将进诊室的患者的病案信息,包括症状、患病时间、用药情况、过敏史等。

AI智慧门诊以百度文心大模型为技术底座,主要包括智能分导诊、智能加号、智能候诊室三个功能:看病不知道挂哪个专科、哪个专家,只要把症状告诉AI,它就会帮助匹配专家;抢不到专家号,AI可以帮着挂;预约挂号后,“医生数字人”可以做预问诊,自动生成病情小结交给医生,为面诊做准备。

武汉协和医院希望AI能帮助解决患者挂号、候诊、就诊等环节的多个痛点,帮助医生提高效率、减轻负担。

医院还希望和百度一起把AI智慧门诊做成标杆化的产品,打磨好后向全国推广。

“我们有信心,因为这个场景不只在我们医院有,所有的医院都面临共同的痛点。”武汉协和医院门诊办公室主任陈澍说。

AI加号准确率95%

武汉协和医院的专家号提前两周在线上发放,常常是一开放预约就“秒光”。

经常有朋友问陈澍,要挂某个专家的号,怎么办?不少病人还会守在诊室门口求加号。

陈澍说,这些行为是低效的,一则高端医疗资源确实供不应求,二则很多病人并不需要专家号,这让医生也很为难。

过去,武汉协和医院解决挂号难的办法是增加医生排班。但是,医生精力有限,且“候补”成功与否取决于其他患者是否退号,获益者还是不多。

AI智慧门诊推出的智能加号功能,上线1个月,就收到了2000多人次的加号申请,通过模型判断,300多个加号申请被专家审核通过。

林非就是其中一位。

在工作人员指引下,林非打开武汉协和医院官方公众号,进入挂号服务,在甲状腺乳腺外科选择某位号源已满的专家,点击申请加号按钮后,就进入了百度健康小程序。

“Hi,欢迎来到武汉协和医院,我是您的小助手。”

AI小助手提示林非,医生加号仅针对特定病种、病情阶段的患者,患者需要提供真实有效的病情信息,才能让医生判断是否可以为其加号。

林非点击“帮我免费预约”,AI小助手依次询问她需要问诊的疾病、加号就医目的,又要求她上传了检查报告单。

通过多模态AI交互与病情整理,AI会基于定制大模型的推理能力,综合判断病情严重程度与诊疗资源情况,同时把结果展示给医生,医生可以在10秒内判断是否加号。

陈澍介绍,模型审核判断的准确率约为95%,其中加号患者中超过70%是需要尽快手术治疗的肿瘤患者。

找对的医生

除了智能加号外,AI智慧门诊还有智能分导诊功能。

作为大型三甲医院,武汉协和医院有40多个专科,每个专科又分为10多个亚专科。

患者从全国各地来,一进医院就“一脸懵”,怎么才能找到对的科室、对的医生?

过去,武汉协和医院采用的方案是人工导医和线上分导诊系统。陈澍说,医院每天要接诊2万名患者,但只有10多个人工导医。

线上分导诊系统也有短板,这种工具采用表单式的关键词,很容易导致选择错误。

AI的加入让问题变得不那么棘手了。陈澍说,利用大语言模型对患者语句的判断,可以精识别出患者的需求到底是什么,再匹配相应医生的号源。

这样一来,病人能找到正确的医生,医生也能看到确实需要他的病人。

此外,百度大健康医疗业务总经理张延东介绍,根据患者病情需要,AI还会主动建议自助开单,引导患者在诊前做完关键检查,减少反复就诊、来回奔波。

医生有更多时间了

“我常想什么时候我能成为硕导、博导,有学生当助手,这样就能多看几个病人、看得快一些了。”朱今巾说。

朱今巾在抖音上有165万名粉丝,是一位年轻的“网红医生”,来找她看病的患者很多,皮肤病又有超过3000个病种,她的门诊压力很大。

排队1小时,看诊5分钟,这是大医院的常态。

在这5分钟里,医生还必须需花约3分钟询问基本情况、复写病历,否则可能造成医疗安全隐患,病情交流时间被压缩到只有2分钟。

许多病人意见很大,等了这么长时间,怎么几句话就把我打发了?

现在,在武汉协和医院AI智慧门诊里,患者挂号后,“医生数字人”会先给病人做预问诊,比如哪里不适、是否看过医生、是否做过检查等等,在多轮对话中,完成就诊病情录入,再整理出病历文本发给医生。

现在,朱今巾只需要扫一眼预问诊的病历文本就能知道病人大致情况,和病人交流基本情况的时间可以减少3分钟左右,病历书写速度也变快了。

她把节省出来的时间用来和患者沟通,指导他们用药,虽然患者的看诊时间依然只有几分钟,但体验变好了。

AI智慧门诊还能在一些特殊场景下发挥效用。

过去,朱今巾和有听力障碍的老年人沟通不得不大声喊,和外地病人沟通的语言障碍有时也会影响到朱今巾。

皮肤科另一个特殊情况是性病。

有时,男性性病患者看到朱今巾是个女医生,会犹豫和含糊。

有了AI工具后,这些问题渐渐少了。

临床需求催生的大模型应用

武汉协和医院是国家卫健委直属医院,年门诊量在700万人次左右,院长胡豫一直希望能提高门诊效率与患者的就医体验。

他认为,智慧技术一定会释放出巨大的技术红利和社会价值。

医院门诊部主任陈澍也在思考这个问题,他明白,在工作量不变的情况下,要让患者的体验更好,必须要有工具的革新。

他们把目光锁定在了AI上,鉴于百度在大模型上的领先优势与多年在医疗领域的深耕,最终挑中百度合作。

AI智慧门诊目前试点的智能分导诊、智能加号、智能候诊室功能,都来自医生反馈的痛点,比如智能分导诊中设计的自助开单,就是一些耳鼻喉科医生提出的需求。

张延东说,百度是用已有的模型去匹配医院需求的场景,“不是在办公室里能想出来的,要看医院、医生的需求端有什么场景,才能把效果做出来”。

在与武汉协和医院医生的日常沟通中,百度团队了解到,其实医生的很多诉求,在百度平台的互联网医院上已经有相应功能了,比如预问诊和加号,只是需要把这些功能落地到医院的官网上。

“在大语言模型的应用中,AI智慧门诊是最契合医院端的场景。”

张延东说,大语言模型最擅长处理文本,而医生天然的需求就是减少处理文本的时间。

AI智慧门诊最底层的技术是文心大模型,在这个基础上,百度为这个项目做了较多医疗垂类能力的加强,其中灵医大模型是项目的核心。

张延东告诉经济观察报,相对通用大模型,灵医大模型做了医疗专业知识库的增强。

除了百度收录的医生科普数据和词条、百度互联网医院积累的几千万条医患问诊数据外,百度还从外部采买了很多医疗领域的权威数据库,这些数据使灵医大模型有不错的病历输出和加号筛选的能力。

科室和医生提供的训练语料也不可或缺,比如一线的诊疗场景、更详细复杂的病历,这些语料是互联网公司难以获取的。

比如,在加号功能的筛选策略建设上,技术团队在不断精调模型时,武汉协和医院提供了很多脱敏的数据用于训练。

张延东说,行业中做医院服务的项目很多,但这类项目成功的唯一标准是要医生常用、喜欢用。

AI智慧门诊的技术和功能是比较通用的,未来在更多医院推广的成本不会太高。

不过他也表示,复制仍然存在几个难点。

一是,涉及到较复杂的招投标采购问题;二是,这一应用的很多数据是依托百度大模型能力在云端发生的,很多医院不能接受这一点;三是,这个应用要低成本良好运行,需要医院本身有比较大的线上“挂缴查”流量;四是,一些功能不一定适合所有医院,比如缺病人的医院就用不到智能加号功能。