专访陈蕾:上海市第一妇婴保健院在AI医疗中的“为”与“不为”

简介:

陈蕾将自己定位为一个“不安分”的人,医学背景,却常常混迹在AI技术专家的活动中,5月份在上海,雷锋网(公众号:雷锋网)AI掘金志与她碰面在一个AI医疗沙龙。

陈蕾为上海市第一妇婴保健院市场与患者体验部主任,该院为同济大学附属第一妇婴保健院,一家三级甲等专科医院。而所谓市场与患者体验部,顾名思义,主要进行医院品牌建设和患者体验提升。她认为,大多数医生已经习惯了医院内部的既有流程,很难用创新的方法去改变现状,所以需要有人深入到这些场景中,还要了解外面的技术,两者结合,就能知道这些问题能用什么样的技术解决,这正是陈蕾在做的事情,“我还是蛮喜欢和AI技术专家交流的,我需要学习,才知道这些场景是有解决方案的。”

专访陈蕾:上海市第一妇婴保健院在AI医疗中的为与不为

2016年,很多公立医院还在对“AI是什么?”大谈特谈时,基于AI技术的智能客服和智能科普咨询系统已经落地应用在上海市第一妇婴保健院。

智能客服

问:怀孕妊娠反应,挂哪个科室?

答:请挂早孕科,由早孕门诊医生根据情况来帮助预约建卡。

问:门诊时间是几点?

答:东院、西院的门诊时间:周一至周五上午8:00——12:00,下午13:30——17:00,周六上午8:00——12:00;南院门诊时间:周一至周五上午8:00——12:00,下午13:30——17:00,南院周六没有门诊。

这是雷锋网小编与小依机器人之间的“尬聊”。

2016年9月,上海市第一妇婴保健院和小i机器人共同打造的智能客服——小依机器人上线,“患者在就医过程中服务相关的问题,都可以问它,而且它真的是24小时全年无休的秒回。”陈蕾称。

小i机器人是一家专注于智能机器人交互领域的公司,核心是以语义理解和知识处理为主要特征的多种人工智能技术。小i机器人在前端接受到用户提问后,对接其后端的语义库与数据库,通过人工智能技术处理接收到用户语句并给出相应回答。

智能客服回答的匹配率基于知识库的完整以及基于知识库的算法模型优化,据陈蕾介绍,上海市第一妇婴保健院负责知识库的完善,“我们做的是为每一个标准问题提供标准答案。”同时,为了增加智能体验,医院和小i机器人合作团队还要一起针对各种问答和对话逻辑进行仔细的分析和设计。

据该院官网介绍,小依机器人对患者提问的匹配率已从最初的88%上升到95%,目前小依机器人日工作量已经是普通人工的六倍,“自从其9月加入一妇婴线上客服团队,我们整个解决患者需求的能力已经接近去年同期的五倍!而人工客服数不增加。”

匹配率为95%,对于未匹配的5%,会造成什么严重后果吗?

“它不会给你错误信息,只会说知识库还需要不断完善。所以不会造成严重后果,而且在工作时间,还可以转人工客服。”陈蕾称。

智能科普咨询系统

同年,一妇婴与森亿智能合作推出“推健智能医生”,基于该医院前院长段涛教授、新生儿科、儿保科和妇科医生的科普文章建成的“人工智能医生”。2014年,段涛教授开通了个人微信公众号“段涛大夫”,至今已经收获近30万粉丝,新浪微博“段涛医生”的粉丝数量已达到近40万,其被称为医疗届“网红”。

“我们原先写了那么多科普文章,但总有很多患者在问相同的问题,这个产品就解决了我们很大的问题。”陈蕾称,“孕产相关的问题,我也会来问公众号‘推健智能平台’上的机器人。”据陈蕾介绍,医院负责把科普文章知识点进行拆分,大概有几千条,放在公众号上,打造成一个智能平台。患者候诊区域都有相应二维码,患者可以随时咨询。“我们也会时常补充知识库。”

森亿智能是一家专注于利用人工智能进行医学文本自动分析和数据二次应用的公司,通过NLP技术,分析和挖掘医疗文本的信息,快速批量抓取病历中的信息生成一个结构化数据库。据报道,目前该系统全科室综合准确率在90.2%,可以识别13大类临床变量,识别19类变量语言关联。

据官方网站介绍,这位“智能医生”回答问题的匹配率已经达到90%以上。“即便匹配不准确,也只是有点答非所问。但不会有什么影响,因为所有答案都是来自权威专家的科普原文,而且我们会不断调整匹配率。”陈蕾称。

痛点&准确度

陈蕾称,目前上海第一妇婴保健院在AI领域的尝试主要集中在患者服务领域,但诊疗方面的也在看,“一方面是找到真正的痛点,一方面是要满足对准确度的要求。”陈蕾称她虽然很有兴趣,但是还需要深入,找出真正的痛点到底在哪里,还需要与AI创业公司沟通能合作的点。

据悉,上海市第一妇婴保健院内搭建了创新平台,“任何公司有想法、技术或产品等都可以过来交流,或有些公司在其他行业、领域中有相应的技术,也可以过来谈。”陈蕾说道。

对于准确度的问题,“不同的场景对准确度的要求不同。”陈蕾称,比如导诊咨询服务的匹配率为95%是完全可行的,对于某些情况,它只会知识库里暂时没有收纳,匹配不准确,也不回造成严重后果,“但染色体核型分析就要求100%的准确率,这种情况不能出丝毫差错。”

不谈商业模式,只谈改变世界的公司不靠谱

 与AI创业公司打交道那么久,陈蕾总结出一个道理:不谈商业模式,只谈改变世界的公司经常不靠谱。但公立医院环境特殊,不允许进行商业化变现,医院前院长段涛教授更是将他们比做“雷锋公司”。“我们不能商业化,但别人商业化是允许的。我们的初衷是做出好的产品,并且推广到其他医院或者相应的场景应用,我们认为这是很有意义的事情。”

陈蕾称,上海市第一妇婴保健院会和创业公司共同研发产品,但之后对于其商业模式的探索是由创业公司完成的,“推健智能医生”的开发模式正是如此。

“这款智能科普咨询产品可以更多地应用到其他医院或者妇幼孕婴平台。”陈蕾对雷锋网说道,“对于我们来说,最重要的是提升了患者体验。”她补充。

“我们医院信息工作的目标是成为最具互联网思维的公立医院,所以我们会努力走在前面。可能很多创新是我们医院做的。”陈蕾称,医院没有必要专门组建AI团队,所以还是要和创业公司一起来做这样的事情。


本文作者:张利

本文转自雷锋网禁止二次转载,原文链接


相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
未来AI技术在医疗领域的应用
传统医疗体系一直面临着挑战,而随着人工智能技术的不断发展,AI在医疗领域的应用正在成为一种新的趋势。本文将探讨未来AI技术在医疗领域的应用,包括诊断、治疗和预防等方面,以及AI与传统医疗模式的结合,展望未来医疗行业的发展方向。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
未来AI技术在医疗领域的应用
随着人工智能技术的不断发展,AI在医疗领域的应用正日益广泛。本文将探讨未来AI技术在医疗领域的潜在价值和影响,以及其对医疗行业和患者的积极意义。
|
1月前
|
人工智能 安全 机器人
中科院香港创新院发布医疗健康AI大模型
【2月更文挑战第24天】中科院香港创新院发布医疗健康AI大模型
35 3
中科院香港创新院发布医疗健康AI大模型
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI技术在医疗健康领域的应用与挑战
【2月更文挑战第9天】随着人工智能技术的不断发展,其在医疗健康领域的应用日益广泛。本文探讨了人工智能在医疗领域的现状、优势和挑战,并针对AI技术在医疗中的关键问题进行了深入分析与讨论。
|
14天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在医疗领域的革命性应用
医疗行业一直是人类关注的重点领域之一,而随着人工智能技术的快速发展,AI在医疗领域的应用正带来革命性的变革。本文将探讨AI在医疗中的重要作用,以及其对诊断、治疗和医疗管理的影响。
26 0
|
26天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI技术在医疗诊断中的应用与挑战
在当今信息时代,人工智能技术已经在医学领域展现出巨大的潜力和前景。本文将探讨人工智能在医疗诊断中的应用现状和未来发展,以及所面临的挑战和解决方案。
|
27天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
未来趋势:AI技术在医疗领域的应用与挑战
随着人工智能技术的迅速发展,AI在医疗领域的应用正逐渐成为现实。本文将探讨AI技术在医疗中的潜力与挑战,分析其对医疗行业的影响以及未来发展趋势。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的应用与展望
传统医疗模式面临着诊断、治疗和管理上的挑战,而人工智能技术的快速发展为医疗行业带来了新的希望。本文从医疗数据分析、个性化治疗、辅助诊断等方面探讨了人工智能技术在医疗领域的应用现状和未来展望。
17 3
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI技术在医疗领域的革新与应用
在当今信息时代,人工智能技术的飞速发展为医疗领域带来了革命性的变革。本文将探讨人工智能技术在医疗领域的应用现状及未来发展前景,并分析其对医疗行业的深远影响。
24 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
AI在医疗诊断中的应用及其挑战
【2月更文挑战第21天】 随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在医疗领域的应用也日益广泛,特别是在医疗诊断方面,AI已经展现出巨大的潜力。然而,尽管AI在医疗诊断中的应用带来了许多好处,但也存在一些挑战,包括数据隐私问题、技术准确性问题以及法律和伦理问题等。本文将探讨AI在医疗诊断中的应用,并分析其面临的挑战。