“感知”和“認(rèn)知”兩個(gè)詞�；钴S于人工智能領(lǐng)域。感知意味著用眼睛去看，用耳朵去聽，用嘴巴去說(shuō)；認(rèn)知意味著對(duì)感知過(guò)程中收集的信息進(jìn)行邏輯處理。如今，這些曾為人類所專屬的行為已逐漸由機(jī)器實(shí)現(xiàn)。

通過(guò)感知智能，機(jī)器能夠識(shí)別影像與語(yǔ)音，而通過(guò)認(rèn)知智能，機(jī)器能理解信息并做出決策。這兩項(xiàng)技術(shù)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于醫(yī)療領(lǐng)域，人工智能企業(yè)云知聲便是其中的一員。

在CHIMA2019大會(huì)上，云知聲一攬子發(fā)布了醫(yī)療語(yǔ)音交互解決方案、智能病歷質(zhì)控、智能候診＆智能隨訪解決方案三大人工智能解決方案，從電子病歷相關(guān)問題出發(fā)，將醫(yī)生從繁重而枯燥的工作中解放出來(lái)——這是醫(yī)院、醫(yī)生最迫切的需求。

40％效率提升，語(yǔ)音錄入正帶領(lǐng)醫(yī)生走出困境

據(jù)美國(guó)醫(yī)學(xué)會(huì)統(tǒng)計(jì)，醫(yī)生的職業(yè)生涯中的35％到40％時(shí)間花在了病歷采集與錄入之上，如果以時(shí)間價(jià)值衡量一個(gè)主任醫(yī)師在電子病歷上的投入，這一數(shù)字為每年65500歐元。

國(guó)內(nèi)的情況同樣不容樂觀，在信息化的大趨勢(shì)之下，很多醫(yī)生不得不把更多的時(shí)間花在病例錄入上。特別是一些鄉(xiāng)鎮(zhèn)醫(yī)生，一套電子信息病歷可能需要進(jìn)行6次錄入才能保證完整。

解決這一問題需要從兩個(gè)角度解決，一方面需要提高系統(tǒng)的互操作性，降低病例錄入的復(fù)雜度；另一方面需要優(yōu)化語(yǔ)音錄入流程，加快信息錄入速度。云知聲便是從后者出發(fā)，通過(guò)以知識(shí)圖譜支持下的語(yǔ)音錄入替代鍵盤錄入、手動(dòng)記錄的方式，縮減醫(yī)生花在電子病歷錄入上的時(shí)間。

這一方式在國(guó)外擁有實(shí)踐支持。HIMSS2018年關(guān)于電子病歷調(diào)查中顯示，美國(guó)語(yǔ)音錄入及鍵盤錄入情況分別為37％和33％，而語(yǔ)音錄入相較其他錄入方式而言，大致提高了20到40％的效率。

語(yǔ)音錄入同樣能夠緩解醫(yī)生對(duì)于電子病歷錄入的抵觸情緒，據(jù)福建省立醫(yī)院信息中心王晟表示：“醫(yī)生不太喜歡錄入數(shù)據(jù)，過(guò)去他們只需要手寫門診病例，現(xiàn)在卻要花大量時(shí)間在錄入工作上，這使他們超負(fù)荷工作，不能按時(shí)下班。語(yǔ)音錄入提高了他們的效率，也就減輕了他們的工作壓力�！�

但語(yǔ)音錄入也存在諸多問題，一是需要保證語(yǔ)音的輸入準(zhǔn)確度，排除醫(yī)生口音、特有名字對(duì)語(yǔ)音錄入的影響；二是需要有效的設(shè)備對(duì)醫(yī)院這樣的場(chǎng)景進(jìn)行降噪處理。

云知聲醫(yī)療AI 產(chǎn)品經(jīng)理郭崇亮介紹，云知聲醫(yī)療語(yǔ)音交互解決方案由醫(yī)療語(yǔ)音識(shí)別引擎、語(yǔ)音錄入客戶端、定制麥克風(fēng)和鼠標(biāo)組成。以深度學(xué)習(xí)、超級(jí)計(jì)算和大數(shù)據(jù)等AI 技術(shù)為基礎(chǔ)。

為適應(yīng)醫(yī)院不同科室實(shí)際的使用需求，該系統(tǒng)提供兩個(gè)版本。其中，標(biāo)準(zhǔn)版提供一種方便快捷的輔助錄入方式，醫(yī)生通過(guò)口述患者病情，系統(tǒng)自動(dòng)將語(yǔ)音轉(zhuǎn)為文字，以結(jié)構(gòu)化的方式錄入電子病歷數(shù)據(jù)，實(shí)時(shí)將文本輸入至光標(biāo)所在位置，從而提高錄入效率；升級(jí)版則將專科識(shí)別模型、語(yǔ)音操控接口、語(yǔ)音過(guò)濾等�？苹�功能作為單獨(dú)模塊開發(fā)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的低耦合。可根據(jù)業(yè)務(wù)和場(chǎng)景需要與標(biāo)準(zhǔn)版系統(tǒng)進(jìn)行自由組裝，打包成不同的�？品桨�。

除此以外，云知聲還實(shí)現(xiàn)了鍵盤錄入和語(yǔ)音錄入并存，即無(wú)需進(jìn)行特定的“關(guān)閉語(yǔ)音輸入法打開鍵盤輸入法”步驟，即可自由切換，這些細(xì)節(jié)同樣是提高醫(yī)生效率的關(guān)鍵。

目前云知聲醫(yī)療語(yǔ)音交互解決方案已在福建省立醫(yī)院門診全科室上線，識(shí)別準(zhǔn)確率平均達(dá)97％，病歷書寫效率提升達(dá)40％。

AI質(zhì)控克服人工質(zhì)控“雞肋”問題

無(wú)論采用哪一種病歷數(shù)據(jù)錄入方式，其中的錯(cuò)誤在所難免。然后，病歷質(zhì)控并不是一個(gè)簡(jiǎn)單的校準(zhǔn)問題，這個(gè)環(huán)節(jié)如同“雞肋”，不能不管，也難以去管。

一方面，病歷質(zhì)控對(duì)質(zhì)控員的能力有著極高的要求，合格的質(zhì)控員需具有臨床背景——華西醫(yī)院質(zhì)控崗位招聘公告中便要求應(yīng)聘者具有“碩士及以上學(xué)歷”、“臨床醫(yī)學(xué)及相關(guān)專業(yè)背景”。這樣的招聘要求并不低，甚至比很多城市中心醫(yī)院的臨床科室招聘要求都高了許多。在中國(guó)醫(yī)療資源嚴(yán)重缺失的背景下，優(yōu)秀的臨床醫(yī)學(xué)生尚不能滿足臨床需求，離開臨床專職質(zhì)控，無(wú)論是管理層還是醫(yī)生本人都難以接受。

另一方面，一份病歷長(zhǎng)達(dá)數(shù)十頁(yè)至上百頁(yè)不等，人工質(zhì)控需要花費(fèi)大量的時(shí)間，且即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的醫(yī)師也很難短時(shí)間從大量資料中找出其中的錯(cuò)誤，很多錯(cuò)誤需要質(zhì)控人員聯(lián)系病歷中的各個(gè)部分才能找出，這無(wú)疑對(duì)質(zhì)控員的各方面能力都提出了極高的要求。

在這一情況下，云知聲依靠其基于百萬(wàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建知識(shí)圖譜，打造了智能病歷質(zhì)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)可準(zhǔn)確理解病歷內(nèi)涵并進(jìn)行缺陷篩查，重塑業(yè)務(wù)流程，大幅提高病歷質(zhì)控工作效率，以及質(zhì)控的深度和廣度。

云知聲云知聲IOT事業(yè)部總裁謝冠超告訴動(dòng)脈網(wǎng)：“在提高病歷質(zhì)控準(zhǔn)確率方面，云知聲首先以不同省份的指控規(guī)范及不同醫(yī)院的之風(fēng)控規(guī)范基準(zhǔn)，打造了一個(gè)語(yǔ)音庫(kù)全集，再此基礎(chǔ)上，云知聲會(huì)根據(jù)特定醫(yī)院特定場(chǎng)景對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行補(bǔ)充�！�

東南大學(xué)附屬中大醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)信息中心主任史亞香表示，作為合作方，中大醫(yī)院病歷質(zhì)檢覆蓋率已達(dá)100％ ，質(zhì)檢缺陷覆蓋面由原來(lái)的重點(diǎn)缺陷檢查升級(jí)為全缺陷檢查，質(zhì)檢工作提速接近10倍。

創(chuàng)新候診、隨訪模式重構(gòu)患者就醫(yī)流程

云知聲智能候診系統(tǒng)作用于候診室。在該系統(tǒng)支持下，機(jī)器人可主動(dòng)發(fā)起和引導(dǎo)與患者的對(duì)話，完成病史采集工作，并將患者的病情摘要（病史）發(fā)送給醫(yī)生，使得醫(yī)生在見到患者之前，便已獲得患者病情的部分信息，從而提高醫(yī)生問診效率，減少誤診。

智能隨訪解決方案則可根據(jù)規(guī)定問題模板模擬“醫(yī)生”打電話給病人，提高隨訪效率，并可確保隨訪信息采集的全覆蓋及準(zhǔn)確性。同時(shí)，該系統(tǒng)還可為患者提供了各種個(gè)性化的院后服務(wù)，如復(fù)診智能提醒、用藥智能提醒、隨訪互動(dòng)、康復(fù)指導(dǎo)、健康記錄、醫(yī)療查詢，幫助患者實(shí)現(xiàn)自我康復(fù)與健康管理，從另一角度來(lái)說(shuō)也替醫(yī)院完成了院后的服務(wù)延伸，增強(qiáng)用戶體驗(yàn)和患者就醫(yī)滿意度。

云知聲醫(yī)療業(yè)務(wù)合作伙伴，千佛山醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)信息中心主任李鋒指出，傳統(tǒng)的候診通常采取問卷填寫方式，就診時(shí)才可填寫，人多時(shí)候容易造成排隊(duì)情況，造成醫(yī)患雙方時(shí)間的浪費(fèi)。引入智能問診系統(tǒng)之后，通過(guò)在問診邏輯方面的針對(duì)優(yōu)化，相當(dāng)于為醫(yī)生配備了一個(gè)助手，完成常規(guī)性的診前問診，可有效減少醫(yī)生的重復(fù)性病史采集（問診）工作，提高問診效率，使診斷更有針對(duì)性。

AI產(chǎn)品總是面臨準(zhǔn)確率和召回率的兩難抉擇

截至目前，云知聲已儲(chǔ)備約50萬(wàn)醫(yī)學(xué)概念，169萬(wàn)醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)庫(kù)，398萬(wàn)醫(yī)學(xué)關(guān)系庫(kù)，以及52萬(wàn)醫(yī)學(xué)屬性值，涵蓋了絕大部分藥品、疾病、科室與檢查。而在市場(chǎng)方面，云知聲已經(jīng)拿下了全國(guó)80％的醫(yī)療語(yǔ)音交互市場(chǎng)。

但云知聲仍需盡力加強(qiáng)知識(shí)圖譜的完備性，在語(yǔ)音交互方面提高對(duì)口語(yǔ)、方言、專業(yè)名詞的識(shí)別能力，在病歷質(zhì)控方面逐步讓準(zhǔn)確率與召回率的同向上升。

同時(shí)，由于不同醫(yī)院信息化，電子病歷結(jié)構(gòu)、質(zhì)控流程的不同，要控制成本產(chǎn)品，云知聲還需在各項(xiàng)指標(biāo)中尋找一個(gè)準(zhǔn)確度和通用性平衡的點(diǎn)，以打造最符合市場(chǎng)需求的產(chǎn)品。如何取舍，云知聲還需繼續(xù)求索。

文 ｜ 趙泓維

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