人工智能如何让医生从“病历成堆”中解脱出来？

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《亲爱的数据》出品

大约一年前，一位居住在北京的专业作家、《高铁群侠传》的作者，告诉《亲爱的数据》，他的写作过程非常依赖语音输入。因为只要再经过手动修改文本，就可以形成初稿。

他特别介绍：“语音输入的好处包括，能让他在安静的地方随时记录对作品的灵感。旁观者看来写作过程通过嘴巴来进行，就和打电话一样。”

这个情景让人深刻地感受到，语音输入已经伴随手机，在日常工作中越来越寻常。既然“语音助手”能帮助作家，能不能帮助医生？答案是肯定的。

医生要花多少时间在病历上？

据丁香园调查，50%以上的住院医生每天用于写病历的平均时间达4小时以上，其中一部分甚至超过7小时。

夜深了，医生还在伏案书写病历是医院住院部常见的情景。

《福布斯》也报道，医生花费27%的时间在诊室问诊，还有49.2%的时间在做书面工作，其中包括使用电子健康记录系统。即便在诊室，医生只花52.9%的时间在和病患构图，37%的时间在处理书面工作。电子病历录入也是占用医生日常工作的一部分。

人工智能的自然语言处理技术能不能帮上医生的忙？

自然语言处理，是人工智能和语言学领域的分支学科，这里研究如何通过计算机和人工智能技术处理，以及运用语言。自然语言处理包括语音合成，语音识别等细分技术。人工智能需要大量的好数据才能提高算法和模型的质量。汽车跑得快的背后是汽油给够，技术提升的背后是电子病历等数据给足，因为他们是“医院语音识别产品”的燃料。

2001年左右，类似《推行电子病历的可能性》的论文，在医疗和护理类期刊中出现。

十余多年后，2016年有媒体报道，语音输入电子病历技术开始走进医生办公室。当时，这还是个案。当年，在语音识别内容的准确率上，各科技企业和团队确实有了相应的突破。但是，落实到产品，尚需时日。

到了2017年，技术再次带来喜讯。诸如科大讯飞、百度等多家企业声称，其研发的语音识别技术已经达到了97%的准确率。