人工智能如何让医生从“病历成堆”中解脱出来?

亲爱的数据

2020-03-18 18:02科技领域爱好者
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《亲爱的数据》出品

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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。

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2018年,语音识别开源算法增多,国内外诸多科技公司竞争激烈。

我们熟知的谷歌、微软翻译以及搜狗、科大讯飞语音识别等都是基于此项技术,各类智能语音硬件产品层出不穷。在识别正确率提高后,语音输入的实用性焕然一新。虽然我们都知道,在研究的「最后一公里」,每 0.1 个百分点的进步都异常艰难。

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除了技术发展与突破,医院语音识别产品落地的也越来越多,有产品可以在门诊病历书写、住院病历书写、医技科室检查检验报告书写等多场景,为医务人员实时录入医疗文书,节省医生的单日病历录入工作时间。

这次疫情期间,北京小汤山医院也使用了“智能语音电子病历系统”,医生“动嘴”就能写病。

未来,随着医院中台技术的发展,智能语音将会是明星级别的应用,像积木一样“搬运”、“复制”到医院需要的各个环节。

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