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2019-07-05

独揽医疗语音 8 成市场、推出多款医疗产品,云知声如何布局医疗 AI 市场

7 月 4 日 CHIMA 期间, 人工智能企业云知声在厦门举行了主题为「AI 赋能临床:从助手到专家」的医疗 AI 产品发布会。

会上,云知声公布了云知声「医疗+AI」的战略及其实践路径,并正式推出了面向诊疗服务前、中、后不同阶段与场景的系列 AI 产品与解决方案,包括导医机器人、智能候诊解决方案、医疗语音交互解决方案、智能病历生成系统、智能病历质控系统,以及智能院后管理解决方案等。

独揽医疗语音 8 成市场,云知声推动医疗 AI 从识别向理解、决策的升级

如果有 100 家医院用了语音输入,至少有 80 家用的是云知声的技术。

——这是云知声在进军医疗 AI 市场 3 年后交出的答卷。

从 2016 年开始,云知声率先提出「医疗语音交互解决方案」,借助智能语音识别、自然语言理解等技术,让医生通过口述即可书写病历,提升病历书写的效率。这一方案很快便在北京协和医院落地,并将医护人员录入效率和正确率提升到 95% 以上。

此后,云知声将语音作为切入点,并逐步深入,推出了导医机器人、医疗语音交互解决方案、智能病历生成系统、智能病历质控系统以及智能院后管理解决方案等产品,覆盖了诊疗过程的诊前、诊中、诊后全场景。

云知声 IoT 事业部总裁谢冠超

云知声 IoT 事业部总裁谢冠超表示,AI 是赋能性的技术,本身难以成为一个独立的行业,其最大的价值在于赋能、提升传统行业。医疗行业在医学知识、临床经验、操作技能三方面的核心属性与 AI 有着天然的契合。

目前,以核心三甲医院为主要客群,云知声智慧医疗相关产品已先后落地全国 100 多家医院,在超 500 家医院完成测试。

而随着知识图谱的不断完善,云知声医疗产品线完成了从感知到认知的战略升级,即从识别向理解、决策升级。谢冠超表示,未来,云知声将持续把临床知识图谱、自然语言理解等认知领域的人工智能技术应用到临床诊疗业务的各个环节,打造覆盖诊前、诊中、诊后智慧医疗全生态闭环的产品与解决方案,为临床诊疗业务赋能。

我们梦想中的场景是这样的:当一个患者来到医院,导医机器人可以帮着患者挂号并找到科室位置。挂完号候诊过程中,候诊机器人可以主动跟患者发起对话,完成病情的收集。当医生见到患者时,已经看过患者的病情摘要了。这样,患者的候诊体验和就诊效率就提高了。

四大解决方案,覆盖医疗 AI 全场景

发布会现场,云知声携手相关合作医院详细介绍了「医疗语音交互解决方案」、「智能病历质控」、「智能候诊&智能随访解决方案」等重点产品的功能特点与应用情况。

医疗语音交互解决方案

云知声医疗语音交互解决方案主要解决医生录入病历耗时耗力的「难题」,由医疗语音识别引擎、语音录入客户端、定制麦克风和鼠标组成。以深度学习、超级计算和大数据等 AI 技术为基础,云知声构建了智能医疗语言模型,形成了语音病历系统的核心大脑,使得语音识别引擎具备识别快、识别准、不怕口音、抗噪性强等特征。

为适应医院不同科室实际的使用需求,该系统提供两个版本。

其中,标准版提供一种方便快捷的辅助录入方式,医生通过口述患者病情,系统自动将语音转为文字,实时将文本输入至光标所在位置,从而提高录入效率;升级版则将专科识别模型、语音操控接口、语音过滤等专科化功能,都作为单独模块开发,实现系统的低耦合。可根据业务和场景需要与标准版系统进行自由组装,打包成不同的专科方案。

智能病历质控系统

在医疗场景下,病历质控是医院管理的核心部分,但其工作量大、专业性强,而传统的电子病历系统模块仅能完成简单的形式质控,内涵质控仍需要专业人员手动完成,人力资源和业务需求形成不可调和的矛盾。

为此,云知声推出智能病历质控系统,可准确理解病历内涵并进行缺陷筛查,重塑业务流程,大幅提高病历质控工作效率,以及质控深度和广度。智能病历质控系统应用了自然语言理解技术和临床知识图谱,可帮助医生进行病历文书缺陷筛查,有效提升病历质量,从而保障医疗服务质量和医疗安全。

目前,云知声智能病历质控已在国内各大医院陆续落地。

智能候诊系统

云知声智能候诊系统可以帮助患者完成就诊前的病史采集工作,并将病情摘要(病史)发送给医生,使得医生在见到患者之前,就能对患者的病情有初步了解,从而提高医生问诊效率。

与传统问卷填写的方式相比,云知声智能问诊系统可在问诊过程中对逻辑进行针对性优化,完成常规性的诊前问诊,相当于为医生配备了一个助手,可有效减少医生的重复性病史采集(问诊)工作,提高问诊效率,使诊断更有针对性。

智能随访解决方案

智能随访解决方案可以根据规定问题模板模拟「医生」打电话给病人,提高随访效率,并可确保随访信息采集的全覆盖及准确性。同时,该系统还为患者提供了各种个性化的院后服务,如复诊智能提醒、用药智能提醒、随访互动、康复指导、健康记录、医疗查询,帮助患者实现自我康复与健康管理,从另一角度来说也替医院完成了院后的服务延伸,增强用户体验和患者就医满意度。

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