目的探索人工智能技术在儿童专科医院智能导诊、智能预问诊及云陪诊服务中的集成应用,构建高效、精准的智慧医疗服务体系。方法融合自然语言处理与机器学习技术,设计“DS-小布医生2.0”智能系统,利用患者诊前等待时间,通过微信公众号采...目的探索人工智能技术在儿童专科医院智能导诊、智能预问诊及云陪诊服务中的集成应用,构建高效、精准的智慧医疗服务体系。方法融合自然语言处理与机器学习技术,设计“DS-小布医生2.0”智能系统,利用患者诊前等待时间,通过微信公众号采集结构化病史信息,并与医院信息系统(Hospital Information System,HIS)实时对接;同步开发云陪诊导航功能,基于室内定位技术优化院内诊疗路径规划。通过试运行数据迭代优化模型算法,建立多层级验证机制以降低信息误差。结果复旦大学附属儿科医院智能导诊上线以来,使用量达19.08万人次,“DS-小布医生2.0”运行3个月以来,使用达到14500余人次,85.17%的智能咨询集中于就诊流程和指引,人工热线相关咨询量分别下降31.32%和4.21%(P<0.05)。使用智能预问诊之后,患者就诊前平均候诊时长由(21.06±3.90)min缩短至(11.88±2.83)min(P<0.05)。运行云陪诊功能后,需要开具药品处方的患者全流程就诊时间由(149±23)min缩短至(134±20)min(P<0.05)。结论人工智能驱动的“预问诊-智能导诊-云陪诊”服务模式可优化资源配置、缩短候诊时间、提升医患交互效率,为儿科智慧门诊建设提供了可复制的技术方案。展开更多
文摘目的探索人工智能技术在儿童专科医院智能导诊、智能预问诊及云陪诊服务中的集成应用,构建高效、精准的智慧医疗服务体系。方法融合自然语言处理与机器学习技术,设计“DS-小布医生2.0”智能系统,利用患者诊前等待时间,通过微信公众号采集结构化病史信息,并与医院信息系统(Hospital Information System,HIS)实时对接;同步开发云陪诊导航功能,基于室内定位技术优化院内诊疗路径规划。通过试运行数据迭代优化模型算法,建立多层级验证机制以降低信息误差。结果复旦大学附属儿科医院智能导诊上线以来,使用量达19.08万人次,“DS-小布医生2.0”运行3个月以来,使用达到14500余人次,85.17%的智能咨询集中于就诊流程和指引,人工热线相关咨询量分别下降31.32%和4.21%(P<0.05)。使用智能预问诊之后,患者就诊前平均候诊时长由(21.06±3.90)min缩短至(11.88±2.83)min(P<0.05)。运行云陪诊功能后,需要开具药品处方的患者全流程就诊时间由(149±23)min缩短至(134±20)min(P<0.05)。结论人工智能驱动的“预问诊-智能导诊-云陪诊”服务模式可优化资源配置、缩短候诊时间、提升医患交互效率,为儿科智慧门诊建设提供了可复制的技术方案。
