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AI分诊落地、团队诊疗现成果,好大夫在线要持续提高医生工作效率

3200万次图文问诊服务、95万次电话问诊服务、97万次门诊会诊服务......这是过去一年中,入驻好大夫在线的21万余名注册医生在平台上给出的成绩单。

这个成绩来得并不容易。好大夫成立之初是业内最早的在线医疗咨询平台,以挂号、咨询为主要业务模式实现寻医问诊;在政策利好的加持下,好大夫从轻问诊业务逐渐升级到在线诊疗,即不仅能为患者提供咨询,还能为患者进行诊断开出处方或转诊服务;目前,好大夫也在尝试互联网医疗和保险类产品相结合。

但上述服务模式一度被认为有bug,类似于医生服务效率不够、医生精力被过多占用等。举例来说,患者若通过好大夫在线向医生咨询病情,需要先提供一份详细的档案,包括病情描述、希望获得的帮助、患病时间、已就诊情况、用药情况、过敏史、既往病史、检查影像等,再由好大夫在线的分诊人员将根据档案,为患者分诊到对应的医生。据悉,这些分诊人员都具有5年以上医学背景。

对此,就曾有互联网医疗从业者评价指出,“让这些在医学院至少学了5年时间的专业人士充当接线员(电话分诊),这是一个多么巨大的资源浪费啊?”针对诸如此类问题,好大夫在线着手AI的布局。

2020年1月4号,在好大夫主办的“中国好大夫峰会”上,好大夫在线大数据与人工智能部门的负责人高建正式公开了公司在人工智能方面的布局。

从AI分诊开始

据高建介绍,目前该部门包括有大数据分析和人工智能两个领域,其中人工智能分为医学自然语言处理和医学图像分析两个专业方向,主要为公司提供数据支撑和人工智能相关技术的落地应用。截至目前,好大夫在线的人工智能包括智能分诊、病历智能管理、皮肤病智能识别等。

作为AI领域的第一个尝试,智能分诊已成为好大夫在线生态布局的重要一环。高建指出,好大夫在线的分诊是按照患者病情的紧急程度和治疗的难易程度进行分级,并以“病情匹配”的方式给医生推荐合适的患者,也让患者找到合适的医生。一直以来,这些工作都由具有专业医疗背景的团队在完成。

随着在线问诊量的增长,整个分诊团队承担的任务越来重,患者等候分诊时间也增加到最长30分钟左右;随着团队的扩大,想让所有人以一个统一标准提供服务变得越来越困难。为提高分诊服务质量,好大夫开始尝试将人工智能技术运用于互联网分诊系统,目前已研发出能够识别病情主诉、病例分级、医疗信息、病例资料的人工智能模型。

AI分诊落地、团队诊疗现成果,好大夫在线要持续提高医生工作效率

好大夫在线的AI分诊方案

据高建介绍,目前该人工智能在300多个就诊方向(平台共有500多个就诊方向)的识别准确率超越人工;另外,从2008年建立网上分诊体系开始到2018年,分诊团队从最初5个人到最高峰的150多人,引入人工智能分诊后逐步降到现在的8人,日均处理分诊3万条,分诊时间从30分钟降到了最短3秒,分诊错误率从5%降低到了0.5%;随着性能的不断迭代,该智能分诊系统未来有望打包输出给医院。

不过人工智能分诊只是个开始,高建指出,在病历智能管理、皮肤病智能识别两大板块,好大夫在线也取得了一定成绩。以病历管理为例,团队在影像图片、检查单、OCR处理等维度信息进行了精确分析和处理,要帮助大夫们多维度的管理病历、进行横向研究,等等。

不过,作为人工智能时代的“燃料”,数据对AI的建立和优化极为重要。据介绍,好大夫在线14年以来建立了涵盖文字、图像在内的十几种数据规范,并据此积累了海量数据,其中病历8000万,医学影像、检查单等患者上传的图片1.5亿张,为好大夫智能医疗服务系统开发、扩大医生和医院的边界奠定了基础。

如清华大学医院管理研究院教授钱庆文所言,“未来是一个人工智能得天下,人工智能会让我们的医院变成一个没有篱笆的医院。”

团队诊疗现成果

除此之外,在改善医生的工作效率上,好大夫在线探索的不只是AI,还有精细化团队运营管理。

AI分诊落地、团队诊疗现成果,好大夫在线要持续提高医生工作效率

好大夫在线CEO王航

2019年1月,好大夫在线CEO王航宣布:好大夫在线进入团队诊疗时代,即由一个品牌医生作为团队领头人,再集合医生助理、下级大夫、护士、康复师等组成一个线上团队,共同服务患者,以解决品牌医生时间精力有限与患者量急剧增加之间的矛盾,让医生释放更多产能与价值,以实现其线上医疗服务业务的增长。

经过1年的探索,王航在昨日公布了“团队诊疗”取得的成绩:在过去1年,好大夫在线平台上合格运行的团队3903个,团队成员13608名,团队接诊患者数从2018年88190人上涨至2019年693668人,接诊数增加近8倍,团队收益从2018年3989933元上涨到2019年25239463元,其收益增加超6倍。

他坦言,仅仅1万多名团队诊疗参与者在好大夫21万名的医生用户量中比例尚小,还有不少运作细节及难点要克服,以及它能否成为好大夫乃至互联网医疗的重大突破也有待验证。

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