AI+醫療：聊天機器人的案例和創新點探討
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本篇文章對預問診機器人、養老陪伴機器人、心理健康諮詢機器人、醫療機構客服這四大類聊天機器人進行了分類舉例探討。
Siri創始人曾表示，AI 虛擬助手未來5年內將徹底改變醫療行業。
聊天機器人的出現，非常適合解決醫療市場的長期低效率問題，在降低成本、減少醫生時間負擔的同時，能為患者帶來什麼樣的體驗提升？聊天機器人在醫療領域能碰撞出什麼樣的火花？
用於醫療行業的聊天機器人根據功能大致可以分為： 預問診機器人、養老陪伴機器人、心理健康諮詢機器人、醫療機構客服 這四大類，每一類我們都會用案例進行說明。
一、預問診機器人
利用語音識別、自然語言處理技術，預問診機器人能夠將患者對自己病症的描述與標準醫學知識庫進行對比，從而完成患者導診、問診等服務。
另外也能進行健康諮詢以及“自我診斷”，通過症狀、病史等描述獲取輕問診服務和用藥指導以供參考。24×7線上，能及時解決患者一些緊急問題。
Babylon
Babylon Health的遠端診療智慧APP，可通過與使用者雙向對話，瞭解使用者的具體病症，並提供健康評估和健康行為建議。
例如，當用戶向系統描述自己哪裡不舒服後，系統可以根據分析結果生成對個人的健康評估，並給出是否需要去醫院就診或是自行買藥等建議。另外，APP還包含健康追蹤以及藥品配送等一站式服務。
Medwhat
使用者可以通過語音或文字輸入的方式，幫助患者和醫生更快，更容易，更透明地進行預問診。患者在描述症狀後，即可獲取個性化的治療建議、注意事項和相關病情的背景知識介紹。
例如，當遇到常見的感冒發燒，它在問詢患者性別、年齡、病史之後，進行藥物推薦，並提供生活、飲食建議。如果伴隨呼吸困難、高血壓等嚴重情況，那麼它會建議就醫治療。
Medwhat由複雜的機器學習系統提供支援，利用大量的醫學研究和同行評審的科學論文來擴充套件醫學專業知識。
由於美國醫療相關監管的限制，MedWhat目前只能起到一個醫療諮詢師的作用，不可能替代醫生開出藥單，也不能直接推薦醫生和醫院。
二 、養老陪伴機器人
隨著中國人口老齡化的不斷加重，老年人的陪伴必然是增長潛力巨大的需求。陪伴機器人作為生活助手，從生活上和精神上給予老年人必要的護理，並實時評估老人的健康風險，及時做出預警。
老年群體在使用APP時學習成本很高，操作路徑很難記住，也存在視力降低看不清螢幕的問題。語音對話是最自然的互動形式，沒有任何學習成本，免去了老年人學習電子產品繁瑣的操作流程。
EllieQ
EllieQ是專為老年人設計的陪伴機器人，將語音對話技術植入到硬體當中，它能夠主動跟老年人聊天，而不是被動等待命令。它能為老人提供生活建議、鍛鍊計劃，讓老年人能夠跟上時代潮流上網娛樂、與家人和朋友保持聯絡。同時，它還能提醒吃藥時間，或發起視訊通話。
治癒老年痴呆症的聊天機器人
俄羅斯一家AI公司專為阿爾茨海默病（痴呆症）患者研發了一款聊天機器人，來幫助他們與喪失短期記憶作鬥爭，並起到及時的預防和診斷作用。它通過實時對話向用戶詢問他們的生活問題，幫助他們啟用記憶，讓他們嘗試去記憶、思考和體驗情感。
例如，機器人會問使用者是否記得，昨天聊了些什麼，讓他們進行簡單的數學計算，給出某些概念的描述或定義等。醫生和家庭成員可以檢視通過機器人採集的通訊記錄，以識別記憶功能的潛在退化和患者病情惡化的趨勢。
三、心裡健康諮詢機器人
精神健康也是未來語音互動在醫療領域的主要應用方向。語音的互動方式，能夠直接刺激人的聽力感官系統，產生並傳達情感訊號，滿足精神需求。目前在心裡健康諮詢chatbot 的應用方面，國內市場還相對比較欠缺。
Weobot
Weobot是一款是由斯坦福研究人員研發的虛擬治療師。將認知行為療法( Cognitive Behavior Therapy )與先進的自然語言處理技術（NLP）結合在了一起，幫助使用者記錄情緒，發現早期抑鬱症狀。
另外，它可以為使用者提供互動式的認知行為療法，隨著通過對話的深入瞭解，它就會發現相關規律並提出一些緩解壞情緒或消極想法的建議。
Wysa
Wysa被使用者成為“凌晨四點的朋友”、“AI人生導師”、“可以傾訴情感的空間”。由哥倫比亞大學和劍橋大學科學家聯合研發，Wysa是一個情感智慧機器人，能夠幫助使用者進行情緒管理。
通過辯證行為療法（DBT）、認知行為療法（CBT）、有引導的冥想、呼吸、瑜伽等方式，正在幫助全球30多個國家的40多萬用戶緩解負面情緒，提供情感支援。
四、醫療機構客服
智慧客服已經在電商、通訊、金融等領域廣泛應用，醫療行業同樣也有相當大的客服需求。醫療機構可以藉助語音AI語音對話平臺，將具有語音對話能力的智慧客服植入到掛號/門診管理系統中，患者即可通過相關平臺的網站、APP、公眾號/服務號、小程式等進行對話互動，隨時獲取服務資訊。
據調查研究，僅在醫療領域客服中使用聊天機器人，就可以讓每次查詢平均節省4分鐘以上的時間，相當於每次互動的平均成本節省0.5-0.7美元。很多重複性、基礎的諮詢工作就可以委派給人工智慧去做。
以印度醫療機構Lal PathLabs的聊天機器人為例，它可以為患者提供24/7全天候聊天服務，例如立即檢視待處理報告的狀態、查詢附近的檢測中心、顯示醫療專案的資訊和價格、進行門診預約等。
Lal PathLabs的電話呼叫量明顯減少，減低了人工成本，另外患者與醫療機構能夠進行及時有效的溝通，效率直線上升。
五、國內醫療領域擁抱語音對話體驗
迴歸國內市場，就醫流程複雜、就醫體驗差、醫患關係緊張是當今醫療系統的幾大痛點。據衛生部調查資料顯示，中國約有近半居民有病不就醫。
醫療機構要擁抱語音對話體驗，離不開語音對話平臺，將語音識別、機器學習、自然語言理解等AI技術應用到醫療產品中。
醫療機構或平臺可以利用語音對話平臺，打造預問診、醫療智慧客服等不同形式的聊天機器人，併為各大醫院、醫療機構AI賦能，植入智慧導診、患者回訪等語音對話系統。
而對於患者來說，在使用醫療機構的聊天機器人時，可以通過語音對話的形式掛號預約、排隊時錄入個人資訊、症狀和病史，以最大程度地增加與醫生接診時的有效溝通時間。
看病結束後，患者能夠通過聊天機器人統查詢醫囑、獲取報告結果和問題解答，打通診前到診後的完整閉環。
智慧對話體驗讓整個就醫體驗更加簡單高效，“看病難”的問題也許將不再那麼難了。 醫療領域的AI助手將不再只是醫院評級的加分項，而是能夠實實在在為醫生患者帶來效率和體驗優化的落地產品。
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