论著
ENGLISH ABSTRACT
基于语音技术的出院患者智能化随访系统开发与应用
吴红娟
李梦文
刘晓梅
鱼星峰
刘红梅
李敏捷
孙雨
作者及单位信息
·
DOI: 10.3760/cma.j.cn101909-20240525-00116
Development and application of intelligent follow-up system for discharged patients based on speech technology
Wu Hongjuan
Li Mengwen
Liu Xiaomei
Yu Xingfeng
Liu Hongmei
Li Minjie
Sun Yu
Authors Info & Affiliations
Wu Hongjuan
Party and Government Management Department,Xixian Branch of Shaanxi Provincial People′s Hospital,Xi′an 712038, China
Li Mengwen
Nursing Department,Shaanxi Provincial People′s Hospital, Xi′an 710068, China
Liu Xiaomei
Nursing Department,Shaanxi Provincial People′s Hospital, Xi′an 710068, China
Yu Xingfeng
Nursing Department,Shaanxi Provincial People′s Hospital, Xi′an 710068, China
Liu Hongmei
Nursing Department,Shaanxi Provincial People′s Hospital, Xi′an 710068, China
Li Minjie
Nursing Department,Shaanxi Provincial People′s Hospital, Xi′an 710068, China
Sun Yu
Information Department, Shaanxi Provincial People′s Hospital, Xi′an 710068, China
·
DOI: 10.3760/cma.j.cn101909-20240525-00116
0
0
0
0
0
0
PDF下载
APP内阅读
摘要

目的开发基于语音技术的出院患者智能化随访语音系统,实现随访平台的标准化、自动化和批量化管理。

方法基于人工智能语音识别、语音合成等核心技术,通过与医院信息管理系统相结合,运用客观结构化设计,开发出院患者随访系统。系统功能包括患者信息管理、随访任务管理、随访路径综合管理、多元化随访模板管理、随访记录管理、随访统计分析、多平台端口对接功能等模块。通过总服务人次、外呼人次、接通人次、电话接通率、呼叫时长、平均时长、短信接收人次、短信接收成功率等进行系统成本-效果分析。

结果自系统使用以来共创建196个基于病种的话术模板。出院患者随访率为100%;随访成功率从系统实施前的76.4%提升到97.0%;月平均总服务18 256人次,月平均智能外呼13 214人次,电话接通率为85.0%,短信接收成功率为97.0%;医院每月专职随访护士人数由原来的64名减少至2名;每次平均随访时间从原来的 4.5 min下降至1.6 min,节约2.9 min;随访分析由人工转为系统分析,每月每个护理单元节约 6~8 h。

结论基于语音技术的智能化语音随访系统提高了护士和医疗机构的工作效率和随访质量。

人工智能;出院随访;语音识别技术;语音合成
ABSTRACT

目的开发基于语音技术的出院患者智能化随访语音系统,实现随访平台的标准化、自动化和批量化管理。

Artificial intelligence;Follow-up at discharge;Automatic speech recognition;Voice synthesis
Liu Hongmei, Email: mocdef.3ab61iemgnohuil
引用本文

吴红娟,李梦文,刘晓梅,等. 基于语音技术的出院患者智能化随访系统开发与应用[J]. 数字医学与健康,2025,03(01):20-26.

DOI:10.3760/cma.j.cn101909-20240525-00116

PERMISSIONS

Request permissions for this article from CCC.

评价本文
*以上评分为匿名评价
出院患者随访是指患者出院后,医护人员通过电话、家庭探视等方式定期访问患者,以期了解其病情及康复情况 1。近些年,不断深化落实“以患者为中心”的创新服务模式使患者有更好的诊疗体验,已成为医院信息化建设的重点任务,出院后智能随访已经是医院工作必不可少的一环 2。传统的随访方式需要医护人员逐一拨打患者的电话询问其情况,手动记录完成信息采集,存在工作量较大、耗时长、信息传递损失严重、随访质量较低等问题 3 , 4 , 5。部分医院虽设置了客户关系管理系统(hospital customer relationship management,HCRM),可以实现随访系统化管理和提醒等功能,但依然未能利用科技手段帮助医院和医护人员进行自动化业务随访,批量完成随访任务等 6。因此,开发可批量随访、自动化提醒及连续性随访设定的智能化随访系统已成为提高医疗护理服务质量和效率的迫切需求。陕西省人民医院(以下简称“我院”)与企业合作研发基于语音技术的智能化语音随访系统,通过智能语音外呼模式使医护人员和患者之间建立沟通的桥梁,为患者提供了标准化、系统化和同质化的随访服务。
试读结束,您可以通过登录机构账户或个人账户后获取全文阅读权限。
参考文献
[1]
陈雪知,潘红英,陈钧,. 出院患者结构化电子随访系统的开发及应用[J]. 中国护理管理, 2018,18(11):1472-1475. DOI: 10.3969/j.issn.1672-1756.2018.11.008 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
Chen XZ , Pan HY , Chen J ,et al. The development and application of a structured follow-up system by telephones for discharged patients[J]. Chinese Nursing Management, 2018,18(11):1472-1475. DOI: 10.3969/j.issn.1672-1756.2018.11.008 .
Goto CitationGoogle Scholar
Baidu Scholar
Wanfang Data
[2]
Nasser L , Stratton T . BET 1: follow-up phone calls and compliance with discharge instructions in elderly patients discharged from the emergency department[J]. Emerg Med J, 2019,36(2):126-127. DOI: 10.1136/emermed-2019-208441.1 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[3]
朱烨,朱立颖,杜瑞,. 人工智能语音随访系统在2型糖尿病患者中的应用[J]. 上海护理, 2023,23(7):28-31. DOI: 10.3969/j.issn.1009-8399.2023.07.007 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
Zhu Y , Zhu LY , Du R ,et al. Application of an AI-powered voice follow-up system in patients with Type 2 diabetes[J]. Shanghai Nursing, 2023,23(7):28-31. DOI: 10.3969/j.issn.1009-8399.2023.07.007 .
Goto CitationGoogle Scholar
Baidu Scholar
Wanfang Data
[4]
Brown A , Quaile M , Morris H ,et al. Outpatient follow-up care after hospital discharge of children with complex chronic conditions at a rural tertiary care hospital[J]. Clinical Pediatrics, 2021,60(13):512-519. DOI: 10.1177/00099228211047242 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[5]
师庆科,郑涛. 大型三甲医院患者智能随访语音平台设计与应用[J]. 中国数字医学, 2021,16(8):22-27. DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2021.08.005 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
Shi QK , Zheng T . Design and application of intelligent speech follow-up system in large tertiary hospital[J]. China Digital Medicine, 2021,16(8):22-27. DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2021.08.005 .
Goto CitationGoogle Scholar
Baidu Scholar
Wanfang Data
[6]
金蓉,陈之华,黎丽阳. 移动互联网背景下医院客户关系管理系统的升级与改造[J]. 中国管理信息化, 2017,20(8):64-65. DOI: 10.3969/j.issn.1673-0194.2017.08.041 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[7]
吴红娟,赵素平,刘红梅,. 医护一体化回访管理系统设计与应用[J]. 中国卫生质量管理, 2018,25(4):81-84. DOI: 10.13912/j.cnki.chqm.2018.25.4.26 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
Wu HJ , Zhao SP , Liu HM ,et al. Design and application of integrated medical follow-up management system[J]. Chinese Health Quality Management, 2018,25(4):81-84. DOI: 10.13912/j.cnki.chqm.2018.25.4.26 .
Goto CitationGoogle Scholar
Baidu Scholar
Wanfang Data
[8]
国家卫生健康委. 国家卫生健康委关于印发《三级医院评审标准(2022年版)》及其实施细则的通知[EB/OL].( 2022-12-06)[2024-03-25]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-12/18/content_5732583.htm.
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[9]
Angelo JL , Kaji AH , Spence LH ,et al. Follow-up trends after emergency department discharge for acutely symptomatic hernias: a southwestern surgical congress multi-center trial[J]. Am J Surg, 2019,218(6):1079-1083. DOI: 10.1016/j.amjsurg.2019.08.012 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[10]
宋韶芳,林国桢,李科,. 广州市肿瘤患者随访管理系统创建[J]. 中国肿瘤, 2015,24(1):32-34. DOI: 10.11735/j.issn.1004-0242.2015.01.A006 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
Song SF , Lin GZ , Li K ,et al. Establishment of follow-up system for cancer patients in Guangzhou city[J]. China Cancer, 2015,24(1):32-34. DOI: 10.11735/j.issn.1004-0242.2015.01.A006 .
Goto CitationGoogle Scholar
Baidu Scholar
Wanfang Data
[11]
Bian Y , Xiang Y , Tong B ,et al. Artificial intelligence-assisted system in postoperative follow-up of orthopedic patients: exploratory quantitative and qualitative study[J]. J Med Internet Res, 2020,22(5):e16896. DOI: 10.2196/16896 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[12]
Milne-Ives M , de Cock C , Lim E ,et al. The effectiveness of artificial intelligence conversational agents in health care: systematic review[J]. J Med Internet Res, 2020,22(10):e20346. DOI: 10.2196/20346 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[13]
Darragh PJ , Bodley T , Orchanian-Cheff A ,et al. A systematic review of interventions to follow-up test results pending at discharge[J]. J Gen Intern Med, 2018,33(5):750-758. DOI: 10.1007/s11606-017-4290-9 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[14]
科技部,教育部,工业和信息化部,. 科技部等六部门关于印发《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》通知[EB/OL]. ( 2022-07-29)[2024-03-25]. https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2022-08/12/content_5705154.htm.
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
[15]
Shuen JA , Wilson MP , Kreshak A ,et al. Telephoned, texted, or typed out: a randomized trial of physician-patient communication after emergency department discharge[J]. J Emerg Med, 2018,55(4):573-581. DOI: 10.1016/j.jemermed.2018.07.023 .
返回引文位置Google Scholar
百度学术
万方数据
备注信息
A
刘红梅,Email: mocdef.3ab61iemgnohuil
B

吴红娟:酝酿和设计实验、实施研究、采集数据、分析/解释数据、起草文章、统计分析、获取研究经费、技术或材料支持;李梦文:实施研究、采集数据、分析/解释数据、起草文章、对文章的知识性内容作批评性审阅、统计分析;刘晓梅:酝酿和设计实验、采集数据、对文章的知识性内容作批评性审阅、获取研究经费、支持性贡献;鱼星峰:酝酿和设计实验、采集数据、对文章的知识性内容作批评性审阅、获取研究经费;刘红梅:酝酿和设计实验、分析/解释数据、对文章的知识性内容作批评性审阅、指导、支持性贡献;李敏捷:采集数据、分析/解释数据、对文章的知识性内容作批评性审阅、指导、支持性贡献;孙雨:采集数据、分析/解释数据、对文章的知识性内容作批评性审阅、指导

C
吴红娟, 李梦文, 刘晓梅, 等. 基于语音技术的出院患者智能化随访系统开发与应用[J]. 数字医学与健康, 2025, 3(1): 20-26. DOI: 10.3760/cma.j.cn101909-20240525-00116.
D
所有作者声明无利益冲突
评论 (0条)
注册
登录
时间排序
暂无评论,发表第一条评论抢沙发
MedAI助手(体验版)
文档即答
智问智答
机器翻译
回答内容由人工智能生成,我社无法保证其准确性和完整性,该生成内容不代表我们的态度或观点,仅供参考。
生成快照
文献快照

你好,我可以帮助您更好的了解本文,请向我提问您关注的问题。

0/2000

《中华医学会杂志社用户协议》 | 《隐私政策》

《SparkDesk 用户协议》 | 《SparkDesk 隐私政策》

网信算备340104764864601230055号 | 网信算备340104726288401230013号

技术支持:

历史对话
本文全部
还没有聊天记录
设置
模式
纯净模式沉浸模式
字号