远程诊疗中随访机器人的应用研究

徐来　陈树越　徐潭　林勤

【摘要】    随着新冠疫情的爆发，各个医院开设的互联网医院迅速兴起，远程医疗得到了极大的推动与发展。近年来智能设备的更新换代和数字化医疗的发展，远程医疗穿戴设备与互联网医院的结合越来越紧密。线下病人尤其是老年病人的出院随访在过去甚至可能未来相当一段时间都是靠人工打电话来完成的。而病人在随访之前可能身体有不适而需要咨询，却因为不方便去医院问诊，有时甚至会产生心理恐慌。本文设计了一种基于互联网医院的诊疗随访聊天机器人。该诊疗随访机器人使用人工智能和机器学习算法，可以通过读取远程可穿戴设备上的病人信息，来给与病人病情评估和护理建议，可以较为迅速地给出院病人尤其是中老年病人的诊疗建议，维护了医患间的关系，提高了满意度，也极大地减轻了医生的压力。医生也可以通过随访机器人的聊天记录及时地了解病人信息并给与更准确的建议。

【关键词】    随访机器人    人机交互    人工智能    机器学习    远程医疗

Abstract： With the outbreak of the new crown epidemic， Internet hospitals opened by various hospitals have rapidly risen， and telemedicine has been greatly promoted and developed. In recent years， with the upgrading of smart devices and the development of digital medical treatment， the integration of remote medical wearable devices and Internet hospitals has become increasingly close. The discharge follow-up of offline patients， especially elderly patients， has been completed by manual telephone calls in the past and possibly for quite some time in the future. Before the follow-up， the patient may have physical discomfort and need consultation， but because it is not convenient to go to the hospital for consultation， sometimes even psychological panic may occur. This paper designs a medical follow-up chat robot based on Internet hospitals. The medical follow-up robot uses artificial intelligence and machine learning algorithms to read patient information on remote wearable devices to give patient condition assessment and care advice， and can give hospital patients， especially middle-aged and elderly patients， faster diagnosis and treatment advice It maintains the relationship between doctors and patients， improves satisfaction， and greatly reduces the pressure on doctors. Doctors can also learn about patient information in a timely manner and give more accurate suggestions through the chat records of the follow-up robot.

Key words：Follow-up robot; Human-computer interaction; Artificial intelligence; Machine learning;Telemedicine

一、背景

医疗资源的紧缺是全世界的共同难题。作为一个拥有14亿人口的大国，看病难一直是我国老百姓的痛处。随着人口老龄化的加快，住院治疗的人数也有了很大的增长。相对于中、青年人，老年人由于年级偏大，病情多、杂，在治疗期结束出院后往往需要更多的医疗保健方面的关注与支持。现今，对出院病人的定期随访是当值医生工作的重要一环。医生通常是通过电话对病人近期的病情恢复，身体状况等进行一些询问，并依此给出适合该病人的诊疗与恢复建议。然而一年老年独居病人由于年纪较大，知识水平的局限，再加上子女不在身边，在医生随访时经常不能现场给出较为准确的答复。而有时身体出现不适时，无法及时找到医疗人员咨询，自己内心也产生不安与恐慌，加上医疗资源的短缺，医生时间的紧张，现今的电话随访已经逐渐不能满足医患需求[1]。

二、远程诊疗中随访机器人的概述

2.1 远程诊疗中随访机器人的意义

医生通过电话随访出院病人是目前随访的主要方式，但是受制于医生繁忙的工作及緊缺的时间，通常是抽空在有限的时间里对出院病人的病情恢复状况进行简单的了解。但是相对于病人特别是老年病人，在治疗期结束出院后仍然有较多的用药咨询，定期康复训练咨询，营养膳食建议咨询及后续的检验、检查、挂号、预约的咨询。通过互联网医院新增的的远程诊疗随访机器人板块可以与患者进行互动，并且可以给患者一些简单的诊疗意见，从而对患者有更好的治疗管理，以便快速地随访出院病人[2]。对于一些住在比较偏远地区的老年人和一些经济条件不好的人，远程诊疗随访机器人给与他们的诊断意见可以让这些患者自己对病情有一个早期诊断的了解，同时在病情恶化时，他们也可以通过随访机器人了解一些医学专业知识的应对措施。这不仅能够让一些病情轻微的的患者减少去医院的费用，同时也能让他们通过与远程诊疗随访机器人的沟通来及早发现疾病。远程诊疗随访机器人一个区别于互联网医院人工医生的最主要区别就是可以随时随地地给与病人医疗建议。例如某些化疗病人因为病痛身体不适，凌晨两点失眠，无法入睡而感到绝望时，远程诊疗随访机器人不仅可以给患者一些心理上的同情与安慰，并且可以提出一些缓解疼痛的用药措施和护理方案，更为关键的是这些随访机器人可以7*24小时待命。后续的通过病人身上的一些智能可穿戴传感设备采集的数据，随访机器人还可以给出一些可能发生的病变提醒。这样医生也可以通过随访机器人和患者的聊天数据记录了解患者病情，从而给出患者的病情处理优先级的评判。远程诊疗随访机器人的出现是我们医疗信息化的一个范式的转变，它通过现代人工智能技术的潜力更好地服务了临床医生及患者。

2.2 远程诊疗中随访机器人的功能结构设计

本文随访机器人采用的是通用的聊天机器人人工智能AI技术作为基础，聊天机器人AI引擎通常是具有语言识别功能模块、语音识别功能模块、机器学习功能模块甚至情感分析功能模块。这些功能模块也使得聊天机器人在人机交互中显得更加自然，因此远程诊疗中的随访机器人是解决大量出院病人随访问题的理想解决方案[3]。其主要功能为患者在出院后可以主动发出有关预约挂号，医护用药问题，饮食健康等问题的咨询，随访机器人基于患者问题提供人工智能建议，如果患者觉得以上建议不管用，也可以选择直接联系医生咨询。

在将通用的聊天机器人完善为专业的随访机器人的设计方案中，首个难点就是医患间复杂的对话语境和专业医疗问题的应对[4]。这种对话因为存在着互动，有着一定的不确定性，通常在随访过程中需要对一些问候，康复类的话语、问题进行应答。因此要使人机对话时显得不那么生硬，本文考虑到使用自然语言NPL进行分析处理，我们随访机器人需要首先建立一个自然语言词典和医疗术语词典。接着导入Python中的词汇包，把常见的交流语句，简写，医疗专业术语录入，自适应处理匹配患者的询问。

下一步，我们使用行为干预技术模型，对远程诊疗随访机器人的情感因素进行设计，以便检测到患者有情绪性的表达时，能够给与一定正面的情感回复及反馈。因为通常情况下，若患者咨询提到“晚饭后，肚子不舒服”这类问题时，而随访机器人只是回复“知道了”这样的语句，这样的回复方式会让患者的体验很不好。所以在随访机器人给与患者答复时，若患者感觉不好，可以通过反馈选项反馈给我们。我们可以通过后台智能传送服务对现有框架进行管理和信息干预[5]。通过行为干预模型，在可用性、参与积极性、适用性、医学知识和实施过程等五个方面动态地权衡修改干预决策条件和标准，以确定现有情感语气回复能适用应大部分的患者需求。

医患间的咨询模块，因为涉及的医学知识比较多，随访机器人受限于基础AI版本的限制，回复准确率会受到一定的影响。所以这里采用机器学习的算法对随访机器人进行更新完善以提高回复的准确率。除了了前文所做工作中导入的医学词汇包这个基础步骤以外，还需要对医生和病人的诊疗对话进行一一分类和匹配以进行进一步的AI机器人学习与修改，以提高回复的准确率。首先第一步需要将互联网医院中的咨询和复诊模块里患者的常见问题数据进行聚类，得到患者常见问题的数据集群。因为数据量较大，实际抽取了约三千条诊断对话。接下来将医生针对患者最常见问题的应答数据进行聚类得到医生问题应答数据集群，最后从医生和患者的问答数据集群中，加权计算并抽取配对响应频率较高的语句，将之组建成一个回复响应数据包，将计算出的最常用加权平均词句作为发送给患者的回复。最后以病人对随访机器人的回复满意度来动态修改随访机器人的回复决策，即通过深度学习算法优化随访机器人[6]。当患者的满意度低于70%时，行为干预其回复决策，并重新进行新一轮数据抽取和加权计算，生成新的数据响应包，依此反复优化。

远程诊疗中随访机器人与患者沟通流程图如图1所示：

图1显示了患者人机交互的过程。患者可以选择他们的需求如挂号预约咨询，康复咨询，用药咨询等。随访机器人给出诊断与建议后，病人可以选择是否满意，若不满意，则直接进入医生人工服务，若选择满意，则可以返回重新咨询其他问题或者选择结束咨询。

三、远程诊疗中随访机器人的应用

目前互联网医院远程诊疗中使用的随访机器人是在诊后模块中与病人进行沟通交流的。该模块中随访机器人会定期以医务工作人员预设的阈值时间内主动与病人进行沟通。医生可以在闲暇时查看随访机器人的聊天数据记录，以便对病人的病情有一些初步了解，方便医生后续的人工随访。同时该模块也可以接受病人的主动问询，医生模块生成tips提醒医生查看相关聊天记录。图2显示了某医院咨随访机器人的回复模式。

通过对患者问题的关键字和语句识别，随访机器人可以生成针对病人不适感咨询的回复，同时针对病人的情感类语言也作出礼貌性的答复。该模块经过测试，回复效果较为准确，但是仍需要深度学习进行优化和更新。

四、结束语

随着智慧医院的兴起，医疗信息化的不断发展及在新冠疫情世界大流行等多重因素的影响下，远程医疗线上问诊已经逐渐成为了一种趋势。互联网医院作为远程医疗的一个主要诊疗方式，正被越来越多人患者接受和采用。互联网医院线上咨询和复诊是医患线上交流的主要方式，但受制于成本的考虑，线上诊疗的医患比依然比较紧张。线下患者出院后，医生通常还要对其进行随访问诊，而本文所设计的互联网医院客户端中的随访机器人模块恰是一个新的突破口。随访机器人不但可以按照医生设定的阈值时间定期随访病人，也可以接受病人的主动询问，这不仅帮了医生节省了大量时间，使医生可以把更多的精力投入到接诊中，同时也可以让医生通过随访机器人的聊天记录对随访患者病情有一定了解，更解决了一些患者，特别是中老年患者对病情的担忧，随访机器人随时随地给他们的疑问予以解答，缓解了他们的焦虑，提升了病患的满意度。虽然随访机器人目前解决了很多医患间的问题，但是其系统问答准确度的完善仍需要一段时间。未来随着智能穿戴设备的大范围使用，物联网的发展，本系统的发展仍值得期待。

参  考  文  献

[1]田雅玲，任红，马静.  延续性护理管理在回访中心的应用[J].武警医学，2018，29（10）1009-1010.

[2] T. Nadarzynski， O. Miles， A. Cowie， D. Ridge， Acceptability of artificial intelligence （ai）-led chatbot services in healthcare： A mixed-methods study， Digital health 5 （2019）

[3]楊凯翔.  聊天机器人知识挖掘方法研究[D].华南理工大学，2015.

[4]易顺明，胡振宇，中文聊天机器人原型系统的设计[J].沙洲职业工业学院学报，2007，10（2）：5-9.

[5] Raij， A. B.， Johnsen， K.， Dickerson， R. F.， Lok， B. C.， Cohen， M. S.， Duerson， M.， ... & Lind， D. S. （2007）. Comparing interpersonal interactions with a virtual human to those with a real human. IEEE transactions on visualization and computer graphics， 13（3）， 443-457

[6]冯升.  聊天机器人系统的对话理解与研究与开发[M].北京邮电大学，2014.