據衛生部調查資料顯示，中國約有近半居民有病不就醫。
“排隊三小時，看病三分鐘”，相信很多患者經歷過看病“三長一短”的困境（掛號、候診、取藥時間長，就診時間短）。我國日均門診量2000餘萬人次，並且絕大部分患者都擁擠在三級醫院，有限的醫療資源導致就醫體驗差、醫患關係緊張、看病難等社會性問題。
很多患者不知道該去哪家醫院看病，即使去了正確的醫院也容易暈頭轉向，找不到合適的科室醫生，即使能找到合適的醫生，有效的溝通時間也非常有限。
AI醫療虛擬助手的出現緩解了這個問題。利用語音識別、自然語言處理技術，將患者對自己病症的描述與標準醫學知識庫進行對比，從而完成預問診、分診導診、網際網路複診、健康諮詢等服務。24x7線上，透過對話互動的形式，無論在“診前”、“診中”、“診後”階段，都能提升就醫體驗和效率。
醫院可以藉助語音AI對話互動平臺，建立醫療虛擬助手，並植入到醫院或醫療機構的掛號/門診管理系統中，患者即可透過相關平臺的網站、APP、公眾號/服務號、小程式等進行對話互動，獲取服務資訊。
診前
虛擬助手可以進行預問診、採集患者資訊，推薦相關專科醫院及醫生，並有效引導患者掛號、分診、進行科室路線引導。在患者候診期前，虛擬助手能夠基於語音識別、自然語言處理（NLP）、深度學習等前沿AI技術以及臨床診療大資料所構建的醫療領域知識圖譜，將患者主訴、病史、用藥史、過敏史等資訊進行智慧採集，進而生成規範、詳細的門診電子病歷及初步診斷報告，提前推送給醫生。
患者若只是稍感不適，也可以透過虛擬助手在手機或PC端進行健康諮詢以及“自我診斷”，透過症狀、病史等描述獲取輕問診服務和用藥指導以供參考。如果問題得到解決，可能就不再需要去醫院診療。
例如，微軟的Health Bot能夠用症狀檢查器對患者病況進行分類，對患者的問題進行解答，並協助幫助患者查詢距離最近的醫生。IBM的沃森機器人或醫療助理Ada，都是以虛擬護士的身份，為患者提供所需的醫療資訊或進行初步診斷。
診中
在問診期間，醫生能夠提前檢視透過醫療虛擬助手採集的結構化問診病歷，從而免去了一邊問診一邊手工錄入電子病歷的流程。在已有資訊的基礎上，醫生可以有針對性地進行補充問診，這樣不僅能夠增加醫生與患者的有效溝通時間，提高門診效率，患者的就醫體驗也能得到最佳化。
另外，智慧問診可以起到輔助醫生診斷的作用，根據患者提供的資訊進行交叉分析，以協助醫生篩查常見病，做出初步診斷。
此外，利用領先的語音識別技術，語音電子病例語音能得到了廣泛應用，甚至在今年被列入三甲醫院評級的考核指標。智慧語音錄入可以解放醫生的雙手，將醫生口述的內容轉寫文字，形成結構化的電子病歷。
例如，語音國際巨頭Nuance的醫療虛擬助手具有會話式AI功能，醫生可以透過語音對話的形式進行檢索及錄入患者資訊。據統計，每分鐘的語音錄入文字量是打字錄入量的四倍，可見醫生的工作效率能得到大幅提升。
診後
診後階段，虛擬助手可以對患者進行回訪以及參與滿意度調查，推送治療後注意事項、醫囑事項、複查提醒等。對於患者來說，能夠獲取額外資訊，並且起到輔助提醒的作用；而醫生能夠對患者的後續狀態進行跟蹤，建立電子健康檔案，生成大資料，輔助醫生進行醫學科研，醫患雙方效率和體驗都能得到提升。
當下，診後環節的醫患溝通幾乎為零。患者若想跟醫生進行後續溝通，只能透過複診與醫生面對面，而像“邦大夫”這類醫患AI對話系統的出現打破了這一現狀。患者結束門診診療後，“邦大夫”的患者回訪機器人能夠定時跟蹤患者遵醫囑情況和預後狀況，並反饋給醫生，方便醫生對患者後續狀態進行跟蹤，及時干預，管理病人的病程全週期。
小結
語音對話互動是未來“AI+醫療”的大勢所趨。AI虛擬助手能夠很大程度上提高醫患互動溝通效率，釋放醫療專家的寶貴時間，對緩解優質醫療資源緊張的局面，用AI對話互動打通從診前到診後的完整閉環，“看病難”的問題也許就沒那麼難了。
歡迎來到AI+醫療的時代。
