据卫生部调查数据显示，中国约有近半居民有病不就医。
“排队三小时，看病三分钟”，相信很多患者经历过看病“三长一短”的困境（挂号、候诊、取药时间长，就诊时间短）。我国日均门诊量2000余万人次，并且绝大部分患者都拥挤在三级医院，有限的医疗资源导致就医体验差、医患关系紧张、看病难等社会性问题。
很多患者不知道该去哪家医院看病，即使去了正确的医院也容易晕头转向，找不到合适的科室医生，即使能找到合适的医生，有效的沟通时间也非常有限。
AI医疗虚拟助手的出现缓解了这个问题。利用语音识别、自然语言处理技术，将患者对自己病症的描述与标准医学知识库进行对比，从而完成预问诊、分诊导诊、互联网复诊、健康咨询等服务。24x7在线，通过对话交互的形式，无论在“诊前”、“诊中”、“诊后”阶段，都能提升就医体验和效率。
医院可以借助语音AI对话交互平台，创建医疗虚拟助手，并植入到医院或医疗机构的挂号/门诊管理系统中，患者即可通过相关平台的网站、APP、公众号/服务号、小程序等进行对话交互，获取服务信息。
诊前
虚拟助手可以进行预问诊、采集患者信息，推荐相关专科医院及医生，并有效引导患者挂号、分诊、进行科室路线引导。在患者候诊期前，虚拟助手能够基于语音识别、自然语言处理（NLP）、深度学习等前沿AI技术以及临床诊疗大数据所构建的医疗领域知识图谱，将患者主诉、病史、用药史、过敏史等信息进行智能采集，进而生成规范、详细的门诊电子病历及初步诊断报告，提前推送给医生。
患者若只是稍感不适，也可以通过虚拟助手在手机或PC端进行健康咨询以及“自我诊断”，通过症状、病史等描述获取轻问诊服务和用药指导以供参考。如果问题得到解决，可能就不再需要去医院诊疗。
例如，微软的Health Bot能够用症状检查器对患者病况进行分类，对患者的问题进行解答，并协助帮助患者查找距离最近的医生。IBM的沃森机器人或医疗助理Ada，都是以虚拟护士的身份，为患者提供所需的医疗信息或进行初步诊断。
诊中
在问诊期间，医生能够提前查看通过医疗虚拟助手采集的结构化问诊病历，从而免去了一边问诊一边手工录入电子病历的流程。在已有信息的基础上，医生可以有针对性地进行补充问诊，这样不仅能够增加医生与患者的有效沟通时间，提高门诊效率，患者的就医体验也能得到优化。
另外，智能问诊可以起到辅助医生诊断的作用，根据患者提供的信息进行交叉分析，以协助医生筛查常见病，做出初步诊断。
此外，利用领先的语音识别技术，语音电子病例语音能得到了广泛应用，甚至在今年被列入三甲医院评级的考核指标。智能语音录入可以解放医生的双手，将医生口述的内容转写文字，形成结构化的电子病历。
例如，语音国际巨头Nuance的医疗虚拟助手具有会话式AI功能，医生可以通过语音对话的形式进行检索及录入患者信息。据统计，每分钟的语音录入文字量是打字录入量的四倍，可见医生的工作效率能得到大幅提升。
诊后
诊后阶段，虚拟助手可以对患者进行回访以及参与满意度调查，推送治疗后注意事项、医嘱事项、复查提醒等。对于患者来说，能够获取额外信息，并且起到辅助提醒的作用；而医生能够对患者的后续状态进行跟踪，建立电子健康档案，生成大数据，辅助医生进行医学科研，医患双方效率和体验都能得到提升。
当下，诊后环节的医患沟通几乎为零。患者若想跟医生进行后续沟通，只能通过复诊与医生面对面，而像“邦大夫”这类医患AI对话系统的出现打破了这一现状。患者结束门诊诊疗后，“邦大夫”的患者回访机器人能够定时跟踪患者遵医嘱情况和预后状况，并反馈给医生，方便医生对患者后续状态进行跟踪，及时干预，管理病人的病程全周期。
小结
语音对话交互是未来“AI+医疗”的大势所趋。AI虚拟助手能够很大程度上提高医患互动沟通效率，释放医疗专家的宝贵时间，对缓解优质医疗资源紧张的局面，用AI对话交互打通从诊前到诊后的完整闭环，“看病难”的问题也许就没那么难了。
欢迎来到AI+医疗的时代。
