基于微信人工智能的醫患關系平臺研究

丁志虎 胡光闊 畢學霞

摘要：把微信和人工智能應用到醫患關系中，為醫院和患者之間提供更高效、方便的溝通環境是科學研究的一個重要分支。本文從人工智能的大背景和我院的實際出發，對人工智能在醫院的應用和價值進行論述，通過搭建人工智能醫患關系平臺，提高了醫生的工作效率，方便醫患溝通，對實現智慧醫院建設具有重大意義。

關鍵詞：移動互聯網;人工智能;微信

中圖分類號：TP391.1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：B? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2019.03.002

文章編號：1006-1959（2019）03-0004-03

Abstract：Applying WeChat and artificial intelligence to doctor-patient relationships， providing a more efficient and convenient communication environment between hospitals and patients is an important branch of scientific research. This paper discusses the application and value of artificial intelligence in hospitals from the background of artificial intelligence and the reality of our hospital. By building an artificial intelligence doctor-patient relationship platform， the doctor's work efficiency is improved， the doctor-patient communication is facilitated， and wisdom is realized. Hospital construction is of great significance.

Key words：Mobile internet;Artificial intelligence;WeChat

2017年12月，人工智能入選“2017年度中國媒體十大流行語”。經過多年的演進，人工智能發展進入了新階段。為搶抓人工智能發展的重大戰略機遇，構筑我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國，2017年7月20日，國務院印發了《新一代人工智能發展規劃》，提出了面向2030年我國新一代人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，為我國人工智能的進一步加速發展奠定了重要基礎。如何應用微信和人工智能在醫患之間搭建一個信息溝通平臺是目前醫院信息化建設的重要研究方向，對智慧醫院建設也具有重大的現實意義。

1 人工智能在醫院的應用

1.1大數據價值挖掘[1]? 健康大數據價值挖掘是建立在醫療健康數據結構化基礎上的，這就需要醫院將此前的紙質病歷進行統一電子化和結構化。在實際的應用場景當中，當醫生遇到難以決斷的疑難雜癥，便可以從數據庫中找出有價值的病歷信息，從大量病歷中調取相似的案例，從而輔助診斷決策，判斷病情的相似度。人工智能的進步都將極大促進結構化病歷數據庫在醫院的深度應用，而最終受益的是廣大的患者。尤其是偏遠地區的醫院，也將有機會共享到由健康大數據轉化的公開成果。

1.2輔助診斷? 傳統的治療方式，醫生聽完患者闡述的癥狀后，根據患者的描述和初步的觀察，在腦海中關聯與已知疾病的臨床表征得出診斷方案。這種診斷方式主要依賴醫生的個人水平和從醫經驗，而且由于診斷時間比較短，不能全面的了解患者的個人健康信息。人工智能可輔助醫生提供診斷，醫生根據輔助診斷系統產出的結果，再結合自己的經驗進行診斷和選擇治療方案。

2 搭建醫患平臺的必要性

隨著移動互聯網和人工智能技術的飛速發展，各行各業經營模式、服務方式都發生的翻天覆地的變化。在移動互聯網技術中微信應用平臺活躍用戶近10億用戶成為了人們生活、工作中應用最為廣泛的社交App平臺[2，3]。同時各大主流科技團體也集中在人工智能領域頻頻發力，在未來的10年移動互聯網和人工智將是引領科技變革的前沿陣地[4，5]。醫院工作人員有別于其他組織工作人員的特殊性，每天和不同的患者接觸，使用各種各樣的醫療器械和信息化軟件。每天會重復性的出現很多基礎的問題，如何快速的解決這些問題是每個大醫院都面臨的一個難題。以往的傳統的解決方法都是找相應的科室來對接這個問題，但是大量的時間都浪費在溝通過程中，經常一個環節出問題，整個診療活動就停止了，這樣大大降低了醫院的正常工作效率。醫院環境是一個高度協同和復雜的社會組織。部門較多、所處理的日常工作也較為煩雜。比如除了醫院正常診療這個活動外，醫院的停車信息、食堂信息、院內路線圖、各個科室所在的位置等等這些看似很普通的問題卻每天都是頻繁要遇到的。醫院也沒有專人來管理這些信息，醫院工作者和患者也是要浪費很多時間在這些基本問題上。醫患溝通障礙壁壘難以消除。我國醫療資源的稀缺現狀難以滿足人們對于健康和醫院診療服務的高要求，這樣就造成了醫患關系長期緊張的局面。搭建一個醫患關系在線平臺，可以很好的緩和這一矛盾。

3 人工智能醫患關系平臺研究與設計

3.1微信醫患關系平臺組織架構? 整個系統平臺根據騰訊微信開放的api接口為基礎，主要分為以下幾個功能塊：人工智能注冊模塊：使用手機號碼注冊微信賬號，然后注冊成機器人加入群中。WEB服務器模塊：服務器用來出來處理群內消息和機器人取得消息的處理反饋邏輯。數據庫模塊：用來存儲人工智能自學習的知識庫數據以及一些其他參數數據。擴展模塊：用來以后數據擴展系統升級以及醫院其他數據接入的預留接口。

3.2人工智能醫患關系平臺的使用對象? 微信醫患平臺使用人群分析：開發人群：系統功能需求的實現人員。維護人群：平臺上線后日常維護人員及數據提取處理人員。群友：主要是醫院工作人員和院外就診患者及患者家屬等院外人員。人工智能醫患關系平臺主要使用對象分為兩種：醫院工作人員和院外人員。其中院外人員又分為患者和患者家屬以及探病人員和來院辦事人員。

3.3人工智能醫患關系平臺設計技術支持? 在開發語言上我們選擇C#開發語言來編寫webservice來處理微信群里所有消息的處理邏輯。數據庫選擇oracle11g來做整個平臺的數據存儲。使用windows server 2008 R2 來做整個系統的服務器。在后臺管理中我們開發了aspx網頁版的管理界面來做后臺管理和日常維護，具有溝通和學習功能。

4 人工智能醫患關系平臺可擴張性分析

開發此平臺我們充分考慮到的系統的可擴展性，由于該平臺是處理醫生和患者訪問請求的中間數據處理平臺，所以原則上我們是可以接入醫院信息化的所有數據。比如，醫生在查房或診療患者時可以實時在手機上查看患者在院的所有數據，PACS、LIS、HIS、B超等所有醫療數據大大方便的醫生工作效率。患者或者醫院來訪人員可以通過手機請求訪問醫院對外開放的所有信息化設施。

5 總結

人工智能醫患關系平臺就是根據醫院和患者的現實情況提出一種加強醫院和患者之間高效溝通和工作的解決方案，通過此方案，醫生可以通過移動設備更好的查詢院內數據，還可以使用機器人自動學習功能積累醫院平時工作中常用到的問題，最終形成醫院自己特有的工作知識庫，提高醫生工作效率。院外人員通過此平臺對面開放的功能，可以更好的查詢醫院的以及科室醫生的相關信息，同時在大型醫院醫院職能和設施比較繁多，通過打通信息化設施的接口可以更好的方便用戶用手機了解醫院的詳細情況，提高患者的就診體驗。

參考文獻：

[1]弗拉赫著（英）.機器學習[M].北京：人民郵電出版社，2016.

[2]徐曼，沈江，余海燕.大數據醫療[M].北京：機械工業出版社，2017.

[3]敖勇平.大數據背景下的醫療服務創新性應用研究[J].科學與財富，2015，7（Z2）：31-32.

[4]丁毓.“AI+醫療”人工智能的下一個風口？[J].上海信息化，2017（3）：78-80.

[5] 范美玉. 基于大數據的精準醫療服務模式研究[D].華中科技大學，2017.

收稿日期：2018-10-25;修回日期：2018-11-5

編輯/錢洪飛