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盘点国内29款医疗语音产品 精准把握痛点是关键

医学联络官 2020-08-01 06:41:13

作者:尚鞅


AI交互才是未来。

这是埃森哲日前发布的《2017年数字化健康技术展望》中提出的医疗护理行业第一大趋势。

在这一轮人工智能浪潮中,深度学习在智能语音技术方面的应用,使语音识别、语音合成、声纹识别等技术得到显著提升,人机交互效果更加理想,科研向产业化进行加速。国内,科大讯飞、云知声等提供智能语音技术方案的提供商被市场“激活”,Duer OS、小爱同学、DingDong、vivoice等通用型语音助理大量面世,主要集中于移动终端服务,以及智能汽车、智能家居的入口级设备。在医疗健康领域,同样涌现了不少语音助理产品,涉及智能问诊、分诊与导诊、药物推荐、语音电子病历等多类应用场景。亿欧智库对国内提供医疗智能助理产品的企业进行了盘点,如下图所示。



然而,与图像识别在医疗健康领域的产品研发进展、参与企业数量与资本聚拢程度相比,智能语音技术则略显逊色。纵观当前医疗语音助理应用场景及各类产品,究竟在医疗未来发展中扮演怎样的角色?尚待攻克哪些难题?今天我们来共同探讨。

医疗流程的辅助性服务为主,较少触达诊疗环节

医疗人工智能什么最火?您一定会说“医学影像辅助诊疗”。不论是影像科的病灶识别、放疗科的靶区勾画,还是手术方案制定环节的三维影像重建、皮肤疾病筛查,各类与图像识别相关的医疗应用,均与诊断与治疗具有强相关性。反观医疗语音助理的应用场景,则多以医疗流程的辅助性服务为主。从医院就医流程来看,患者从踏入医院起,到正式与医生见面,这一时间段内有较丰富的语音助理应用。例如,导诊机器人辅助实现挂号、分诊、科室路线引导等功能,医院“预问诊”系统(一般基于移动端App或微信公众平台)帮助提前了解患者病情,为医生生成初诊报告等等。到此想必您已经发现,在上述情境中,语音的交互模式具有可替代性。在嘈杂的医院大厅环境中,语音交互的效率和体验可能远不如文字交互方式。就目前市场中的医疗语音助理产品而言,效率的提升与语音交互方式关系较弱。

把握核心痛点,消费级产品成长性较好

语音交互方式若只是“锦上添花”,或是创造新的需求,它的应用价值和商业价值便很难体现出来。所以,有哪些应用场景是“非语音不可”呢?对这个问题的回答,就是要把握核心痛点。目前,语音电子病历和陪护机器人,对痛点的把握相对精准。

首先来看语音电子病历。在消化内科、影像科/放射科等科室,由于每位患者的检查项目较多,医生每天需要花费大量时间输入病历。而语音电子病历系统,能够通过语音自动转录文字,辅助医生快速完成病历录入工作。在医生与患者沟通过程中,语音电子病历系统就可以根据医生的主诉内容,自动将转录文字填入病历模板的对应位置,效率提升十分显著。

再来看陪护机器人。随着中国人口老龄化的不断加重,老年人的陪护工作必然是增长潜力巨大的需求。通过陪护机器人,从生活上和精神上给予老年人必要的护理,并实时评估老人的健康风险,及时做出预警。

除上述应用场景以外,精神健康也是未来语音交互的主要应用方向。语音的交互方式,能够直接刺激人的听力感官系统,产生并传达情感讯号,满足精神需求。目前,在美国、英国、以色列等国家,已经出现专门针对情绪调节、心理咨询的语音助理产品,例如美国X2AI公司的Karim聊天机器人,帮助难民进行心理治疗。

综合上述内容,我们认为消费级的医疗语音助理产品成长性较好,能够真正发挥医疗语音交互的价值。

单点辅助意义较小,需构筑服务生态体系

医疗语音助理是为“方便有效地解决健康问题”而生,这就要求医疗语音助理的背后,有完整的服务体系。仅做单点上的辅助,产品的价值则要大打折扣。例如,一款推荐用药的App,只能够为用户提供用药建议,而用户还需要在其他App上查找附近药店,或购买送药上门服务,则十分不便利。反之,医药电商基于药品资源和送药上门等服务,开发推荐用药App的逻辑则更加合理。所以,构筑服务生态体系尤为重要,将信息、服务、产品集合于同一平台,提供医疗“一站式”服务,是未来的消费级医疗语音助理的优质形态。

重点攻克:方言识别与语言地域差异

目前国内研究语音底层技术的科大讯飞和云知声两家企业,均在方言的识别率和覆盖广度上进行“赛跑”。在刚刚过去的科大讯飞2017年度发布会上,科大讯飞宣布其讯飞语音助理已经可以识别22种方言,其中在四川话、东北话、天津话等方言中,识别率达到90%以上。中国的方言种类十分繁多,在官方七类方言的分类基础上,每一类还包含非常多的次方言。所以,方言识别范围和识别率,对于医疗语音助理的市场推广有重要影响。

此外,语言的地域差异也是目前重点攻克的难题。不同地域的人,对于同一种症状的表述是存在差异的,要做到正确理解还需要做很多工作。对于语音电子病历产品,不同地域的医生对于同一种病症的称呼方法存在较大差异,即使同一所医院的不同医生、同一个医生的不同阶段,也会存在称呼上的差异。这就要求系统能够建立“多对一”的关系,准确判断医生所要表述的内容。而要达到这个目标,工作量可谓巨大。

随着智能语音技术、自然语音理解的不断进步,医疗语音助理的价值将进一步凸显。我们认为,优质的人机交互,提升用户或患者的体验感和幸福感,将是医疗语音助理未来真正被广泛使用和青睐的内在驱动力。

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