医生看病最重要的是什么?
【小小工牌变身“问诊过程助手”,DuDuTalk以智慧工牌+AI能力提升医疗诊断效率】当然是了解患者情况 , 然后对症下药 。
但是你有没有发现 , 无论是三甲医院还是一些眼科、牙科、医美这种专科医院 , 大多时候一个医生要面临多个病人 , 而医生不仅要一边给患者/客户询问病情 , 一边还要不停的将信息记录在电脑里 。 这不仅影响医生看病效率 , 还容易丢失信息 。
另外由于整个接待、问诊过程无记录 , 因此在医患关系紧张、客诉事件不断的当下 , 当发生医疗纠纷时该如何快速还原真实过程 , 定位问题具体原因也是一大问题 。
那如果能给眼科、牙科、医美等这些专科医院医生配一个虚拟的“问诊过程助手” , 记录从接待-问诊-诊断方案推荐医患沟通的过程 , 并自动转成文字 , 提取沟通中的患者信息 , 帮医生解放双手 , 精准洞察患者之声与绘制患者画像 。 这些问题是不是就容易解决的多了呢?
今日销售科技领域先驱者DuDuTalk就针对眼科、牙科、医美这种专科医院的这些问题推出了以语音工牌硬件结合AI质检分析软件平台的医疗行业智能问诊解决方案 。
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那么它具体是怎么帮助医生提升问诊效率 , 精准洞察患者之声与绘制患者画像的呢?
01
当患者进店时 , 前台接待人员通过佩戴录音工牌记录整个接待过程沟通语音 , 在这个阶段 , 我们可以通过录音数据 , 清晰的知道当日进店的患者数 , 接待人员的接待时长 。 通过沟通内容 , 可以知道客户的基础信息、接待人员的沟通情况等 。
02
而在问诊环节 , 医生通过佩戴录音工牌 , 记录整个问诊过程沟通信息 , 并借助AI能力 , 多这些内容进行自动的化的质检和分析 。 自动抽取对话中客户的关键信息如基础信息、症状描述、问诊诉求、顾虑因素经等 , AI处理后可以做到标签归属和客户画像 。 让医生或医院管理人员可以快速洞察:病患属于什么样的眼部/牙齿疾病及关注什么方面 , 然后医生可以针对客户做出对应的举措 , 针对性的给出建议和报告 。
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不仅如此 , 通过质检 , 还可以掌握医生有没有不规范的诊疗行为 , 如没有按照规定步骤操作、对待患者或客户态度差 , 该强调的注意事项未强调等 。
另外通过提取诊疗过程中所有相关数据 , 结合专家规则与机器学习 , 实现知识洞察 , 形成数据库 , 针对连锁型医院可以实现数据的统一查询、各门店数据一盘棋 , 方便统一管理和调度 。
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同时 , 有了这些记录 , 再发生医患纠纷时 , 也有了凭证 , 可以快速的定位问题发生的具体原因 , 快速溯源 , 不至于陷入完全被动的局面 。 返回搜狐 , 查看更多
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