ChatGPT勝任【診前】基礎性咨詢、【診中】輔助醫生診斷和生成定制化健康管理計劃、【診后】整理病患資料等工作
醫護人員將專注于提升個人素質、業務能力、研究水平;同時重視人文關懷和醫患關系處理。
分診環節存在信息不對稱
• 患者無法準確識別擅長 特定病癥的專科醫生
• 醫生問診前無法得知病 人的基礎信息及主訴
導診服務不完善使患者來回奔波
• 科室、辦事處分布位置不清晰
• 掛號、繳費、取藥、檢查等流程不了解
醫生精力有限,無法及時且仔細處理所有 面診/問診需求
• 輕癥醫治、處方需求花費大量等待時間
• 互聯網咨詢問診中醫生回復動力較低、 問診處理不及時
問診過程的不規范可能導致誤診
• 醫生依賴經驗、忽略檢驗結果及數據
• 醫生本身對于復雜疾病的認知不足
• 病患無法清晰表述、故意隱瞞病史
慢病及術后患者的健康管理落實不到位
• 無法量化檢驗健康宣教的效果
• 為病人定制專屬養生食譜和康復計劃需耗費大量時間精力
醫生每日花費大量時間進行住院查房
人文關懷及醫患關系處理
• 重癥患者病情告知、情緒安撫
• 手術前談話、風險告知、出院醫囑
隨訪及患者意見反饋渠道 不完善
相關信息統計的資料散亂
耗時耗力的大量病歷錄入、整理、歸類及數據分析統計
• 專業術語、縮寫、筆記無法識別
• 根據需求準確調用匹配相關數據
資料獲取 | |
智能導診機器人在醫院服務 |
|
服務機器人在展館迎賓講解 |
|
解決方案 | |
== 資訊 == | |
» 服務機器人在實現高度通用性和泛化性過程中 | |
» 服務機器人落地面臨的機遇與挑戰:行業生態 | |
» 商用服務機器人行業進入下半場階段的特點: | |
» 商用服務機器人發展趨勢:從專用邁向通用 | |
» 促進服務機器人需求釋放的因素:關鍵技術支 | |
» 服務機器人行業發展趨勢分析2025 | |
» 開放性的全棧式智能服務機器人生態2025 | |
» 廣東省DeepSeek模型地方政府部署進 | |
» 浙江省DeepSeek模型地方政府部署進 | |
» 生成AI在高等教育中的應用:當前的做法和 | |
» 生成式人工智能與高等教育變革:價值影響及 | |
== 機器人推薦 == | |
![]() 服務機器人(迎賓、講解、導診...) |
|
![]() 智能消毒機器人 |
|
![]() 機器人底盤 |
![]() |