健康管理智能语音检后追访平台的构建

夏远亲，王建刚，王桂莲，刘雪莲，何思涵，周冰倩，朱婧迟，黄新娟，谭歆昀，秦春香（通信作者）

1 吉首大学医学院 （湖南 吉首 416099）；2 中南大学湘雅三医院 （湖南 长沙 410013）；3 中南大学湘雅护理学院 （湖南 长沙 410013）

检后追访是健康管理中心对体检后的受检者进行追踪、查访的一种随访行为，是健康管理的重要环节[1]。传统的检后追访需要医护人员对所有受检者进行电话询问，虽能精准记录，但存在耗时费力、记录难以保存等问题。随着“互联网+健康管理”时代的到来，智能语音检后追访平台的搭建成为健康管理中心信息化建设的重要内容[2]。鉴于此，本研究与AI公司（科大讯飞股份有限公司）合作，构建智能语音检后追访平台，探索其应用效果，现报道如下。

1 平台构建

1.1 系统功能设计

智能语音检后追访平台以人工智能为基础，充分利用互联网信息技术手段进行设计，主要的模块设计包括体检人群管理、模板管理、结果分析3 个部分。体检人群管理模块提供批量外呼功能，模板管理模块提供个性化追访方案制定、智能交互功能，结果分析模块提供实时记录、自动分析功能（图1）。（1）批量外呼：医护人员可根据追访任务的不同自定义分组，对体检人群进行分组管理，将需要追访的体检人群名单导入，选择相对应的追访方案，点击“一键随访”便可进行批量批次定时外呼任务。（2）智能交互：平台支持根据健康问题预先制定个性化外呼追访方案，由具有语音识别、语义理解、语音交互功能的智能语音机器人进行批量外呼追访工作任务，每天无间断、全覆盖追访。智能语音外呼系统在与体检者沟通过程中，通过对单次通话内容进行识别与筛选，了解体检者的健康问题、自我管理情况、复查情况，并进行健康指导，从而达到检后追访与管理的目的。采用真实的声音进行话术的录入，实现互动智能化、人性化。（3）实时记录、自动分析：平台可根据追访的电话内容进行语音与文字的转化、提取，并自动汇总和统计分析外呼追访结果（外呼电话量、电话接通率、电话呼叫时长、今日未完成量），自动完成原本需要大量人力才能实现的健康管理中心日常工作，同时外呼追访数据可长期保存，实现可查询、可追溯。

图1 智能语音检后追访平台系统功能模块图

1.2 追访方案形成

（1）主题选取：根据健康管理中心体检中发现的健康问题高频词进行主题选取，高频词源于健康管理云平台，根据受检者检查结果分析后生成的体检结论，系统自动记入体检者健康档案。其中3 类肺结节[3]出现频率高，于2018—2020 年共出现6 362 次，本研究以此为例进行阐述。（2）话术内容拟定：健康管理中心医护人员基于电话追访经验和《肺结节诊治中国专家共识》（2018 年版）[4]、《中国肺癌筛查与早诊早治指南》（2021 年）[5]等专家共识和指南制作话术内容。制作完成后交由健康管理专家审校，对有异议的内容，由研究小组和专家进行小组会议讨论，直至达成一致。（3）追访方案制作：审校无误后，根据话术内容制作追访流程图，交由智能语音工程师对追访流程图进行审核，双方确认无误后进行编程，制作智能语音话术模板，形成智能语音追访方案。（4）实现智能语音追访：根据制作好的追访方案，通过慢性病健康管理情景下语音识别技术有效采集用户语音信息，结合语音内容提取与分析技术理解用户说话意图，采用高自然度对话式慢性病健康管理语音合成与多轮对话管理技术来保证人机语音交流效果，实现智能语音追访。

2 平台测试及优化

追访方案制作完毕后，需要对智能语音追访方案进行测试，以便及时发现在流程、内容、逻辑等方面的潜在缺陷，降低正式上线后出现纰漏的风险。可用性测试和焦点小组的结合是最终发现产品可用性情况的有效途径[6]。本研究已通过中南大学湘雅三医院伦理委员会审批（2022-S217）。

2.1 可用性测试

基于可用性测试研究要求[7-8]，邀请真实用户对设计原型或产品进行用户测试，并观察、记录和分析用户行为和相关数据。本次测试邀请2名研究小组成员，47 名健康随访师、51 名体检发现3 类肺结节的医院内工作人员和118 名体检发现3 类肺结节的体检人群，进行了4 轮共9 次测试，完整体验3 类肺结节智能语音追访流程。由2 名不参与可用性测试的研究小组成员对音频内容进行分析，观察整个追访流程并记录。

2.2 在线焦点小组讨论

本研究在可用性测试结束后邀请完整完成可用性测试的人员进行讨论[9-10]。配备1 名主持人，负责指导和促进讨论、解答疑惑控制讨论时间，在开展讨论前对主持人进行培训，提前确定讨论时间和在线讨论地点。1 名场记负责记录讨论过程，包括参与人员数量、参与人员类型、讨论内容等。主持人和场记均为研究小组成员。讨论问题为：（1）在刚刚的测试中，您觉得智能语音机器人表现怎么样？（2）您觉得3 类肺结节智能语音追访的内容怎么样？（3）您觉得还有需要改进的地方吗？2 名研究小组成员24 h 内完成整理，整理后将有关问题反馈给平台方，进行优化迭代，并做好记录。

2.3 测试优化结果

对可用性测试阶段与在线焦点小组讨论收集到的资料采用基于主题的内容分析法[11]，通过将数据分组到多个有意义类别中，对在用户群体中收集的数据结果进行编码及归类，并计算编码一致性水平。经检验，所构建的主题框架是饱和的，从讨论得到的文字数据中提取反复出现的短语，并将出现频率最高的短语概括为高阶主题，最终形成的结果主题框架包括语音机器人表现、追访流程、建议3 个部分，涵盖5 个一级指标、16 个二级指标，经筛选、合并最终整理得到15 条问题和2 条其他建议（表1）。当归类一致性系数（k）大于0.500 时，认为编码一致性符合研究基本要求，k值按如下公式计算：k=2M/（N1+N2），M代表两次编码相同的频次；N1、N2分别代表两位编码员每人编码的总数[12]。经计算，本研究一致性系数k值为0.569，稳定性较好，编码归类结果可信。将相关问题及建议反馈智能语音工程师进行逐一修改，最终测试无建议反馈，交互流畅、稳定，或有建议反馈为需智能语音机器深度学习，则结束测试，测试结束后上线运行。

表1 测试优化结果

3 运行情况

本平台自2021 年6 月上线运行至2023 年2 月，总外呼电话38 482 人次，接通28 861 人次，接通率达75%。其中，智能语音检后追访服务3 类肺结节体检者1 536 人次，有效追访1 228 名。传统由人工通过1 条电话线路完成1 000 名体检者的检后追访需要7 h，而智能语音检后追访平台可以实现同时对批量体检者进行检后追访，完成此项工作总时长仅需要30 min，随访结束后系统自动进行追访内容和追访工作量统计，效率大幅提升。目前已开发18 个流程图，覆盖3 类肺结节、高血压、糖尿病等多种疾病。其中3 类肺结节智能语音检后追访流程图如图2 所示。

图2 3 类肺结节智能语音检后追访流程图

4 讨论

4.1 追访流程的形成具有科学性

在我国，对智能语音系统的研究起步相对较晚，但也取得了令人瞩目的成果，目前，智能语音技术已广泛应用于多个领域，人工智能技术在医疗领域的探索越来越广泛[13-14]。国内语音识别相关工具中文语音识别平均准确率可达97%，同时已经促成了多个语音机器人[15]。本研究联合AI 公司构建智能语音检后追访平台，充分发挥互联网平台的优势，根据具体健康问题及科室需求设计整体追访方案和相应的话术模板[16]，包含开场白、身份识别、询问患者的问题预设、问题的回答知识库、问题之间的上下文逻辑、结束语等；由资深专家审核话术严谨性，再由研究小组和智能语音工程师对追访流程进行审核，历经多个环节的测试优化形成最终的智能语音检后追访流程图。智能语音检后追访平台模拟医务人员与体检者进行交互，实现人机对话，满足不同类型的健康管理需求，确保整个追访流程的科学性。

4.2 智能语音检后追访平台具备可用性

基于人工智能语音技术的检后追访平台，其可用性是用户体验的重要维度。本研究在可用性评估理论的基础上，以用户体验过程为基准，对智能语音检后追访平台的可用性进行评估[17]。本研究在可用性测试阶段，以用户需求为导向收集各类反馈信息，进行原型可用性优化的测试、反馈、再设计，不断完善智能语音系统的可用性，使智能语音系统更智能化、人性化，更符合用户的使用习惯和心理期待。经测试，优化智能语音检后追访平台可按照设定好的追访流程对体检者进行复查结果的采集，并解答疑惑，完成追访工作，平台各功能正常实现。

4.3 智能语音检后追访平台值得推广

我国健康管理服务仍处于起步阶段，多数健康管理机构体检后续服务相对薄弱，存在工作量大、耗时长、随访质量较低、缺乏对数据资料的分析利用、难以提升健康管理水平及投入产出不成比例等问题。95%以上的体检机构以体检为主，缺少检后服务，总体服务水平有待提高[18-19]。因此，如何提高检后追访工作效率是健康管理机构亟待解决的问题。随着人工智能时代的到来，出现了很多新的技术，将这些新技术运用到健康管理检后追访中是很有必要的。

5 结语

智能语音平台具有智能交互、批量外呼、真人语音、实时记录、自动分析等功能优势，数据结果记入云平台，易于随时查询，使数据更好地服务于医院管理、临床决策支持及临床科研，具有广泛的应用前景。目前本平台主要用于常见的、单个的健康问题的随访。本研究证实智能语音检后追访平台可行，未来将进一步发展，充分利用AI 技术，对制作好的追访流程图开发智能语音功能并不断优化，继续开发智能语音话术，丰富其种类。接下来将对接智能语音检后追访平台与健康管理中心随访系统，实现两个系统的无缝对接，并探索智能语音在其他场景的应用，更好地服务于广大人民群众，发挥其赋能医疗提高健康管理检后追访工作效率的作用。