随访是临床工作的重要组成部分，三级医院评审中明确指出患者健康教育、出院指导是评审考核的内容之一。医院智慧服务分级评估对患者满意度，个性化和智能化推送患者的复诊、用药、生活指导等信息提出了功能上和应用覆盖面的具体要求。随着医疗信息系统的建设和发展，医院已具备对诊疗过程数据的采集能力,但对于诊疗前、诊疗后的医疗健康数据的随访过程，医院并未实现信息化管理，且传统的随访方式较单一，大多是医护人员通过手写或借助简单工具记录的方式进行。专科随访的工作主要由科室人员通过电话、短信的方式进行，且通常过于重视数据的采集，患者并未得到更多的服务，而且患者的联系方式、通信地址等信息时有变动，导致随访成功率、数据采集率较低。因此，建设一个高效、高质量、智能化的随访平台尤为重要。

随访平台的系统设计

需求分析

 医院是一所综合性的三级甲等医院，根据医疗、教学及科研的需要，随访主要分为2类，一是医院管理层面的随访，主要包括医院纪委监察室负责的患者满意度随访工作，患者在院宣教和出院随访；二是专科专病的科研随访，包括前瞻性的单病种随访、回顾性的科研项目随访等。长期以来，患者满意度随访工作量较大，随访工作流于形式，随访质量无法追踪，拨打患者电话的传统随访方式不但造成临床工作量的增加，且无法真实获得高质量的随访数据。医院管理和临床的随访工作无法有效整合，影响了患者满意度，且随访数据的采集和管理缺乏统一的标准和规范，导致随访人员投入大量时间和精力，数据却无法收集并有效保存，数据资产流失严重。

医院于2015年完成了临床数据中心（CDR）的建设，使得科研数据的获取更加及时、便捷。在院内数据整合的基础上，建设一套既具备通用性又兼顾专科科研的随访平台已是众望所归。互联网型的随访平台主要以短信、微信、APP及电话随访方式为主，人工智能（AI）技术的不断发展为随访方式带来新的思路，利用AI技术，可实现重构医疗服务模式，帮助医生管理患者，提升医疗服务水平。2018年至今，医院建设并且深入应用了能够实现院前、院中、院后全闭环的人工智能随访平台。

系统技术架构

 随访平台可提供数据库服务、图像文件及通话录音存储服务。随访平台采用B/S架构，与临床数据中心（CDR）对接，获取患者基本信息、住院、门诊记录、检查、检验、手术、医嘱等信息，可以根据出院时间、手术时间等进行随访。应用服务通过前置机中间件和云端服务进行消息的传递，完成随访内容和结果的互通。前置机上用于院内系统与院外接口交互时的摆渡、加密服务，通过隔离网闸来控制前置机对院内系统的访问，保障了数据的安全。

部署在云端的人工智能服务通过云端交互将随访任务通过网关的语音通话功能进行自动场景化的智能语音随访，具体系统的技术架构见图1。

图1 系统技术架构

系统功能设计

随访平台根据医院的实际需求，实现了随访、宣教、满意度调查、互联网医院AI预约等功能，见图2。利用人工智能AI技术，通过机器学习、深度学习、认知计算、神经网络等积累大量的随访术语，形成独有的语意库。系统具备可配置性，能够预设不同的随访计划，通过网关终端自动拨打患者电话，与患者进行出院后的随访，并有效采集患者信息，将语音通过自然语言处理和深度学习技术转录为文字并进行记录保存。随访过程中若发现患者有异常情况，系统可智能化提醒医护人员进行处理。随访结束后，医务人员在系统后台可以查询到每位患者的随访情况，大大减轻医务人员的工作量。患者出院后，可通过物联设备进行居家监测，可以直接通过AI机器人进行医患互动，系统可自动提醒患者用药和复诊。

图2 全流程智慧化闭环管理

专科科研层面，我们应用人工智能知识图谱技术，建立了乳腺癌、宫颈癌、妊娠高血压、小儿先心病等专病的AI全病程随访路径，与慢病平台整合，实现了兼具综合性、指导性和及时性的专病随访管理。

统一的院级随访平台打破了医院原有的碎片化随访模式，使得高效管理、互联互通成为医院大的生态系统，降低了医院的随访工作成本，同时提高了随访效率，并通过整合健康教育、满意度调查、用药提醒、复诊提醒等服务，提升了患者的依从性、获得感和满意度，实现患者从离院-家庭-入院的全流程智慧化闭环管理。

系统特点

多渠道的随访方式

 系统支持短信、微信及电话随访，提高了医护的随访效率；同时结合AI机器人代替医护人员完成了重复性、标准性工作，节省了人力成本等。

全流程的闭环管理

 系统支持宣教、随访、满意度调查、居家监测、健康干预、复诊管理、预约挂号、门诊随访等，通过互联网+物联网+人工智能的技术实现了患者从离院到家庭到再入院的闭环管理。

实时数据采集

 随访平台与院内CDR系统对接，集成HIS、LIS、PACS等系统的医疗数据，实现了患者全息档案的展示。通过配置随访表单实现院内医疗数据的自动采集，减少医护人员录入的工作量。结合随访平台及物联居家设备，采集患者的院外数据，实现患者院内和院外数据的整合，构建了患者的大数据中心。为医疗人员未来的临床决策、临床科研分析提供强有力的数据支撑。

平台化的架构

 系统构建了平台体系的架构，具备通用性和可配置性，支持不同层面的随访需求，如病区随访、门诊随访、随访中心随访、专科科室随访及慢病随访等，支持不同病种、不同科室、不同随访表单的个性化配置，支持不同层级的数据查看及权限管理，实现了统一管理。

可插拔式的接口模式

 平台支持院内不同系统的整合，如与急诊系统对接，实现急诊AI会诊提醒医师的功能；与互联网医院对接，实现互联网患者AI提醒；与糖尿病慢病管理平台对接，实现随访计划自动创建、个性化的随访管理。支持灵活配置，适用不同业务场景。

系统应用分析

随访平台自上线以来，在各科室产生了积极的反响。医护人员使用该平台完成对患者的健康教育、随访、满意度调查、各类检查检验、用药及复诊的提醒。与传统随访相比，通过搭建结合人工智能技术的全闭环随访平台，随访形式多样化，随访效率显著提高。我们随机选取2020年临床科室传统随访和随访平台已完成随访的患者各1000名，经过对比发现，传统人工打电话随访完成的天数平均为6.5天，而随访平台通过多种方式结合，仅用1天时间完成，随访效率大大提高，两者的比较结果具体见表1。

表1 传统随访和随访平台的情况比较

利用互联网+物联网+人工智能的技术搭建的智慧化随访管理平台，规范了随访模式，不仅帮助医护人员提高了随访效率，减轻了医护人员的随访工作量，同时也提升了患者的就医体验，实现了对患者管理的精准化和科学化。

结语与展望

综上所述，在医院临床数据中心的基础上，利用互联网+物联网+人工智能的技术和手段设计统一的随访管理平台，优化了随访的模式，帮助医护人员提高了随访效率，降低了医护人员的工作量。对患者的管理更精准、更科学，延续了院后的医疗服务。系统实现了患者的临床数据和随访数据的采集和自动保存，使数据更好地的服务于医院管理、临床决策支持及临床科研。

【引用本文：朱甬倩 郭建军 盛戎蓉 凡豪志 丁海龙 王忠民.南京医科大学第一附属医院 南京医科大学医学信息学与管理研究所[J]. 中国数字医学,2021,16(12)49-52.】