什麼?這家AI公司要做醫院的“大眾點評”!

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什麼?這家AI公司要做醫院的“大眾點評”!

【健康點】自2013年開始,在價值醫療的旗幟之下,美國醫院的收入越來越受到HCAHPS問卷(醫院供應商和系統的醫院消費者評估問卷)評分的影響。醫療運營的核心逐漸聚焦到對患者的服務上,這逼迫醫院對負面評論越來越上心,而管理負面評論的前提則是及時瞭解患者到底都說了些什麼。

目前,各家醫院如何瞭解患者對於醫院服務的滿意度呢?一般來說,醫院通過兩條途徑獲得患者評價。

第一條途徑是通過傳統的患者滿意度調查問卷。問卷數據結構化相對容易分析,但是獲取數據的成本比較高,並且數據的更新頻率相對較低,得到數據的指向性也不太明確。

第二條途徑是瞭解分散在社交媒體、患者論壇等渠道的患者評論。這些平臺的患者評論更新頻率高,但相對分散,通常是非結構化的數據。這意味著傳統的HIT技術並不能從中挖掘到有用的信息,AI的抓取技術可能正好能彌補了傳統HIT技術的缺陷。

NarrativeDx就是一家在這一領域嘗試拓展的公司,讓我們來看看他們的做法吧!

NarrativeDx成立於2014年,其主要業務是利用AI技術收集和處理患者對醫院的評論。NarrativeDx首先建立了自有的人工智能雲平臺,讓用戶在平臺上提供實時就醫體驗評論。

其次,平臺通過自然語言處理和機器學習的手段,從自有的人工智能雲平臺、其他社交媒體平臺等多個渠道收集和分析大量來源於患者的評論。

最後,利用可視化的儀表盤將醫院服務評論中的有用信息彙總為建議,回饋給醫院。

這種抓取是以什麼為標準的呢?NarrativeDx在迴應媒體採訪時稱,其關注的主要是兩個維度的內容,一個維度是患者對於醫院服務臨床效果的評價,另一個維度是患者在就醫過程中的體驗。

NarrativeDx的首席體驗官Senem Guney表示,傳統政府授權的患者滿意度調查存在種種“硬傷”,結論時常華而不實,例如:70%的患者表示醫院的護士非常有禮貌,這樣調查的結果很空洞。醫院瞭解到這些結果之後,也難以形成針對性比較強的服務改進方案。

而患者通常更願意在相對開放的平臺,如社交媒體和醫生評估網站等上吐露心聲 ,褒獎或者吐槽醫院的服務。

NarrativeDx的解決方案便是將這些來自於不同開放平臺的患者直接反饋彙集在一起,並通過人工智能的手段剔除評論中的噪音,形成更加具有針對性的方案。醫院在這種方案的指導下能夠確切地知道他們具體需要改進哪些服務,並且能夠知道這些服務產生的效果如何。

這樣的商業洞察非常有意思,但是NarrativeDx作為一家年輕的初創公司,還有很多疑問沒有解開。

什麼?這家AI公司要做醫院的“大眾點評”!

▵NarrativeDx的合作方

首先,NarrativeDx並未公開非自有平臺的數據來源。其官網顯示的合作方大部分為醫療服務提供方或投資方,並沒有開放的社交平臺或者患者社區與之合作,這意味著NarrativeDx很難保證從自有平臺外合法地獲得豐富、高頻率的患者評論。

其次,NarrativeDx自有人工智能雲平臺上用戶的活躍度還是個謎。如何激勵患者進駐到自有平臺,並讓患者踴躍評論醫院也是NarrativeDx需要解決的一大難題。

與此同時,NarrativeDx沒有有效展示各方平臺的有效評論數量。如果收集的評論不充分,生成的建議就很有可能存在偏誤,從而錯誤地指導醫院服務工作。而如何避免這種問題,NarrativeDx也沒有從技術層面給出相應解釋。

最後,商業化從來都是AI公司需要邁過的一道檻,到目前為止NarrativeDx的角色仍然只是一個技術方案的提供者,並未看到該公司形成成熟的商業模式。

從2014年至今,NarrativeDx已經收到了180萬美元的融資,計劃在2018年進一步的擴張。

在擴張之前,NarrativeDx需要思考的東西還很多,其自有的人工智能雲平臺相當於為患者提供了一個盡情“吐槽”醫院服務的社區,但這樣的患者社區其實並不新鮮,之前嘗試者也為數不少。

該公司創新的地方是通過AI技術抓取評論生成建議,這樣開源的方式能夠產生相當大的信息增量。在價值醫療日益被重視的今天,傳統問卷方式顯然已經不能適應多元化管理患者滿意度的需求,利用AI技術或許是一條很好的解決思路。

但是使用AI從哪裡抓取評論,怎麼抓取評論,抓取評論後如何獲得收益,是創業公司不可迴避的問題。就像阿里巴巴IDST算法專家行湘在AI分享會上所講的一樣,好的AI服務公司必須是算法、平臺、數據、用戶和商業模式5種要素的良性閉環,缺一不可。

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