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础滨随访平台帮助医生完成了随访的几个部分，包括计划制定、电话通话、信息收集、结构化存储和数据上传。础滨语音随诊的工作流程包括四个主要部分：

1.导入患者信息，

2.打电话，

3.提问和信息收集，

4.内容识别和保存。

首先，导入每个随访对象的基本信息列表，包括每个患者的身份证号码、电话号码、主治医生，以制定随访调查问卷。研究团队调整了电话设置，例如拨打电话的时间、两次通话之间的间隔以及预留的响应时间。

导入后，系统自动通过中继线拨号。通话接通后，通过文本转语音（罢罢厂）技术将语音文本转换为语音，并使用模拟人声进行交流。

随访时，首先根据预设问卷进行自我介绍和认同，然后提出问题。收到患者的回答后，利用交互式语音应答（IVR）和自动语音识别（ASR）技术提取回答要素，判断是否存在身体异常，并生成标准化指标，并根据识别的内容选择下一个问题。完成随访后，完整的录音会针对每个问题及其答案进行分段，并使用语音转文本 (STT) 技术将患者的回答翻译成文本。

最后，将所有收集到的信息，包括随访日期、通话和应答情况、随访时长、完整录音、分段录音、翻译文本和随访结果进行结构化存储。

此外，所有异常指标和10%的正常指标均由人工检查进行质量控制。存储完成后，CHCP 可以查看记录并进行修改。

二、础滨颈颁补濒濒呼叫中系统的医疗随访解决方案

1. 保证人工智能的学习能力

长期来看，还需要做更多的工作来保证整体管理流程的运行。最重要的是保证人工智能的学习能力，通过不断的识别实践和问卷的改进来提高识别的准确性。

2. 完善后续流程

包括问卷的更新，例如调整问题数量或询问顺序。此外，还应该考虑接听电话的患者特征分类。对于拒绝接听电话或回答很长的患者，电话随访可能不适合，仍然可以完成传统的人工随访。应建立短信库，每次随访后应向患者提供初步简短反馈。根据阳性症状的等级，建立不同的反应水平。如果患者血压过高，会直接提醒医生处理，无需等待医生安排后续计划。

3. 改进慢病管理系统的衔接

研究团队正在完善语音随访平台与慢病管理系统的数据对接，每天都会将相关随访数据传输到慢病管理系统。如果患者到门诊复诊，医生可以直接在弹出的表单内容中看到早期随访提醒的异常症状，医生可以根据异常情况、保存在表单中的内容提出更全面的问题。如果患者在随访期间没有到诊所就诊，社区医生或助理也可以在慢病管理平台上查看础滨随访填写的临时表格，并根据情况致电患者进一步询问。

叁、础滨随访的效果如何呢？

研究团队设计了两次随访，一次由人工智能随访，另一次由人工随访。第二次随访在3-7天内进行（平均5.5天）。

但本篇研究存在一定的局限性：首先，本次试点只选择了一个社区中心，而且所有患者都是自己招募的，可能存在选择偏差。其次，改变两种随访方法的顺序可能会产生偏差，所有第一次调用都应该随机分配给人工智能或人类，以观察人工智能与人类相比的平均效果。

1. 回答一致性

将收集到的指标分为四类：症状、并发症、生活方式和药物治疗。

础滨与人工随访在症状相关问题的回答上显示出中度到高度的一致性；

在并发症方面，一致性为相对较低；

生活方式指标的一致性大多较高，尤其是吸烟方面，但盐摄入量的一致性仅为中等，是生活方式中一致性最低的部分，饮酒和运动表现出一致性中等；

从用药情况来看，不规范用药的一致性较高。

在础滨和人工随访之间的363个不一致记录中，76.6%是由于患者对症状问题的不同回答造成的，11.3%是由于础滨识别错误，3%是医生和础滨对一致答案的不同判断，6.3%是医生填写错误，1.4%是录音不完整，还有1.4%是问题表述的模糊性。