生病不知道看哪科? 「蘭醫師」協助病患AI導診

▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI區塊鏈機器人。(圖/記者姚惠茹攝)

▲HTC DeepQ攜彰基醫院推全台首位跨院AI區塊鏈機器人「蘭醫師」。(圖/記者姚惠茹攝)

記者姚惠茹/彰化報導

HTC DeepQ團隊攜手彰化基督教醫院,今天(21日)共同宣布推出LINE Bot「蘭醫師」,只要透過LINE@連結「蘭醫師」,就能使用全台橫跨10間醫院的醫療服務,包括AI科別導診、線上預約掛號、看診前問題筆記、領藥進度、到診後個人衛教等各種服務。

過去病患前往醫院看病,常常會有不知道要掛哪一科,或者是掛號排隊幾小時,看診卻只有幾分鐘的問題,但是透過HTC DeepQ結合彰基醫院推出的「蘭醫師」,民眾只要透過LINE就可以做到精準導診,協助民眾找到適合的就醫科別建議,還能事前紀錄看診前問題筆記,協助醫生有效了解病患問題,最後還提供領藥進度、診後衛教等服務,達到真正的精準醫療。

「蘭醫師」操作教學:

▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI區塊鏈機器人。(圖/記者姚惠茹攝)

▲首先在LINE搜尋@cch.org.tw,加入「彰化基督教醫院」。(圖/翻攝LINE

如何使用LINE@連結人工智慧AI+區塊鏈醫療照護對話機器人「蘭醫生」,首先只要民眾從手機點開LINE,然後搜尋@cch.org.tw,就可免費擁有個人的AI醫療助理「蘭醫師」,從過去片段式照護經驗,改變成透過與LINE中的「蘭醫師」互動對話的方式,啟動串連照護旅程。

▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI區塊鏈機器人。(圖/記者姚惠茹攝)
 
▲接著就可以看到「蘭醫生」提供的服務有哪些。(圖/翻攝LINE)

▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI區塊鏈機器人。(圖/HTC DeepQ提供)▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI區塊鏈機器人。(圖/HTC DeepQ提供)

▲病患可以將自己的病徵告知蘭醫生,就可以得到AI導診建議。(圖/翻攝LINE)

AI科別導診
再來民眾只要透過「蘭醫師」AI科別導診的功能,就可以導引掛進正確的科別,不一定需要去現場掛號,或者打電話詢問掛號櫃台科別的建議,民眾將有自己專屬的「蘭醫師」提供全年無休的個人化醫療照護管理,另外考慮到民眾的使用習慣,也可在LINE中管理自己及家人的門診掛號,讓家庭照護網可以緊密連結在一起。

▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI區塊鏈機器人。(圖/HTC DeepQ提供)▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI區塊鏈機器人。(圖/HTC DeepQ提供)

▲確定科別之後,病患還可以直接透過「蘭醫生」線上即時掛號預約。(圖/翻攝LINE)

線上掛號預約
確定就診科別之後,病患還可以透過「蘭醫師」即時線上預約掛號,甚至可以做到跨院預約服務,還會在看診前提醒病患看診,可以說是擔任個人的醫療助理的角色。

▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI區塊鏈機器人。(圖/HTC DeepQ提供)▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI區塊鏈機器人。(圖/HTC DeepQ提供)

▲就診當天還可以透過「蘭醫生」掌握看診進步,並且填寫看診前問題筆記,協助醫生事先了解病患狀況。(圖/翻攝LINE)

看診前問題筆記
「蘭醫師」不但會在看診前提醒看診,更會系統性詢問民眾看診的相關問題,協助民眾紀錄相關問題,在就醫民眾還沒進入診間前,就能把相關問題送給門診醫師,在緊湊的看診時間內,大幅提升醫病溝通的效率和診療品質。

▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI區塊鏈機器人。(圖/HTC DeepQ提供)▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI區塊鏈機器人。(圖/HTC DeepQ提供)

▲最後可以透過「蘭醫生」掌握領藥進度,並在診後協助個人衛教,並將症狀做好記錄,作為回診參考。(圖/翻攝LINE)

診後個人衛教
民眾踏出診間後,「蘭醫師」就會主動送上個人化的衛教資料及用藥資訊,讓民眾可以管理個人化照護資訊,不用擔心衛教單張不見,或者無法對照藥品照片等問題。彰基的照護團隊藉由這樣的擴增應用,做到精準衛教,針對不同民眾提供合適的衛教資料,回到家後,「蘭醫師」也會主動關心詢問症狀是否改善,並將症狀變化紀錄起來,作為下次回診的參考。

▲HTC DeepQ攜彰基推「蘭醫師」 全台首位跨院AI對話機器人。(圖/記者姚惠茹攝)

▲「蘭醫師」服務就像使用LINE新增好友,不用下載APP也能操作(圖/翻攝LINE)

HTC健康醫療事業部資深處長鄭志偉表示,「蘭醫師」不僅使用多層次區塊鏈技術來保護病患資料,並結合大數據來做到AI導診功能,根據超過100種的常見的疾病,給出3個最符合的科別建議,準確度高達80%以上,並且會在不斷學習後提高精準度。

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