Hospital Voice Intelligence

让每一次沟通
成为医疗管理数据

面向出院宣教、随访电话与客服咨询,将语音自动转化为结构化记录、风险预警与待办任务,连接患者体验、护理效率和医院管理质量。

实时分析中 · 随访通话 02:36

"伤口周围有一点红,昨晚体温 37.8℃,药都按时吃了……"

AI 结构化摘要
术后低热 · 伤口红肿 · 用药依从良好需关注
2 大

核心业务场景

6 步

完整处理闭环

4 级

风险与动作映射

全程

原始证据可追溯

同一能力底座,
服务两类管理目标

电话内容的价值不止是转写。AI 将散落在沟通中的患者状态、依从性、风险线索与真实诉求,沉淀为可管理、可协同的数据对象。

SCENE 01 · 院后管理

把一次随访,变成连续照护的起点

持续追踪恢复状态、用药、康复与复诊执行,让风险更早被看见,让每个后续动作有人负责。

随访系统 · EMR · 专病平台 · 患者画像

患者状态症状变化、饮食睡眠、活动能力、情绪状态
用药依从按时服药、漏服停药、不良反应
康复执行运动、换药、伤口护理、功能训练
风险线索异常症状、复诊逾期、疑似急症
后续任务再次随访、转医生、提醒复诊
专病数据沉淀恢复趋势与质量改进依据

从语音到任务,
形成完整闭环

每一步都保留原始证据。AI 负责提取和提示,人工负责确认,最终写回医院现有系统并进入正式记录。

01

业务沟通

出院宣教、随访电话或客服咨询

02

语音转写

识别角色,清洗寒暄,保留关键事实

03

结构提取

按病种、科室与咨询类型提取字段

04

风险识别

标记症状、用药、情绪与投诉风险

05

任务生成

映射责任人、SLA 与提醒渠道

06

确认归档

人工确认后写回业务系统

风险等级直接
对应后续动作

避免只生成"漂亮摘要"。把风险识别与 SLA、责任人和提醒渠道绑定,才能真正形成识别、分派、处理、归档的管理闭环。

正常

无明显异常,状态稳定。

按计划管理

需关注

复诊逾期、轻症变化、依从性下降。

生成再次随访任务

需医生介入

症状加重、药物反应、指标异常。

转医生或专科护士确认

疑似急症

呼吸困难、持续出血、高热等。

立即就医并升级处理

从高频电话切入,
逐步构建医院语音智能

目标不是替代医护判断,而是让风险更早被看见、任务更快被分派、管理数据更完整。

STEP 01

选场景

优先随访、复诊提醒、挂号与报告咨询

STEP 02

定模板

配置字段、风险等级与人工确认点

STEP 03

接系统

写回随访、客服、EMR 与专病平台

STEP 04

做质控

监控漏报、误报、越权诊断与承诺

STEP 05

扩运营

沉淀专病、热点问题与服务改进数据