响应语音或文本交互操作的虚拟助理稳步上涨的牵引，形成了赚钱的部门，根据研究和市场。市场研究公司预计总收入将受到冲击$ 15.8十亿在2015年从$ 1.6十亿2021了。该公司还预计，全球总消费将达到1.8十亿到2021年。
该医疗保健行业是的虚拟助理的集成感兴趣的种植面积。根据研究由美国医师学院公布，初级保健医生花了他们的工作日完成管理任务的49％。
为了减轻医学转录和临床文献的管理负担，研究人员正在开发人工智能驱动虚拟助理为医疗保健行业。
本文将着手确定以下问题的答案:
- 什么类型的AI应用正在兴起，以提高管理任务，如登录医疗信息和预约注意事项管理，在医疗环境？
- 医疗保健市场是如何实现这些AI应用程序吗？
我们的研究表明，大多数的AI使用情况和虚拟医疗助理新兴应用似乎可分成三大类：
- 医疗记录导航：什么时候公司和医疗专业人员使用机器学习和自然语言处理搜索，分析和病人的电子医疗记录或记录EHR临床资料。
- 医疗转录：当医疗专业人员使用机器学习和自然语言处理录制期间患者就诊记录的临床数据。
- 医疗信息搜索:当公司为聊天机器人开发机器学习算法，根据消费者或患者数据，为消费者和医疗保健专业人员搜索医疗信息提供个性化响应时。
下面，我们提出从每个类别各实施例的有代表性的例子，以及目前的进展（资金上升，导频的应用，等等）。
医疗记录导航
Nuance的
成立于1992年，总部设在马萨诸塞州伯灵顿，其办事处遍布全球，Nuance的声称其龙医疗设备的虚拟助理使用人工智能和语音识别技术来帮助自动记录临床信息的过程。公司一直专注于“语音，影像和键盘解决方案”为企业和消费者。应用包括医疗保健市场和听写软件公司更快速地记录信息的语音识别软件。
九月2017年，该公司宣布虚拟助理的释放，这将增加其整套龙医疗解决方案。
据该公司介绍，当临床医生记录笔记，使用龙医疗助理IPhone应用，基于云的虚拟助理捕获所说的医学术语医疗信息。语音识别助手被设计集成到电子健康记录（EHR）系统，临床医生已经使用并通过桌面访问，移动或在线。录音可以添加注释到患者的文件。
龙医疗虚拟助理还允许临床医生从使用语音命令来执行任务，例如处方药物，发现实验室结果或安排约会它们的优选设备导航他们的患者电子病历。
下面的临床医生可以如何使用虚拟助手使用语音命令导航病历是例2分钟的视频：
在一个案例研究，Nuance的报告说，其龙医疗保健解决方案的一个帮助通过69％的翻译全民健康服务公司（UHS）降低转录成本节省$ 3百万。UHS有美国各地的26家急诊医院的网络在实施期间，Nuance的报告说，适当的偿还率在两个UHS设施九周增加。
迄今为止，该公司声称其整套的医疗保健解决方案服务，在“全球在医疗万个组织500000名医生。”合作伙伴和客户的例子包括医疗保健合作伙伴哈佛医学院的一个附属机构，美国退伍军人医疗管理,波士顿儿童医院。
据该公司的LinkedIn页面，有数百个相关的专业人士列出机器学习专业知识。
员工包括婉儿罗中，高级科研人员从巴黎大学的语音识别博士学位，保罗Teeper在计算机科学博士学位谁领导Nuance的认知创新集团人工智能实验室。
索奇
公司成立于2017年，总部设在加利福尼亚州雷德伍德城，启动索奇，以前叫罗宾AI，其数字助理使用AI帮助医生索赔管理的医疗证明。
设计与临床医生现有的电子病历系统整合，系统同样通过利用自然语言给出的请求命令响应声控和。据该公司的网站，该系统是基于云的且可通过手机或桌面界面。
还是一个比较新的公司，对产品的影响的案例研究还有待于淑惠的网站上公布。截至5月2018年，公司拥有据称共有2000万$募集在种子和A系列资金。
从苏基的CEO联合行业经验PUNIT辛格瑞里和共同创始人兼首席技术官KARTHIK拉詹包括谷歌，摩托罗拉，Salesforce和甲骨文。
虽然我们找不到Suki的演示，但下面这段13分钟的视频展示了它之前面向消费者的应用程序Robin AI。
根据启动的LinkedIn页面在美国，与人工智能和机器学习相关的专业人士包括首席NLP工程师雷门多萨来自加州大学欧文分校的数学行为科学博士学位和Mohith Julapalli法学博士和斯坦福大学的计算机科学硕士学位。
医疗转录
罗宾保健
成立于2017年，总部位于加州伯克利的新兴创业公司罗宾保健，这是无关的上述罗宾AI，声称它的虚拟隶杠杆机器学习记录医生和患者之间的基于临床信息的实时对话自然。
在2018年5月新闻稿，启动从宣布隐形模式推出，似乎是最初的目标“骨科等手术分科”，目标是最终将扩大到所有专业。据新闻稿，该公司已获得种子资金$ 350万美元。
为了操作叫做罗宾的助手，罗宾品牌智能扬声器装置被放置在诊室中是不干扰医生的位置。虽然医师相互作用并与患者沟通，罗宾的扬声器的记录，而其内置的软件连续录制，而不需要唤醒的话，专业听写或正常工作流程程序的任何其他增强。这一过程应导致直接发送到患者的电子病历格式，计费临床记录，acoording公司完整的成绩单。
下面显示了罗宾的智能音箱看起来像的图像：
医生需要审查他们对任何错误或必要的修改提交前的注意事项，然后签上自己的名字批准。用于开发助理算法据称进行训练的“患者遭遇数万到完整的临床资料”，但没有规定数据源。
客户包括旧金山骨科医师医疗集团和骨科行政人员协会（AAOE）。尚未报道罗宾是如何影响行政效率和节约成本的案例研究。
Robin Healthcare支持其转录准确性声明，并保证如果由于文档不完整而导致任何报销请求被拒绝，“公司将为该文档提供退款。”
据LinkedIn，与公司谁possessi机器学习专业知识包括机器学习工程师相关专业人士亚当·理查兹，来自杜克大学培养博士后的博士学位。
这个应用程序的演示视频可能无法通过YouTube，Vimeo或网站的搜索中找到。然而，我们确实发现罗宾的视觉组合沥青桥面这里。
医疗信息搜索
MedWhat
成立于2010年，总部设在旧金山，加利福尼亚州，MedWhat声称它的虚拟助理使用机器学习回应立即从患者和医生的医疗和健康问题。
人工智能个人医疗助理应用可以从消费者用户建立一个安全的健康状况后，口头或键入的问题作出回应，据该公司。在配置文件中要求的信息包括“年龄，性别和目前的医疗条件。”对于使用在医疗环境的助理医师，交互个性化的基础上，从病人的电子健康档案输入的数据。
虽然用于训练聊天机器人的医疗数据来源并没有在MedWhat上明确说明网站，该公司确实需要注意的是它与微软加速器西雅图和运行startx与斯坦福大学相关的启动加速器合作伙伴关系。
该应用程序首先被下载到用户的智能手机上，用户可以通过语音或打字向助手提问。基于用户与应用程序的交互，上下文健康通知和提醒(如何时服药)会定期从应用程序发回给用户。
该公司表示，从虚拟助理获得的信息应该仅用于信息目的，有更深层担忧的消费者应该去看医生。
在下面方正和CEO的Arturo Devesa 6分钟视频提供漫游和聊天机器人及其在2:50分钟标记特征的演示。
到目前为止，该公司已经筹集了$ 3.2万根据LinkedIn目前的团队成员包括：朱利安Kates-Harbeck是哈佛大学的博士研究生，在深度学习和神经网络的专业知识。
总结思考
其中在医疗行业的虚拟助理的当前和新兴的应用，我们的研究发现，机器学习应用表明一种趋势。虽然这些平台的目标是大体相似，使临床医生的行政工作负担较轻，有轻微的变化值得注意。
通航电子健康档案似乎是一个主要焦点为公司开发的虚拟助理技术和更成熟的公司，旨在提高他们的竞争力，如Nuance公司的情况。
当然是有在这个市场上能够取得与许多医生的经验挫折管理和电子病历浏览更多的牵引力。在一个的7,609医师调查由研究公司KLAS进行的调查显示，43%的人对他们的EMR经历感到不满。报告还强调了影响临床医生满意度的因素。个性化是这些因素之一，也是该领域中机器学习应用程序的主要机会。
成功的组织明白个性化设置是制作的关键一个尺寸适合所有为大家EMR工作。个性化设置，让临床医生快速检索数据或查看的图表是最有力的改善临床医生满意。”-创造EMR优势- KLAS(2017年11月报告)
使用虚拟助理进行医学转录支持也是一个有待发展的领域。市场研究公司Technavio估计，市场规模将超过这一水平$ 72十亿2022年并启用语音技术将有显著的影响。
罗宾医疗保障通过使用他们的技术处理，拒绝报销申请退款将在市场基调。可靠和高转印精度可能是医生和医疗保健机构谁可能考虑采用这种技术的一个主要问题。
需要更多的研究和用例来量化节省的成本和节省的实际医生时间。例如，Robin要求医生审查每个转录本，这可能成为一个独立的管理任务，取决于病人的数量。
医疗信息搜索虚拟助理似乎是最小的应用类别，因为我们发现在这一领域的竞争有限的证据。正如MedWhat的例子中，虽然机器人被销售给消费者和临床医生，可以更迅速地被消费者通过。个性化和快速便捷的医疗信息的必要性相关，但可能是相比于导航电子健康档案，例如平均医师较低的优先级。
我们应该预期在给医师的增长率EHR采用这个行业不断发展和扩张的应用。例如，美国疾病控制和预防报告所有办公为主的医生大约87％目前正在使用EMR / EHR系统。要把握当前劳动力规模的想法，研究由州医学委员会联合会公布建议有超过100万名执业医师为超过3.2亿患者提供服务。
标题图片来源：Pixabay
