用人工智能洞察患者体验，NarrativeDx要做医院管理者的好助手 / 四六文摘

近年来随着“以患者为中心”和“以价值为导向”的医疗理念逐渐被公众认同，患者体验在整个医疗行为中的地位越来越受到重视。咨询公司德勤在2017年4月发布的调研报告显示，良好的患者体验将在很大程度上提升医院的财务表现。

美国德克萨斯州奥斯汀市的科技创业公司NarrativeDx通过人工智能中的自然语言处理技术，为医院分析影响患者体验的因素，提供改善患者体验的解决方案。

具有强大技术背景的核心领导层

作为一家以技术为驱动力的创业公司，NarrativeDx的三位核心管理者都有强大的技术背景。

创始人兼首席执行官（CEO）Kyle Robertson本科毕业于爱荷华州立大学，他同时攻读了计算机工程、数学和经济学三门学科，在此期间他还到伦敦大学学院的数学系当了一年的交换生。毕业后，Kyle Robertson相继在电子元器件公司Digi International和电子设备公司National Instruments担任软件工程师。

2006年，已经工作两年的Kyle Robertson似乎厌倦了工程师的生活。他决定重返校园，到波士顿学院法学院钻研法律。研究生毕业后，Kyle Robertson开始了在知名律师事务所WilmerHale的律师生涯，主要负责知识产权类的诉讼。

2012年，Kyle Robertson辞职创办了公益捐赠平台iCare。虽然仅在一年后iCare就停止运营，但这个项目让Kyle Robertson积累了宝贵的创业经验。

相比较在学业和职业上经历过多次转型的Kyle Robertson，另一位创始人Senem Guney显得专注不少。

Senem Guney本科毕业于伊斯坦堡海峡大学的翻译与同声传译系，紧接着她来到美国，在德州大学奥斯丁分校攻读语言学硕士和传播学博士。在创办NarrativeDx前，她一直任教于奥尔巴尼大学，致力于研究语言与技术的融合。目前，Senem Guney担任公司的首席体验官（CXO）。

首席数据科学家（CDS）Tad Turpen虽然不是创始团队成员，但是他在公司内部的分量举足轻重。CEO Kyle Robertson曾耗时半年物色合适的数据分析师，最终Tad Turpen凭借圣地亚哥大学计算机系学士和布兰迪斯大学计算语言学硕士的背景吸引到了他的注意。值得一提的是，Tad Turpen还曾在北京大学有过短暂的求学经历。

图1：三位核心管理者

利用自然语言处理洞察患者对医院的评价

NarrativeDx通过以下四个步骤即可提供患者对医院的评价情况，以及改善患者体验的解决方案：

1）收集信息：NarrativeDx从HCAHPS（Hospital Consumer Assessment of Healthcare Providers and Systems，美国常见的医院满意度调查计划）、点评网站和医院的反馈表等渠道收集患者对医院的评价。

2）处理数据：对于人工智能来说，数据分为结构化和非结构化两种。系统能够轻松识别结构化的数据，如医院反馈表中让患者勾选的封闭式问题。但识别非结构化的数据对于系统是个挑战，开放式的患者评价即为此类。NarrativeDx利用自然语言处理技术对非结构化的数据加工处理，让系统也能明白患者在表达什么。

3）归纳总结：在对所有的信息进行处理后，NarrativeDx统计出各项影响患者体验的因素，并按影响程度进行排位。

图2：NarrativeDx总结出影响患者体验的因素

4）提供建议：除了呈现患者体验的统计结果，NarrativeDx还能够作为助手，向医院的管理者提供改善患者体验的建议。

图3：Narrative根据结果提供改善患者体验的建议

解决传统患者体验调查中的痛点

患者体验涉及到医疗过程的方方面面：医院的运营是否井然有序，患者的问题是否能得到医务工作者的及时解答，病房是否安全卫生……在信息透明的互联网时代，任何负面评价都会对医院的品牌造成影响。

虽然很多医院的管理者已经意识到了口碑的重要性，并积极寻求患者的反馈。但是传统的患者调查方式存在调查范围窄、耗费时间长等问题。且由于受各利益相关方影响，调查往往流于形式，管理者无法收到客观公正的调查结果。

NarrativeDx通过人工智能的方式，解决了以上痛点。

图4：传统的患者调查 vs. NarrativeDx的患者调查

正在申请专利的核心技术

NarrativeDx的优势在于其自然语言处理技术在该领域非常成熟。

常见的自然语言处理方式是搜索关键词，这种方式需要人工提前设定筛选哪些关键词。但一刀切的分类方式过于简单粗暴，因为同样的词语用在不同的语境下，传递出的意思可能完全不同。

NarrativeDx的自然语言处理技术可以结合具体的语境判断患者表达的意思是什么。目前NarrativeDx已经对它们的自然语言处理技术申请了专利保护，美国专利局正在审批中。

未完整披露的融资情况

NarrativeDx目前已经公开的融资金额达252万美元。此外，它在2017年5月进行了A轮融资，但公司管理层和投资方都未披露具体的数字。

图5：NarrativeDx的融资情况统计表

新一轮的融资将主要用于NarrativeDx的市场拓展工作。目前，它的客户已包括Christina Care Health System、NYU Langone Medical Center和Palisades Medical Center等知名医疗机构。

其他类似的初创公司

资本是聪明的，它总流到代表未来的方向。伴随患者地位的上升和医院竞争的加剧，近年来美国涌现出不少以“提高医院效率、提升患者体验”为目标的创业公司。

动脉网·蛋壳研究院经过对美国医疗创业公司的梳理，筛选出两家具有代表性的，利用人工智能帮助医院提升运营效率和患者体验的初创公司——Qventus和Gozio Health。

Qventus于2012年创办于加利福尼亚州的山景城，曾用名analyticsMD。它推出的是一套能够通过对天气状况、出入院情况、电子病历等信息的分析，向医院提供实时的决策指南的SaaS系统。

比如Qventus可以在对天气状况、医院内患者人数、附近是否有突发事件等因素综合分析后，可以预测接下来数小时医院的新增患者人数，帮助医院做好应对措施。

Gozio Health是2015年创办于乔治亚州亚特兰大市的科技公司，它专注于向患者提供在医院内的导航服务。Gozio Health根据对各个医院的具体情况和医院内部构造的分析，搭建出定制化的导航系统。患者通过手机定位，点击或输入想要前往的区域，系统就会给患者规划出最快到达的路线。

图6：Qventus、Gozio Health和NarrativeDx的情况统计表

带给国内创业者的思考

目前，国内的医院在调查患者体验的方式上仍以传统的问卷反馈和电话随访为主。动脉网·蛋壳研究院认为在供需两端，都存在制约将人工智能应用于提升患者体验的因素：

1）供给端：国内人工智能医疗领域创业集中于影像诊断，涉足患者体验的企业寥寥。

根据动脉网近日发布的《人工智能+医疗数据报告》显示，国内人工智能类医疗企业已达60余家，但以辅助医学影像诊断为主；海外人工智能类医疗企业已达130余家，服务方向包括医学影像诊断、医院管理、新药研发等多个领域。国内的人工智能类医疗企业无论是在总体的数量，还是在涉足细分领域的多样性上，都要落后于海外同行。

2）需求端：市场竞争不充分，无法立竿见影地看到改善患者体验带来的利益。

与民营医院在美国占据主体的情况完全不同，国内的医疗市场仍以公立医院为主，且三甲医院非常强势，市场竞争不充分。

此外，人工智能影像诊断等设备在投入使用后就能看到立竿见影的收益，但改善患者体验需要在一段较长的周期才能看到收益，因此医院对于改善患者体验的动力不足。

虽然上述问题都无法在短期内解决，但是我们欣喜发现，国内已经出现部分医疗机构开始尝试提升患者体验。2016年6月，张强医生集团公开招募中国首位患者体验官。虽然有人质疑是场公关秀，但是无论如何，这都反映了患者体验在国内的医疗环境下也越来越受到重视的事实。