语音AI将主导医疗保健领域

Voice AI will dominate healthcare

医疗AI未来学家尤瑟夫·阿布凡迪博士介绍健康科技中一个新类别的崛起。

尤瑟夫·阿布凡迪博士 | 医疗AI未来学家

医疗行业长期以来被贴上技术落后二十年的标签。

但有一个领域正在打破这一循环：语音AI。

从简单的转录开始，语音AI如今正演变为临床工作流程的核心层。

作为医疗AI领域的领军人物，尤瑟夫·阿布凡迪博士将临床经验与市场分析相结合，识别早期信号并将其转化为对该领域发展方向的洞察。他的许多已发表预测已被证明准确，从而催生了HAIF - 健康AI前瞻。

基于这一视角，语音AI并非短暂工具，而是现代医学最具变革性的转变之一。本文探讨语音AI在当今医疗中的应用、新兴趋势以及阿布凡迪博士预测的未来方向。

当前格局

AI接待员

语音AI已在诊所中用作AI接待员，通常与指导患者是否需要紧急护理的分诊系统相连。这解决了长期存在的问题：患者被搁置等待或被迫留下语音邮件却得不到及时回复。

但在像英国这样人口高度多元化的国家，方言和口音构成主要挑战，正如我在伦敦医院亲眼所见。研究表明，语音识别系统对某些口音的准确性往往较低，使公平性成为实际采用障碍。

这就是为什么语音检测和多语言支持至关重要。

如果它无法理解电话另一端的人——他们的口音、方言或语言——那么它就在护理的第一点上失败了。

患者在不适时并不总是默认使用英语，而由语音AI驱动的接待员必须能够无缝切换语言。

预就诊信息采集

在预约前，患者通常被要求解释就诊原因并描述其状况。

这可以通过在线表格完成，但一些健康系统开始使用语音AI优化流程。

当语音系统超越简单记录症状并开始像临床医生一样引导对话时，AI预就诊信息采集最具价值。

通过根据概率、警示信号和既往病史向患者提出后续问题，它们能将自由叙述转化为结构化的临床意义数据。缺乏这种智能会导致流程增加噪音而非清晰度。

环境抄写员

最显眼的用例仍是环境抄写员。

它在咨询期间倾听，捕捉医学术语和简写。这里有两个关键因素：准确性和延迟性。若任何一项不足，该工具就会成为负担而非辅助。

研究表明，临床医生将工作日的三分之一到一半时间用于文档记录和其他电子健康记录（EHR）相关活动。对许多人而言，这意味着晚上花费数小时"睡衣时间"完成换班后笔记。

准确快速的AI抄写员能将这些时间归还——改善临床医生的福祉和患者关注度。

一些解决方案现已将AI接待员、预就诊信息采集和环境抄写整合到单一平台，端到端支持患者旅程，甚至延伸至出院后和就诊间监测。

新兴趋势？与电子健康记录对话

电子健康记录长期以来被视为临床数据"坟墓"——信息丰富但临床医生难以高效导航。

这种情况正开始改变。

首个基于语音的电子健康记录已推出，其嵌入式临床AI代理使临床医生仅需说话即可请求实验室检查、药物、影像或起草笔记。

随着益处显现，预计其他系统将效仿。

可能性显而易见：

• 交接班：系统已记录并结构化当日事件，临床医生准时下班，同事获得完整数据摘要。
• 病房查房：观察结果自动记录，医嘱在床边立即下达，实现更快护理、更早出院及更优容量利用。
• 急诊护理：临床医生到达时口述观察结果，相关既往记录即时检索，电子健康记录实时更新以支持救命决策。
• 手术：每项指令实时捕获，生成完整手术记录，并在手术结束时触发后续任务。

在此模式下，电子健康记录从静态数据库转变为活跃的语音支持护理伙伴。

未来方向？环境伴侣可穿戴设备

我们正进入医疗AI下一阶段：环境伴侣可穿戴设备的兴起。

AI抄写员已迅速普及，但将该能力连接至物理设备改变了局面。想象一种与医生随行的工具——戴在颈部或别在衣领上——不仅记录对话，还实时检索信息、更新电子健康记录并执行语音命令。

当语音与视觉结合时，潜力进一步扩大。语音识别捕获对话的同时，摄像头添加上下文：记录患者外观并建立就诊身体基线。随时间推移，这些信号可能揭示细微变化——行走速度变慢、言语震颤、伤口进展或认知能力下降早期迹象——全部无缝录入记录。

这个未来比预期更近。OpenAI收购乔尼·艾夫（Jony Ive）的初创公司io，指向一款紧凑无屏幕设备，预计2026年推出，设计用于同时感知视听信息。

虽非专为医学构建，此类设备将带来强大医疗应用——智能眼镜可能成为另一类环境伴侣可穿戴设备。

然而，视觉整合引入新挑战——患者同意、数据安全和临床信任。在解决前，采用将保持谨慎。

轨迹很明确：下一波医疗AI不仅倾听。它将成为倾听、观察并采取行动的支持性存在。

环境伴侣设备代表的远超文档支持。

它们实现对患者的连续上下文理解，如同床边AI主治临床医生，减轻医疗专业人员的行政与认知负荷。

人类连接

医疗正拥抱AI，但不变的核心始终是：人类元素。人机连接取决于技术能否理解人类语音。

若词语误听，挫败感迅速增长；若口音未识别，包容性与公平性受损；若语言有限，非英语流利者被排除；若医学术语误解，临床安全面临风险。

这正是我将语音检测、多语言支持和医疗专用模型视为语音AI在医疗中基础的原因——它们绝非次要技术细节。在像英国国家医疗服务体系（NHS）这样多元化的劳动力中，口音和语言来自全球各地，准确性和公平性至关重要。缺失这些，语音AI无法兑现承诺。

语音AI将主导医疗，因为它将技术拉近至人类自然交流方式：通过语音。当正确实施时，它不仅节省时间，更能使护理更安全、更具包容性，并最终更人性化。

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