随着AI技术应用的普及，越来越多的医疗系统开始变得更智能更高效，对应医疗随访系统系统更是如此。人工智能辅助互动、智能辅助判断、智能辅助处理引擎，集合深度学习、大数据处理等技术，通过电话、微信等途径辅助医护人员完成关怀性随访、专病随访、满意度调查、复诊提醒、慢病管理等工作，从而大幅度减轻医护工作量，让随访服务更智能更有温度，促进医院综合服务质量的全面提高。

随访是指医院对曾在医院就诊的病人以通讯或其他的方式，进行定期了解患者病情变化和指导患者康复的一种观察方法。通过随访可以提高医院医前及医后服务水平，同时方便医生对病人进行跟踪观察，掌握第一手资料以进行统计分析、积累经验，同时也有利于医学科研工作的开展和医务工作者业务水平的提高智慧问诊系统，从而更好地为患者服务。

随访是医院根据医疗、科研、教学的需要，与诊治后的病人保持联系或要求病人定期来医院复查，对病人的疾病疗效、发展状况继续进行追踪观察所做的工作，又称作随诊（ up）。简单地说，就是在诊治后，对病人继续追踪、查访。

患者随访系统的使用降低了回访的人力成本和时间成本，提高了回访的工作效率和质量。各类调查数据和统计数据更加精准，压缩出的时间用于深度挖掘信息，耐心细致地解答病人提出的问题。随访管理系统的使用充分体现医院 “以病人为中心”的服务理念和全面质量改进的管理理念，有利于促进医院综合服务质量的全面提高。

医疗保健领域最大的难题之一就是数据严重封闭与鼓励，地域之间共享能力、系统之间互操作能力非常欠缺。患者随访系统可以和医院内集成的 HIS 系统数据打通，提高医患双方的效率。

人工智能（ , AI）是计算机科学的一个分支，指人类制造的机器所表现出的智能，最终目标是让机器具有像人脑一般的智能水平。目前，人工智能的发展处于十分初级的阶段，机器的智能程度还很低。从智能程度上看，人工智能通常分为两类：应用人工智能（ AI）：即能完成特定任务的算法或程序，如人脸识别、语音识别、文本摘要等。强人工智能（ ，AGI）：即与人类同等智慧的人工智能。这类人工智能经常出现在科幻作品中，暂无实现可能。

关于AI人工智能：一个是人工智能推荐系统，一个是人工智能引擎。

前者已经广泛应用在内容分发领域，比较成熟了。简单一点的话，前期准备一定量级内容，对内容进行标准化处理后，建立标签体系，接下来就是挖掘、算法和索引服务层的事情了。随访过程中患者教育内容的输出也是一种内容分发体系，所以应该可以直接套用。

至于人工智能引擎，可以看下腾讯对外发布的介绍：

首先，从海量文献中抽取丰富的医学知识，这一抽取过程相当于学习和记忆医学知识；

其次，对所抽取的知识进行理解和加工，包括将医学专业术语与患者语言进行对应、推理症状与疾病间的对应关系和问答对话逻辑；最后，结合场景进行应用，比如在智能导诊场景中结合医生的专业擅长、过往的诊疗经历，刻画出全面、详细、实时的医生画像，通过智能问诊，为患者匹配最合适的医疗资源。这套思路似乎也可以推演到随访模板上：

首先，从以往系统化随访信息与医学诊断信息中提炼关键数据（其实这是理想化了，实际上医院几乎没有系统化随访信息）；其次，通过机器学习对随访信息进行分析，检测数据是否存在异常等；最后，结合患者过往诊疗经历，帮助医生提出适合患者疾病/生活方式管理的随访建议。当然，当前人工智能水平并不能替代医生（注意，不是完全替代智慧问诊系统，而是不能替代），因此在功能逻辑上必须设置为由医生行使最终签发权。加入这个功能主要目的在于检验它是否能减轻医生的工作量，自动提醒和通知患者，提升随访效率。结合患者个体的病情及治疗记录变化，自动完成个性化的随访方案制定与执行。