远程医疗中的生成式人工智能（第一部分）：改善患者支持的应用场景

作者： Lianne Dehaye
TDCX AI 高级副总裁

医疗服务曾以预约就诊为起点和终点，但如今已全然不同。随着患者期望的演变与数字健康生态系统的成熟，医疗服务正变得更具连接性、交互性，且日益虚拟化。

以美国为例，88% 的医生已依赖集中式电子健康记录（EHR）系统了解患者情况。超过 76% 的初级保健医生也表示，他们通过远程医疗提供的护理质量与面诊相当。这种信心，加上患者数字素养的提升和远程患者监测技术的进步，正推动市场蓬勃发展。预计到 2030 年，数字健康市场规模将达 9460 亿美元，而远程药学在未来五年内的年增长率有望达到 20.42%。

然而，在乐观表象之下，医疗系统正承受压力：82% 的临床医生和医疗专业人员（HCPs）因行政工作负担而濒临职业倦怠。一项覆盖北美、欧洲和亚洲六国的调查显示，四分之一的患者因诊疗延迟、指导说明混乱或服务缺乏人情味而放弃就医。甚至 62% 的医生承认，医患互动已沦为单纯追求看诊量的碎片化流程，缺乏共情。

这正是生成式人工智能（GenAI）能够发挥重要作用的领域。

与基于历史数据预测风险的传统 AI 模型不同，GenAI 能够理解细微差别。在患者支持场景中，这意味着它可以解读语气、意图、情绪和医学语境，以清晰且温暖的方式作出回应。它能帮助患者梳理护理计划、解码医学术语，或将复杂问题转交给人类专家，而无需让患者重复表述或长时间等待。

在医疗科技（HealthTech）体系中，GenAI 的独特之处

远程医疗中的传统人工智能已确立了自身角色 —— 比如预测性触达、异常检测和基础分诊等。然而，当困惑的患者在深夜给医院发消息，或临床医生在结束满满一天的虚拟问诊后整理记录时，预测模型并不懂得如何用 “关怀的语言” 回应。生成式人工智能（GenAI）带来的不仅是计算能力，更是对话能力。

GenAI 可通过以下应用场景强化远程医疗的患者支持：

实时临床总结：在远程医疗问诊期间或结束后，GenAI 能即刻为患者生成个性化总结。这既减轻了医疗专业人员（HCPs）手动撰写记录的负担，也帮助患者更好理解护理计划，从而提升依从性并减少误解。

上下文自适应对话式聊天机器人：当配备自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）能力时，GenAI 聊天机器人可根据患者的病史和实时情绪调整回应，让数字化互动更自然。

主动随访管理：GenAI 无需依赖固定提醒模板，能主动发起与患者独特健康历程直接相关的个性化提醒（如用药 refill、预约化验、定制健康建议）。这种定制化触达不仅有助于填补护理缺口，还能在就诊间隙持续激活患者参与。

这些应用共同凸显了 GenAI 作为一线核心资产的价值：通过优化信息传递、问题解答和随访流程，GenAI 帮助医疗服务方简化患者支持。某案例研究显示，其将行政耗时减少了 30%。无怪乎 85% 的决策者正投资 GenAI 以提升效率与生产力。

图 1：由生成式人工智能（GenAI）驱动的虚拟代理或聊天机器人可视化工作流程，其中数据输入至 AI 模型，再集成到电话系统中；这些代理可通过语音或文本交互直接与患者沟通，并有人工监督机制监控互动过程以持续优化性能

远程医疗中的 GenAI 用例：AI 虚拟代理

AI 虚拟代理是基于语音的数字助手，利用生成式 AI 模型管理电话端的实时患者互动。与传统交互式语音应答（IVR）系统或脚本化语音机器人不同，这些 AI 代理构建于经临床分诊协议、患者互动记录和医疗文档微调的大型语言模型（LLMs）之上。其设计目标是解读口语表达、评估问题紧急程度，并以符合医疗协议和合规标准的方式作出响应，模拟训练有素的工作人员的沟通逻辑。

实际应用场景如下：当患者拨打远程医疗热线描述类似流感的症状时，系统会立即启动实时语音转文本转录功能，识别医学相关关键词。GenAI 引擎会根据结构化分诊框架处理查询，同时分析语气和紧急程度，还会参考患者档案（如既往就诊记录、慢性病史和已知过敏情况）来构建互动语境。随后，虚拟代理会判断该病例是否需要当日诊疗，清晰传达建议并提供可用时段列表，无需人工介入即可完成预约。

这不仅是自动化流程。当通过 API 与电话系统和临床数据库集成时，AI 虚拟代理可在扩展患者分诊规模的同时维持服务质量。它们能提供非工作时间的即时支持，缩短等待时长，并让工作人员有更多精力处理复杂病例。对医疗服务方而言，这直接带来效率提升、分诊速度加快和患者满意度提高的可量化成果。

图 2：可视化远程医疗旅程图，展示 GenAI 在患者互动全周期的主动支持（从接诊、问诊、随访到持续护理）。

远程医疗中的 GenAI 用例：对话式聊天机器人

试想一位患者在收到异常化验结果后登录门户，通过聊天询问结果含义。聊天机器人会识别具体检查项目，交叉比对患者病史，并用通俗语言解释结果，随后在同一界面提供情境化后续步骤，如预约医生随访或标记需监测的症状。

与受限于刻板脚本的规则型机器人不同，GenAI 驱动的聊天机器人利用大语言模型（LLMs）和自然语言理解（NLU）解读患者提问、识别意图、侦测不确定信息并解析临床术语。结合自然语言生成（NLG）能力，机器人能构建模仿训练有素支持人员的回应。这些直接集成到患者门户、客户关系管理（CRM）平台和临床知识库的大语言模型，可基于患者病史、护理计划甚至健康 literacy 水平，提供个性化且具情境感知的回复。

另一个真实案例是：生成式人工智能（GenAI）聊天机器人可提醒患者在预约前完成预问诊表格。当检测到 “当前用药” 问题未填写时，机器人会提示患者补充回答，并根据回应动态调整下一个问题（如询问慢性疾病家族史）。这种无缝的自适应交互不仅提升数据完整性，还能支持更充分的临床准备。

规模化部署后，GenAI 聊天机器人可分流常规咨询、降低呼叫中心工作量、提升患者理解度，进而提高满意度和护理依从性。例如，北美某医疗中心通过专为预约挂号设计的对话式 AI 工具，使医院预约量增长 47%；东南亚一项研究显示，AI 增强型混合聊天机器人将患者参与度提升 30%，等待时间缩短 15%。

远程医疗中的 GenAI 用例：面向客户体验（CX）和一线人员的 AI 驱动知识库

有别于静态 FAQ 库或脚本化应答系统，这些动态知识库（KBs）通过微调大语言模型（LLMs）生成符合医学规范的回应，甚至支持实时响应。通过与客户关系管理（CRM）系统、电子健康记录（EHR）平台和知识管理工具集成，它们为客户体验专员和临床人员提供即时访问最新医疗内容和结构化患者信息的能力。

这些 AI 驱动的知识库通常包含以下功能：

实时语音转文本转录：与电话系统和虚拟护理平台集成后，GenAI 语音模型可转录患者与医疗专业人员（HCPs）的对话。这些文本记录直接接入电子健康记录（EHRs），并驱动摘要生成、文档撰写和审计等下游任务。

情境化响应生成：通过临床语言训练的 GenAI 模型，能基于患者病史、护理计划、既往互动记录和知识库精选条目生成回应。这些响应严格遵循预批准的沟通准则，确保内容一致性、品牌调性匹配及法规合规性。

持续情境与记忆检索：借助自然语言处理（NLP）和对话系统设计技术，生成式 AI（GenAI）可在多轮对话中保持上下文连贯性。这使系统能够 “记忆” 同一会话中的历史话题，或从既往就诊记录中检索相关信息，既减少重复提问，也能在非同步交互中强化个性化体验。

推荐引擎功能：通过集成结构化医疗数据集和患者专属记录，系统可推荐针对性后续措施，例如实验室检查、医生转诊、健康管理项目或根据患者需求定制的产品建议。

自动化合规验证：生成内容会通过合规校验层，核查是否符合监管框架和医疗沟通标准。系统会在输出前标记敏感数据泄露、过时临床指南或不合规表述，助力降低法律风险与声誉风险。

多语言响应生成：经医疗领域优化的翻译技术可帮助生成式 AI（GenAI）在不同语言间输出语气一致的回应，确保患者获得清晰的本地化沟通 —— 这在全球化或多元化医疗场景中尤为重要。

对于需要管理多个地区、多种语言、大量患者的医疗服务提供者而言，生成式人工智能（GenAI）的这些能力提供了一种在扩大运营规模和客户服务范围的同时，维持一致性与合规性的方法。

类似策略已在其他高接触性行业被证明行之有效。比如，我们为一家旅游公司构建了对话式人工智能知识库，助力其处理海量客户咨询。该系统基于 40 个最常被问到的问题进行训练，帮助客户体验（CX）专员将搜索时间缩短了超 66%，常规查询的准确率达 97% 。客服团队无需梳理静态文档，数秒内就能获取简洁且贴合情境的答案。这种方法也可用于医疗领域，减轻工作人员的认知负担、加快响应速度，还能让互动更有信息质量。

事实上，要在远程医疗中释放生成式人工智能的潜力，既需要领域专业知识，也需要技术能力。这包括精心整理高质量的训练数据，以及将该技术整合到适配生成式人工智能、面向未来的信息技术与通信基础设施中。更关键的是，患者体验和客户体验策略必须与临床运营实际情况相契合 —— 不只是实现回应自动化或交互数字化，而是要提升医疗护理的质量与连续性。在远程医疗中让生成式人工智能落地应用，意味着要精准且富有同理心地应对医疗行业的复杂性，同时创造可衡量的价值。