【摘 要】
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目的 评价人工智能电话随访(以下简称AI随访)的接通采集情况与识别准确性,为应用于高血压随访管理提供可行性依据.方法 于2019年4月18日至5月9日,对打浦桥街道社区卫生服务中心的4486例在管高血压患者进行AI随访,分析总体信息采集率及完整信息采集率;并在有效接通的2476例患者中随机抽取10％,由调查员重听原始录音并记录抽取的248例患者的随访情况,进一步分析AI识别的准确性.采用SPSS 22.0软件进行X2检验和趋势X2检验.结果 总体信息采集率为53.5％,随患者年龄的增长而升高,＜60、60
【机 构】
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上海市疾病预防控制中心慢性病与伤害防治所,上海200336;黄浦区疾病预防控制中心,上海200023;复旦大学公共卫生学院预防医学与健康教育教研室;打浦桥街道社区卫生服务中心;上海医丞健康科技有限公司
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目的 评价人工智能电话随访(以下简称AI随访)的接通采集情况与识别准确性,为应用于高血压随访管理提供可行性依据.方法 于2019年4月18日至5月9日,对打浦桥街道社区卫生服务中心的4486例在管高血压患者进行AI随访,分析总体信息采集率及完整信息采集率;并在有效接通的2476例患者中随机抽取10％,由调查员重听原始录音并记录抽取的248例患者的随访情况,进一步分析AI识别的准确性.采用SPSS 22.0软件进行X2检验和趋势X2检验.结果 总体信息采集率为53.5％,随患者年龄的增长而升高,＜60、60～69、70 ～79、≥80岁组分别为46.5％、53.9％、55.9％和54.1％;工作日的采集率(55.1％)高于双休日(47.8％),差异均有统计学意义(P＜0.05).完整信息采集率为45.2％,随患者年龄的升高而降低(P＜0.05),＜60、60～69、70～79、≥80岁组分别为52.9％、46.7％、46.3％和35.5％.各题的采集率随序次增长而下降,差异有统计学意义(P＜0.01).AI识别总体准确性为90.2％,且不同性别、年龄组、拨打时间对应的准确率差异均无统计学意义(P＞0.05).结论 AI随访具有一定的信息采集效率和较高的识别准确性,应用于社区慢性病随访能降低社区医生工作量,在大规模慢性病人群随访中具有良好的应用前景.
其他文献
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目的:探讨18F-FDG PET/CT纹理分析对侵袭性非霍奇金淋巴瘤(NHL)与多发淋巴结转移癌的鉴别诊断价值.方法:回顾性分析2017年7月—2021年6月在本院接受18F-FDG PET/CT扫描的59例(87个淋巴结)侵袭性NHL患者及66例(97个淋巴结)多发淋巴结转移癌患者的资料.采用MaZda软件对PET/CT融合图像进行纹理特征提取和判别,根据最小误判率筛选最优纹理参数,对比两组患者的纹理参数并绘制受试者工作特征曲线(ROC).一致性分析采用组内相关系数(ICC).结果:PA+NDA组合误判
病例 男,99岁,因“发热、血尿1 d”于2020年12月12日就诊.查体:体温38.2℃,脉搏130次/min,呼吸频率20次/min,血压 148/87 mmHg (1 mmHg≈0.133 kPa),心率 130 次/min;神志清楚,痴呆貌,对答困难,极度消瘦,一般情况较差;双肺呼吸音清,腹软,脐右侧可扪及较大圆形包块,压痛明显,拒按.既往有高血压、心脏病、静脉曲张病史,否认糖尿病病史.实验室检查:肝功能未见明显异常;餐后血糖6.96 mmol/L;空腹血糖4.33 mmol/L;血常规:白细胞1
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