北大口腔醫院呂培軍：談語音電子病歷的需求，我們最有話語權

「要是談到語音電子病歷的實際臨床需求，口腔科的醫生絕對有發言權。」在談到人工智慧技術在醫學領域的發展時，呂培軍教授這麼表示。

呂培軍教授是北京大學口腔醫學院教授、主任醫師，同時也是口腔數字化醫療技術和材料國家工程實驗室的副主任，該實驗室在2011年11月11日揭牌成立。這是我國口腔醫學領域的第一個國家工程實驗室。

呂教授具有40多年的臨床經驗，長期從事口腔修復醫學臨床醫療、科研和教學工作。深知口腔科醫生工作流程中的痛點。在他看來，口腔科醫生對於語音識別技術的需求其實很強烈。

雷鋒網了解到，醫生臨床中重要的一個步驟就是寫病歷。傳統記錄病歷的方法就是手寫，一個醫生每天至少要花兩到三個小時，忙起來字跡潦草，第二天甚至連自己都不認識，面臨醫患糾紛時就很容易處於弱勢地位。另外，從醫學管理上和科研角度而言，病歷也是進行教學任務、案例分析的重要工具。「因此，一份高質量病歷的重要性不言而喻。」

呂教授描述了口腔醫生的實際工作場景：

口腔醫生不同於內科醫生，在檢查過程中需要記錄患者的主訴、病史、檢查、診斷等內容，並書寫病歷；診療過程中醫生在牙椅旁沒有時間和空間進行記錄。

口腔醫生雙手持器械檢查，雙手被佔用，待檢查完後需憑記憶書寫牙位，從而極遺漏、記錯牙位，或反覆核查而浪費時間。「記錯牙位是一件很嚴重的事兒，執行任務的醫師只會根據主治醫生的記錄去拔牙，你說這個責任該歸誰？」

此外，書寫病歷時未摘手套會增加交叉感染的機會，更換手套又會增加成本。呂教授表示：非常麻煩。

呂教授坦言，手寫病歷的時代過去之後，電子病歷在一定程度上確實對此前的亂象起到一定的改善作用，但是電子病歷也存在諸多缺點：標準化的電子病歷模板不能涵蓋患者情況，例如口腔科中的外科（腫瘤）的模板就多達500多個，臨床使用的實際可行性大打折扣。而且，填寫電子病歷對中老年醫生也是困難重重。「語音是人與人之間最自然、最高效的溝通方式 。我們覺得需要把人工智慧前沿的手段結合口腔臨床醫學實際需求，從中提煉出科學問題，試著用計算機和數學模型對問題進行求解，可以推動醫學研究的發展。」

據雷鋒網了解，從實際需求出發，2016年，北京大學口腔醫院就與科大訊飛共同研發了基於智能語音的門診病歷採集系統。醫生在接診過程中，只需要以口述的方式對患者的癥狀進行描述，醫生的工作電腦上就會自動生成結構化的電子病歷。之後，只需醫生對電子病歷內容進行簡單修改確認，即可列印提供給患者，並完成電子檔保存。

呂教授認為，語音電子病歷的意義在於三方面：

對醫院而言，可以科學管理診療過程和診療信息，同時進行醫學大數據積累與利用；

對醫生來說，語音電子病歷系統的識別準確率超過95%，可以大大提高醫生工作效率和工作體驗；

對病人來講，能夠及時拿到通過語音電子病歷系統列印的病歷，可以擁有完整診療過程和清晰易懂的病歷。

「病人願意配合，醫生願意使用，醫患糾紛自然就少了。同時醫院也願意看到這樣的畫面，因為語音電子病歷可以提供結構化數據，對後期的數據存儲、模型訓練起到很大幫助。」

他表示，基於智能語音的電子病歷採集系統可以在兩分鐘內完成病歷修改列印。同時，電子病歷的採集系統也對複雜場景進行了優化，醫學麥克風運用了麥克風陣列技術，可以保證醫生在口述病歷的過程中，排除診室內其他噪音，只定向收錄醫生的聲音。

據雷鋒網了解，呂教授博士期間就在探索醫學和智能技術的結合。但是，90年代人工智慧技術進入低潮期，各方研究也一直進展緩慢。「現在大量數據產生之後，有低成本的存儲器將其存儲，有高度的CPU對其處理，基於數學模型的大量方法和技術的產生，人工智慧又火了起來。」

人工智慧在醫學領域最早的應用就是在智能診療、智能影像識別、智能健康管理以及醫療機器人等領域。但是「AI+醫療」一直沒有產生明顯研究成果，原因就是因為醫工雙方沒有達成很好的溝通機制。在呂教授看來，早期的人工智慧面臨的一個重要問題是知識採集。大多數醫學背景的人缺乏數學和計算機功底，而工程人員也不了解醫學知識。早期雙方合作就存在很大的溝通障礙，醫生所用的描述性語音和工程師的抽象思維是一對矛盾。

「其實醫學領域在很早的時候就開始嘗試應用人工智慧技術。1977年，北京中醫學院就研製成『關幼波肝炎醫療專家系統』，它是模擬著名老中醫關幼波大夫對肝病診治的程序。如果我們要開展人工智慧和醫療方面的合作，醫生一定要儘可能多地掌握工程方法。同時，工程師要需要具備一定的醫學背景。」

除了將語音電子病歷引入口腔科醫生的工作流程之外，呂教授的團隊還分享了在臨床決策支持系統以及醫療機器人方面的工作。

人體牙齒因齲齒、牙周炎、腫瘤、外傷、先天畸形等原因缺失後，會造成咀嚼、發音、面容改變等生理和心理等功能障礙。醫生可通過可摘、固定、種植等不用的義齒修復方法來治療，利用天然牙和缺牙區剩餘牙槽嵴做支持，恢復缺失牙及其周圍缺損組織的解剖形態和生理功能。

「可摘義齒」的方法具有臨床操作簡便、適應症寬泛、價格低廉等優點。特別是近年來隨著材料和工藝技術的進步，而被口腔醫生廣泛使用。然而，可摘義齒戴用的效果好壞，與醫生的知識、經驗、義齒涉及水平直接相關。

如果能夠把醫生的經驗收集起來，形成一種系統化的解決方案，將大大提高醫生的操作精度。基於這樣的想法，呂教授的團隊設計了一種可摘局部義齒臨床決策支持系統。該系統是根據患者口腔檢查信息，採用本體構建知識庫，基於案例的推理及數據挖掘的方法，輸出一個或數個可摘局部義齒的設計方案，從而輔助醫生進行可摘局部義齒設計。

除此之外，2016年，呂培軍教授科研團隊還成功研製出國際首套"牙體預備小型機器人系統"，該系統嚴格按臨床醫學標準和規範要求，採用自動控制飛秒激光束，用機器人控制光刀，能夠在患者口腔內精確定位，自動完成各種牙齒治療需要的切割與磨除，當與其他數字化義齒製作設備同步聯用時，可快速完成患者的義齒修復治療，大大地提高治療精準程度和工作效率，改善患者就醫的舒適度。

「在現有的背景和技術積累下，將機器學習和數據科學等技術引入口腔醫學，結合循證醫學研究的理念，為臨床決策思維提供新的方法和依據，促進口腔臨床醫學的診斷及治療方案進步，對口腔領域發展智能醫療和個性化醫療都有重要意義。」呂教授表示。

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