人工智能电话随访在社区高血压患者健康管理中的应用现况及影响因素分析

目的:对人工智能(artificial intelligence,AI)电话随访的接听、信息采集、一致性情况等进行分析,以评价AI技术在社区慢性病随访管理中的应用价值。方法:于2020年9月1日—9月30日采用多阶段整群随机抽样方法选取上海市静安区彭浦新村街道社区卫生服务中心慢性病管理对象中需随访的高血压患者作为调查对象,采用AI随访系统对高血压患者进行电话随访,对采集到的内容进行有效信息提取,自动生成随访结果。结果:本次研究所覆盖的高血压患者为4070例,其中3887例进行了应答,电话接通率为95.50%,有效应答人数为3529例。二分类及多分类条目的信息采集率及一致率与询问次序呈低度负相关,定量类条目的信息采集率及一致率与询问次序呈低度正相关。AI电话随访系统共采集了52852条信息,语音信息采集完整率为71.31%,其中49677条信息与人工复核结果一致,语音识别信息一致率为93.99%。单因素分析结果显示,数据类型、年龄及AI电话随访拨打时间是对语音识别信息一致率差异具有统计学意义的影响因素(P<0.05)。结论:建议通过加载方言语音包、设置更为智能化的交互问询、更加标准化的答案设置及个性化的电话随访拨打时间等提升AI电话随访的信息采集率及一致率。