Athel AI

PatientOS 是 Athel AI 推出的医疗 AI 平台,面向诊所、医院和各类专科医疗机构。它通过自适应的 AI 患者入院访谈、24/7 AI 接待与语音听写,将患者沟通和临床信息采集嵌入现有 EMR 工作流。系统支持患者使用自己的语言在就诊前完成问诊,AI 接待员全天候接听电话并完成预约,医生口述笔记后自动生成文本,从而减少漏接电话、前台负担和医生文档时间。产品强调与 Accuro、OSCAR、TELUS 及医院 EMR 集成,并符合 PIPEDA 与 HIPAA 合规要求。页面未公开具体价格,定位为需预约 15 分钟演示的机构级医疗自动化解决方案。

需求人群:

["- 家庭医生与步入式诊所:这类机构患者来电频繁、预约变更多,PatientOS 可 24/7 接听电话并自动预约,减少前台压力,避免忙时漏接。", "- 专科诊所(精神科、心脏科、胃肠科、肿瘤科):专科问诊通常需要特定病史和量表,自适应性入院访谈能在就诊前采集关键信息并写入 EMR,提高就诊效率。", "- 医院与分诊团队:面对大量非紧急来电和初步分诊需求,AI 接待可全天候收集症状、联系方式和紧急程度,辅助分诊和安排回拨或预约。", "- 已使用 Accuro、OSCAR、TELUS 或医院 EMR 的机构:这些机构已有固定 EMR 工作流,PatientOS 的集成能力可减少系统切换和重复录入。", "- 服务多语言患者的医疗机构:当患者不熟悉官方语言时,使用患者语言进行问诊可显著提升信息质量和就医体验。", "- 注重合规的北美医疗组织:PIPEDA 与 HIPAA 合规使产品适合处理敏感健康信息,降低隐私风险。", "- 希望减少医生文书负担的团队:Dictation 让医生口述生成笔记,节省记录时间,缓解职业倦怠。"]

使用场景示例:

- 家庭诊所下班后接到患者来电,AI 接待员自动接听,确认需求后预约第二天上午,并把预约信息同步到 EMR。

- 心脏科诊所在就诊前向患者发起自适应问诊,患者用母语填写症状和病史,系统整理后写入 EMR,医生就诊前即可查看。

- 医院分诊团队使用 24/7 AI 接待处理非紧急来电,收集症状和联系方式,按规则建议预约、回拨或紧急处理。

- 医生在诊室口述笔记,Dictation 在停止说话时生成临床记录草稿,减少手动打字和模板操作。

产品特色:

- 自适应预就诊访谈:在患者就诊前,使用患者偏好的语言自动开展个性化问诊,采集主诉、病史、症状和相关临床信息,并将结构化结果直接写入现有 EMR,减少重复提问、手工录入和信息遗漏。

- 24/7 AI 接待与预约:AI 接待员全天候接听每一通患者来电,理解来电意图,处理预约、改期、取消和常见问题,确保诊所在非工作时段也不会漏接患者,提升可及性和预约转化。

- 语音听写:医生直接口述临床记录,系统在医生停止说话时即生成可用笔记,减少键盘输入和模板拖拽时间,让医生把更多注意力放在患者身上。

- EMR 集成:可与 Accuro、OSCAR、TELUS 以及医院 EMR 等系统协作,把患者入院信息、预约和接待流程嵌入机构既有工作流,降低切换成本和重复录入。

- 多专科适配:支持精神科、心脏科、胃肠科、肿瘤科、家庭医学、步入式诊所和医院分诊等场景,可根据不同专科需求配置问诊流程和接待规则。

- 多语言患者沟通:以患者自己的语言完成入院访谈和沟通,帮助医疗机构服务多元语言人群,提高患者理解度、配合度和信息准确性。

- 合规与安全:符合 PIPEDA 和 HIPAA 要求,适合加拿大和美国等对隐私和健康信息保护有严格要求的医疗场景。

- 演示与快速上手:通过预约 15 分钟演示了解产品能力、集成方式和上线路径,帮助机构评估是否适合自身 EMR 和专科流程。

使用教程:

1. 访问 https://athelai.com/,了解 Athel AI 与 PatientOS 的产品定位、功能和适用场景。

2. 点击 Book a 15 minute demo,预约 15 分钟演示,并说明机构类型、现有 EMR、专科方向和多语言需求。

3. 与团队确认集成方案,连接 Accuro、OSCAR、TELUS 或医院 EMR,规划数据字段和写入流程。

4. 配置 AI 接待规则,包括可预约时段、改期取消政策、常见问题回答、转人工条件和 24/7 接听范围。

5. 配置自适应入院访谈,按专科设置问诊问题、患者语言、知情同意和结果写入 EMR 的方式。

6. 启用 AI 接待与入院流程,进行测试来电和测试患者问诊,检查预约、信息采集和 EMR 同步是否准确。

7. 启用 Dictation 语音听写,让医生口述临床记录并确认生成文本的准确性。

8. 培训前台和临床人员,正式上线后持续查看漏接率、预约转化、问诊完成率和医生文书时间,按需优化。

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