分析患者评论并反馈至医院，NarrativeDx要利用AI平台改善患者就医体验

在美国，随着 “以价值为导向”的医疗时代的来临，医院的收入越来越受到消费者对医院评价的影响。相应地，医疗运营的核心也逐渐聚焦到对患者的服务上。而服务的不断完善一定是基于患者对医院服务的评价。那医院怎样才能得到这些数据呢？

一般来说，医院有两种获取渠道：一是传统的患者满意度调查问卷，而是分散在社交媒体、论坛等的患者评论。然而，前者存在获取成本高、更新频率低等问题；后者的数据则相对分散，难以通过结构化方式分析出有价值信息。

对此，一家成立于2014年的初创公司NarrativeDx想通过AI技术收集和处理患者对医院的评论并生成建议，以弥补传统医疗信息处理能力的不足；而这种开源的方式也能产生巨大的信息增量，进一步丰富评价体系的内容。

具体来说，NarrativeDx的服务包括：建立可供用户提供实时评论（针对临床效果和就医体验）的人工智能云平台，在结合社交媒体等多种渠道获得的大量的相关评论；NarrativeDx的平台会通过自然语言处理和机器学习对上述评论加以清洗和分析，再通过可视化形式将有用信息和相关建议反馈给医院。相应地，医院就能确切把握服务有待改进的地方，以及判断服务所产生的效果。

根据Crunchbase数据，NarrativeDx现已获得252万美元的融资。公司计划在2018年展开新一轮融资。

目光转向国内，也存在不少聚焦于患者评论的社区或平台，其中包括有名医汇和好大夫在线，但两者的侧重点都在于：帮助用户降低信息获取成本，并作出更好的医疗选择（医生或医院）。从商业模式上讲，在中国还找不到与NarrativeDx对标的公司，这或多或少与中国总体医疗环境有关。众所周知，国内对医院和医生的评价体系相对封闭，外部力量难以介入，NarrativeDx式的运营模式很难跑通，但这种借AI为医院服务附能的思路仍可借鉴。