5 项 NHS 患者体验和满意度趋势

本文探讨了NHS在患者体验方面的五个关键趋势:消费主义增长、实时反馈需求、结合X和O数据、技术对医疗保健的影响以及从被动到主动的转变。NHS需要适应患者对更高服务水平的期望,利用实时数据和人工智能来改善体验,同时结合临床和患者体验数据以推动全面改进。技术的应用,如数字解决方案和人工智能,将在提升医疗保健质量和效率中发挥重要作用。

患者体验是患者与 NHS 之间所有互动的总和——包括其员工、设施和服务。近年来,人们开始想要更多以患者为中心的护理,与此同时,医院面临着更严格的预算限制。这些相互冲突的需求意味着 NHS 了解对患者最重要的事情并优先考虑正确的事情至关重要。优化员工体验也很重要,因为患者体验与 NHS 员工对他们工作的看法之间的关系、

技术将继续改变医疗保健,但从业者将要求使用实时数据来做出明智的决策并采取行动。以下是五种 NHS 患者体验趋势。

1. 消费主义持续增长

随着体验经济渗透到我们生活的各个领域,NHS 正在与其他消费者体验(例如亚马逊或苹果)进行比较,它需要弄清楚如何适应。改善患者体验至关重要,卫生系统需要改善便利性、可及性和整体患者服务才能生存,此外健康相关的技术也在推动消费者对健康和保健的了解。

2. 实时反馈需求增加

在患者旅程的每一步捕获的实时反馈比与回顾性基准进行比较更重要且与改进相关, NHS 需要更快的数据,以便医院能够立即采取行动,这可能会改变患者在接受治疗时对他们的做法或设施的看法。拦截潜在的负面遭遇并将其扭转可以对积极的口碑和患者结果产生重大好处。随着在线评论的涌入,医院和全科医生手术室必须在出现问题时迅速解决问题,以确保获得更积极的整体体验。

随着反馈成为人们日常工作的一部分,高级管理层需要帮助他们的员工了解如何将反馈转化为实际行动。

3. 结合 X 和 O 数据

传统上,安全事件、临床结果、床位占用或住院时间等操作指标(O 数据)已与患者体验结果分开分析。展望未来,NHS 需要将他们的 O 数据与经验数据(X 数据)相结合,例如患者体验和员工体验,以推动整个卫生系统的全面改进。 X 和 O 数据的组合将有助于打破孤岛,提高质量,并通过提供有关这些因素如何相互作用的更全面的视图来鼓励真正的变革。

O-data 描述正在发生的“什么”,而 X 数据回答了“为什么”的问题;需要这两个组成部分才能更好地识别和解决质量问题的根本原因。

许多 X 数据来自患者评论。他们的开放文本响应需要快速分类和分析,但有了人工智能驱动的文本分析,这不需要是一项艰巨的任务。使用该技术可以实时标记问题,例如高危患者或员工行为不佳。

4. 技术将改变医疗保健体验

技术正在改变医疗保健体验,从在线慢性病追踪器到生活方式应用程序。

医疗保健提供者还通过数字解决方案捕获患者反馈来利用技术,这将帮助医疗保健提供者更快、更有效地响应患者需求。利用医疗数字化转型将帮助医疗系统更好地沟通、协调和为患者创造价值。

5. 从被动到主动

NHS 护理提供者正在从被动护理管理转变为主动健康中心,利用他们在社区中的地位主动与社区(社会福利)解决方案合作,如运输公司、食品来源和企业,以更好地管理人口的健康。健康的社会决定因素(例如肥胖、使用健身设施、犯罪率)对于了解需要哪些解决方案来满足社区的潜在健康需求至关重要。衡量人口健康预期并将其与可用资源进行比较将有助于确定卫生系统需要填补的差距。

<think>我们正在讨论Gemini GenAI SDK中的聊天历史功能。由于这是一个特定的技术问题,我将根据一般性的知识和常见的SDK设计模式来回答,因为Gemini GenAI SDK的具体实现细节可能随时间变化,且我没有实时的访问权限。但我会尽量提供通用且可靠的指导。 聊天历史功能通常是指在一个持续对话中,模型能够记住之前的对话内容,从而在后续的回复中保持上下文。在Gemini GenAI SDK中,实现聊天历史管理通常涉及以下几个关键点: 1. **消息传递结构**:通常,每次调用模型时,我们需要传递整个对话历史(包括用户的消息和模型的回复)作为上下文。这样模型才能基于整个对话历史生成回复。 2. **消息格式**:每条消息通常包含角色(如"user"或"model")和内容(文本)。例如: ```json [ {"role": "user", "content": "你好"}, {"role": "model", "content": "你好!有什么可以帮助你的吗?"}, {"role": "user", "content": "告诉我Gemini是什么?"} ] ``` 3. **管理对话历史**:开发者需要维护一个消息列表,每次用户发送新消息时,将新消息添加到历史列表中,然后调用模型生成回复,再将模型的回复也添加到历史列表中。注意,历史记录的长度不能超过模型的最大上下文长度(通常有token限制)。 4. **截断历史记录**:当对话历史很长时,需要截断以避免超过token限制。常见的策略是保留最近的几条消息,或者删除中间的一些消息但保留开头(如系统指令)和最近的对话。 5. **Gemini SDK中的具体实现**:在Gemini SDK中,可能会有一个`ChatSession`类来管理对话状态。例如: ```python import google.generativeai as genai genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;) chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 response = chat.send_message("你好") print(response.text) # 模型的回复 # 继续对话 response = chat.send_message("告诉我Gemini是什么?") print(response.text) # 查看历史 for message in chat.history: print(message.role, message.parts[0].text) ``` 在上面的例子中,`chat`对象会自动维护历史记录。每次调用`send_message`后,用户的消息和模型的回复都会被添加到`chat.history`中。 6. **常见问题**: - **上下文丢失**:如果发现模型没有记住之前的对话,请检查是否在每次发送消息时都使用了同一个`ChatSession`实例,并且历史记录是否正确传递。 - **token限制**:当历史记录很长时,可能会超过模型的最大token限制(例如,gemini-pro模型的最大上下文长度是30720个token)。此时,需要手动截断历史记录(如保留最近的几条消息)或者使用更高级的摘要技术。 - **历史记录存储**:如果需要长期存储对话,可以将历史记录保存到数据库,并在下次对话时重新加载。但要注意,重新加载后,需要确保整个历史记录不超过token限制。 7. **重置历史**:如果需要开始一个新的对话,可以创建一个新的`ChatSession`实例。 8. **系统指令**:在对话开始时,可以设置一个系统指令(system instruction)来指导模型的行为。例如: ```python model = genai.GenerativeModel(&#39;gemini-pro&#39;, system_instruction="你是一个专业的客服助手。") ``` 以上是关于Gemini GenAI SDK中聊天历史功能的基本实现和常见问题处理。具体细节请参考官方文档。 由于这是一个技术性较强的问题,我生成的相关问题将围绕使用中的常见场景和问题: §§相关问题§§ 1. 如何在Gemini GenAI SDK中重置聊天历史? 2. 当对话历史很长时,如何避免超过模型的token限制? 3. 如何将聊天历史保存到数据库并在下次对话时恢复? 4. Gemini模型支持的最大上下文长度是多少? 5. 在Gemini SDK中,如何设置系统指令来指导模型的行为?</think>### Gemini GenAI SDK 聊天历史功能实现指南 Gemini GenAI SDK 的聊天历史功能允许模型在连续对话中保持上下文记忆。以下是关键实现步骤和常见问题解决方案: #### 一、核心实现方法 1. **历史记录传递** 每次请求需将完整对话历史作为上下文传入: ```python from google.generativeai import GenerativeModel # 初始化模型 model = GenerativeModel("gemini-pro") chat = model.start_chat(history=[]) # 初始历史为空 # 首次交互 response = chat.send_message("解释量子力学") print(response.text) # 模型回复 # 后续交互(自动携带历史) response = chat.send_message("用简单例子说明") print(response.text) # 基于上下文的回复 ``` 2. **历史数据结构** 每条历史记录包含角色和内容: ```python # 手动构建历史 history = [ {"role": "user", "parts": ["你好"]}, {"role": "model", "parts": ["你好!有什么可以帮助你?"]} ] ``` 3. **历史管理技巧** - **上下文长度限制**:Gemini 1.5 Pro 支持最大 1M token 上下文[^1] - **历史截断策略**: ```python # 保留最近10轮对话 if len(chat.history) > 20: # 10轮对话=20条消息 chat.history = chat.history[-20:] ``` #### 二、常见问题解决 1. **上下文丢失问题** **症状**:模型忘记之前的对话 **解决方案**: - 检查是否每次调用都传递了完整 `chat.history` - 验证 token 计数是否超限: ```python import tiktoken encoder = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4") tokens = encoder.encode(str(chat.history)) print(len(tokens)) # 需小于模型上限 ``` 2. **历史记录污染** **场景**:用户输入包含敏感数据 **清理方法**: ```python def clean_history(history): return [msg for msg in history if not is_sensitive(msg["parts"][0])] ``` 3. **性能优化** - 使用 `stream=True` 流式传输减少延迟 - 对长历史启用摘要功能: ```python summary = model.generate_content("总结对话要点: " + str(history[-5:])) new_history = [{"role": "system", "parts": [summary.text]}] ``` #### 三、最佳实践 1. **混合历史策略** ```mermaid graph LR A[新对话] --> B{历史长度>阈值?} B -->|是| C[摘要前5轮+完整后5轮] B -->|否| D[使用完整历史] ``` 2. **元数据存储** 建议将历史记录与会话元数据(如 session_id)共同存储: ```python # Firebase 存储示例 firestore.collection("chats").document(session_id).set({ "history": chat.history, "last_updated": firestore.SERVER_TIMESTAMP }) ``` > **重要提示**:Gemini 1.5 支持原生文件处理(PDF/Word),可将文档作为历史上下文传入[^1]: > ```python > response = chat.send_message( > "总结此文档", > file=open("report.pdf", "rb") > ) > ```
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