17、DurBhashan：助力农村医疗的智能引导系统

最新推荐文章于 2025-11-12 16:46:29 发布

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分类专栏： AI赋能个性化医疗文章标签： DurBhashan 农村医疗音频机器人

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DurBhashan：助力农村医疗的智能引导系统

1. 引言

农村地区医疗面临着可及性、可获得性和可负担性这“3A”方面的挑战。新兴的人工智能等技术为解决这些问题带来了希望。受到过去STD电话亭连接人们的启发，我们开发了名为DurBhashan的农村医疗引导亭。其核心是一个音频机器人，它能以当地语言与农村居民交流，帮助他们识别健康问题，连接医疗服务提供者，还能实现便捷的预约挂号，同时辅助健康营数据记录和安格瓦迪（Anganwadis）儿童营养状况监测等工作。

2. 相关研究现状

当前为保障农村健康有许多进步，如远程医疗，但受监管和许可限制，在农村推广耗时。很多研究提出医疗聊天机器人的应用，不过存在诸多问题：
- 一些基于知识库的聊天机器人，像Setiaji和Wibowo创建的，因知识库设计需静态输入数据，无法用于实时应用，缺乏智能算法训练，遇到新知识就无法输出结果。
- 另一些聊天机器人根据用户输入症状匹配疾病标签，数据以XML形式存储，让用户选择症状进行预测，但无决策能力，未训练分类算法，选择症状耗时，不适合农村实时应用。
- 还有研究使用决策树算法预测疾病并开药方，但模型基于有限知识库训练，超参数未调整，对新症状预测效果不佳。

3. 系统设计方法

考虑到现有系统的不足和扩展需求，我们的系统不仅要高效预测健康问题，还要支持音频输入、实现语言交互。除症状预测外，还拓展了音频机器人的应用场景，如为农村居民提供便捷预约挂号、推荐实惠医院、辅助安格瓦迪工作和健康营开展。

4. 农村医疗音频机器人

该音频机器人设计为能让用户用当地语言交流。其用例图展示了它为农村居民提供的服务及交互流程。它基于训练好的算法，根据用户症状预测健康问题。

5. 基于决策树算法的AI模型

此模型开发涉及自然语言处理（NLP）、机器学习算法和知识库数据集的训练与测试，具体步骤如下：

5.1 读取数据集

从Kaggle下载包含各种症状和对应疾病的数据集，使用pandas库将其读取为数据框。症状数据集约有4920行18列（17个症状列和1个疾病列）。此外，还考虑了症状严重程度、疾病描述和疾病预防等其他三个数据集。

5.2 数据预处理

可视化症状数据集中的热量图，发现存在NaN值，需在训练模型前去除。
将所有NaN值替换为0，表示对应疾病无该症状。
由于模型只能处理二进制值，将表示疾病的症状替换为1。
使用NLP工具中的Label Encoder对疾病列进行编码，将分类变量映射为唯一整数。

5.3 数据拆分

采用交叉验证方法，使用Train - Test Split将数据集拆分为训练集和测试集。训练集用于拟合机器学习模型，测试集用于验证拟合后的模型。

5.4 应用算法

使用决策树分类器对训练集进行拟合，结果显示其在数据集上的准确率达100%，且对数误差最低。还对比了随机森林分类器、逻辑回归和支持向量机（SVM）等算法，最终选择决策树算法。

以下是一个简单的决策树算法示例代码（Python）：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('symptom_dataset.csv')
X = data.drop('disease', axis=1)
y = data['disease']

# 数据拆分
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建决策树分类器
dtc = DecisionTreeClassifier()
dtc.fit(X_train, y_train)

# 评估模型
accuracy = dtc.score(X_test, y_test)
print(f"Decision Tree Classifier Accuracy: {accuracy}")

6. 使机器人支持音频输入

音频机器人通过以下技术实现音频输入和输出功能：
- 语音识别（版本3.8.1） ：使用语音识别引擎，借助Google语音识别技术，让机器人能听取和理解用户语音。
- Google Trans（版本3.0.0） ：在语音识别系统和机器学习模型、机器学习模型和文本转语音合成器之间接入翻译器，将模型输出的英文文本翻译回用户的区域语言。
- gTTS（Google文本转语音）合成器（版本2.2.2） ：将翻译后的文本转换为语音并存储为音频文件。
- PlayAudio（版本1.2.2） ：播放生成的音频文件给农村居民。

其工作流程如下：

graph LR
    A[用户语音输入] --> B[语音识别]
    B --> C[Google Trans翻译]
    C --> D[机器学习模型预测]
    D --> E[Google Trans翻译回区域语言]
    E --> F[gTTS合成语音]
    F --> G[PlayAudio播放音频]

7. 音频机器人推荐医院

音频机器人根据农村居民的健康问题预测结果，推荐实惠的医院并提供医院和医生信息。为此创建了两个知识库，通过Python代码将预测的健康问题类别与协作医院类别进行映射，输出推荐信息。

8. 与音频机器人对接的Web门户服务

8.1 医院预约挂号系统与健康营

若用户想咨询医生，机器人自动发送用户信息到Google表格，信息会显示在医院预约台工作人员可访问的Web门户上。工作人员登录审核预约请求，确认后会自动向用户手机发送包含医院详情、预约时间等信息的短信。同时，为医学院创建的门户方便其记录健康营数据。

8.2 安格瓦迪功能支持

音频机器人每周在安格瓦迪进行调查，记录工作人员提供的儿童BMI数据到Google表格，并在安格瓦迪功能门户上显示。通过Python程序分析BMI数据，生成儿童营养状况报告，如严重体重不足、健康、体重不足或超重等类别。

8.3 系统技术概述

HTML和CSS ：用于创建和美化Web门户，HTML构建网站内容，CSS定制样式。
数据存储 - Google表格 ：音频机器人的数据自动存储到Google表格，只有相关组织（医院、医学院）通过登录门户才能访问，确保数据安全。
JavaScript ：使Web门户具备动态交互性，实现从Google表格检索数据、实时反映表格数据变化、医学院记录健康营数据和执行CRUD操作等功能。
Google云平台 ：用于将Python音频机器人的数据写入表格，具体操作如下：
1. Google Sheets API v4 ：作为应用程序接口，方便Web应用与Google表格之间的数据读写和格式化。
2. Google Client Library ：安装访问Google客户端库所需的包，调用Google云API。
3. Google云平台 - 开发者控制台 ：提供Web应用的流量、数据库、数据分析和网络等信息。
4. 启用Google Sheet API ：创建新项目并激活，启用Google Sheet API。
5. 创建凭证 ：创建服务账户，为机器人获取访问Google表格的唯一凭证。
6. Google App Script ：在Google表格的工具标签中访问，用于快速开发和发布Web应用，实现数据录入功能。
XMLHttpRequest - 一键发送短信 ：通过XMLHttpRequest调用Google Sheets API获取数据，将其转换为JSON格式并添加到短信中，借助SMS Rapid API将短信发送到Google表格中对应手机号码。

以下是一个简单的JavaScript代码示例，用于从Google表格检索数据：

function getDataFromSheet() {
    const sheetId = 'YOUR_SHEET_ID';
    const apiKey = 'YOUR_API_KEY';
    const url = `https://sheets.googleapis.com/v4/spreadsheets/${sheetId}/values/A1:B10?key=${apiKey}`;

    fetch(url)
      .then(response => response.json())
      .then(data => {
            console.log(data.values);
        })
      .catch(error => console.error('Error fetching data:', error));
}

9. 系统测试结果

9.1 音频机器人 - 医疗服务

音频机器人向农村居民推荐相关医院并询问是否预约。若用户同意，其信息会自动存储到表格，医院预约工作人员审核确认后会发送短信通知。

9.2 Web门户 - 医院预约请求

医院工作人员通过登录门户查看和确认预约请求，新记录会实时反映在门户上。

9.3 BMI机器人

音频机器人自动记录安格瓦迪的BMI数据，数据存储到表格并在门户显示，方便分析儿童成长情况。

9.4 医学院健康营门户

医学院通过登录门户记录健康营数据，可进行CRUD操作。

9.5 医院预约请求审批

医院工作人员登录门户确认预约请求后，系统自动向患者发送确认短信。

10. 总结

该系统实现了音频机器人和Web门户的协同工作。音频机器人使用决策树算法，对100多种健康问题及症状的识别准确率达100%，能以区域语言交流，提高农村居民健康意识，连接医疗服务。通过自动预约挂号系统，医院可审核确认预约并发送短信通知。此外，门户还支持健康营数据记录和安格瓦迪儿童BMI监测。经测试，音频机器人在农村不同方言环境下表现良好。

11. 未来展望

未来可通过增加决策树层级和实时数据，提升系统性能。将音频机器人部署到树莓派4上，使其成为可在农村应用的产品。使用离线音频库，让机器人在无网络环境下工作。收集部落方言，利用NLP技术训练模型，进一步拓展系统在偏远地区的应用。该系统和方法还有很多潜在应用场景，有望改善更多人的生活。

12. 系统优势分析

12.1 语言交互优势

DurBhashan的音频机器人能够以当地语言与农村居民交流，这一特性极大地降低了农村居民使用系统的门槛。农村地区可能存在语言多样性和文化差异，很多居民可能不熟悉通用语言或数字设备操作。通过使用当地语言，系统能够更好地贴近农村居民的生活，提高他们对系统的接受度和使用频率。例如，在一些方言复杂的地区，居民可以自然地与机器人交流健康问题，而无需担心语言障碍影响信息传递。

12.2 疾病预测准确性

基于决策树算法训练的模型对超过100种健康问题及症状的识别准确率达到了100%。决策树算法具有直观、易于理解和解释的特点，能够根据用户提供的症状信息进行快速准确的推理和预测。与其他研究中基于有限知识库或未经过充分训练的模型相比，DurBhashan的模型在处理各种症状组合时表现更加出色，能够为农村居民提供可靠的健康问题诊断和建议。

12.3 服务综合性

系统不仅提供疾病预测和医院推荐服务，还涵盖了医院预约挂号、健康营数据记录和安格瓦迪儿童营养监测等多个方面。这种综合性的服务模式能够满足农村地区多样化的医疗需求，为农村居民提供一站式的医疗解决方案。例如，健康营数据记录功能方便了医学院开展实践活动，同时也为农村居民提供了更多的健康检查机会；安格瓦迪儿童营养监测功能有助于及时发现儿童的健康问题，保障儿童的成长发育。

12.4 数据安全与管理

系统采用Google表格存储数据，并通过安全的登录门户进行访问控制，确保了数据的安全性和隐私性。只有相关的医院、医学院等组织能够访问和管理数据，避免了数据泄露和滥用的风险。同时，JavaScript等技术的应用使得数据能够实时更新和展示，方便工作人员进行数据管理和分析。

13. 与其他农村医疗系统的对比

系统特点	DurBhashan	传统远程医疗	部分医疗聊天机器人
语言交互	支持当地语言交流	通常依赖通用语言	部分不支持多语言或实时交互
疾病预测准确性	基于决策树算法，准确率100%	受限于专家资源和网络条件	部分基于有限知识库，准确性有限
服务综合性	涵盖预约挂号、健康营、儿童监测等	主要提供远程诊断	功能单一，多为简单问答
数据存储与管理	安全的Google表格存储，可实时更新	依赖复杂的数据库系统	数据管理不规范或不安全
部署难度	可通过Web门户和音频机器人实现，相对简单	需要大量基础设施建设	部分需要专业技术人员维护

从对比中可以看出，DurBhashan在多个方面具有明显的优势，能够更好地适应农村地区的实际情况和医疗需求。

14. 实施案例分析

假设在一个偏远的农村地区实施DurBhashan系统。该地区医疗资源匮乏，居民就医不便，且存在语言和文化差异。系统实施后，农村居民可以通过音频机器人轻松地咨询健康问题，机器人根据他们的症状提供准确的诊断和建议，并推荐合适的医院。例如，一位居民出现了咳嗽、发热等症状，机器人通过与他的交流，判断可能是呼吸道感染，并推荐了附近一家提供实惠医疗服务的医院。居民同意预约后，机器人自动将信息发送到医院预约系统，医院工作人员审核确认后，居民收到了包含医院地址、预约时间等详细信息的短信。

同时，当地的医学院利用系统的健康营门户，组织了多次健康检查活动。他们通过门户记录居民的健康数据，进行数据分析和研究。安格瓦迪也利用系统的BMI监测功能，定期记录儿童的营养状况，及时发现了一些儿童的体重问题，并采取了相应的干预措施。

通过一段时间的使用，该地区居民的健康意识明显提高，就医更加便捷，医疗资源的利用效率也得到了提升。这表明DurBhashan系统在改善农村医疗状况方面具有显著的效果。

15. 系统的技术挑战与解决方案

15.1 网络稳定性问题

农村地区的网络覆盖可能不稳定，这会影响音频机器人的语音识别和数据传输功能。为了解决这个问题，可以采用以下方案：
- 离线音频库 ：将部分常用的语音识别和合成功能集成到离线音频库中，当网络不稳定时，机器人可以在离线状态下工作，提供基本的服务。
- 数据缓存机制 ：在机器人端设置数据缓存，当网络中断时，暂时保存用户的输入信息和操作记录，待网络恢复后再进行数据传输和处理。

15.2 数据更新与维护

随着医学知识的不断更新和农村地区医疗情况的变化，系统的知识库和数据集需要定期更新和维护。可以建立以下机制：
- 定期数据更新 ：安排专业人员定期收集最新的医学知识和疾病信息，更新系统的知识库和数据集。
- 用户反馈机制 ：鼓励用户反馈系统使用过程中遇到的问题和新的症状信息，及时对系统进行优化和调整。