免費API攔截工具入門指南：初學者必備教程與實用技巧
急診科常用的 5 級分診分類。資料來源：Swan Hill District Health
自我診斷應用程序或健康聊天機器人。他們幫助人們發現癥狀的可能原因，并將患者引導至合適的專家。
診斷前決策支持工具。 這類軟件適用于醫院、醫療機構、保險公司等專業機構。它們可以與遠程醫療平臺、EHR 系統、醫院網站和移動應用程序集成。
通常，API 供應商會為開發人員提供詳細的文檔和測試環境。他們可以在短短幾天內設計出診斷解決方案并將其與現有應用程序或系統集成。您將在下面找到一些流行的嘗試選項。
來自不同供應商的癥狀檢查器 API 的比較。
主要使用案例：通過診斷洞察豐富現有的醫療保健解決方案，為醫院呼叫中心構建分診工具、診斷聊天機器人和語音助手，或高級臨床決策支持系統。
Infermedica API 提供具有自然語言處理 （NLP） 功能和廣泛知識庫的 AI 驅動的診斷引擎。它包含與 COVID-19 相關的 1,500 多種癥狀和 800 種病癥的信息，包括病理、障礙和疾病。它的內容提供 17 種語言版本。
該功能可用于患者分診、初步健康評估和決策支持。在收到基本的患者數據（如癥狀、人口統計和實驗室測試結果）后，智能算法會分析這些信息，并返回到可能出現的病癥列表和相關建議。
Infermedica 診斷平臺的工作原理。
該 API 是構建診斷聊天機器人的堅實基礎，因為其 NLP 技術可以捕獲患者消息中的癥狀。您還可以設計數字語音助手：Infermedica 支持三個主要的語音平臺——Amazon Alexa、Microsoft Cortana 和 Google Assistant。
該AI 的聲明準確率為 93%。為了獲得更好的結果，它不斷從數百萬個來源中提取新數據，并使用機器學習重新評估不同情況的概率。同時，為遵守隱私保護法，它絕不收集個人信息。
主要用例：與現有醫院或醫療機構軟件集成，以促進醫療分診
妙佑醫療國際因其對臨床實踐、研究和科學的貢獻而享譽全球。其知識庫包含超過 11,500 條內容，涵蓋 300 多種癥狀。
symptom triage API 運行 AI 算法，這些算法將知識庫中的信息和實時患者輸入結合起來，使用 JSON 或 XML 文件提供護理指導。當與醫院應用程序或網站集成時，分診服務可以分析患者填寫的問卷，提出診斷建議，促進決策過程，從而優化急診室就診。
主要用例：與消費者健康應用程序和醫院網站集成以指導患者的旅程
ApiMedic Symptom Checker 提示患者輸入他們的癥狀，生成可能的疾病列表，將他們鏈接到醫療信息，并將他們引導至正確的醫生。全部功能包括：
該 API 只需幾行代碼即可與網站和移動應用程序集成。它還可用于構建新應用程序，并支持多種語言，包括德語、法語和西班牙語。ApiMedic 提供的開發者門戶也有一個測試環境。
主要使用案例：向 EHR 系統和醫院網站添加診斷決策支持功能，構建獨立的癥狀檢查應用程序。
Isabel Healthcare 基于 AI 的鑒別診斷 （DDx） 生成器涵蓋 10,000 多種疾病，從常見疾病到罕見疾病。它利用自然語言處理從病歷中提取臨床癥狀。該工具允許用戶用常用詞輸入癥狀，而不是從有限的建議列表中進行選擇。輸入實驗室值時，NLP 引擎會自動將其轉換為日常語言 — 例如，“血紅蛋白 4.2 mmol”將轉換為“低血紅蛋白”。
Isabel 返回與患者的年齡、性別和居住地區相關的潛在診斷列表。它標記了最關鍵的診斷，并將每種情況與有關它的最新循證臨床內容聯系起來。信息合作伙伴包括 DynaMed、5MinuteConsult 和 BMJ Best Practice 臨床實踐。
Isabel DDx 工具將每種疾病與相關的循證內容聯系起來。
Isabel API 使該功能易于嵌入到大多數 EHR 系統中，因為它預先與主要參與者（如 Cerner、Epic、NextGen、T-System、SystemOne 等）集成。DDX 功能套件以 XML 和 JSON 格式提供。
主要用例：為醫院構建網站、移動應用程序或聊天機器人，或與現有衛生系統集成
EndlessMedical API 由醫生創建，用于將患者的投訴與專業檢查的測試結果和結果聯系起來。
分析數據后，ML 算法返回一個 JSON 響應，其中包含可能的診斷列表、它們的可能性排名以及危及生命、緊急情況或罕見疾病的標記。它還建議提出其他問題、安排檢查和拜訪專家。從 2020 年 3 月起，診斷前 API 已涵蓋 COVID-19，可用于對患有流感樣呼吸系統疾病、發燒和其他冠狀病毒癥狀的患者進行分類。
主要使用案例：創建數字健康助手和聊天機器人，向現有 EHR 系統、遠程醫療平臺和醫療保健應用程序添加診斷功能和 NLP 功能。
Health Navigator API 提供對一套模塊的訪問，以便醫療保健提供商和醫療軟件供應商可以準確選擇他們需要的內容。全套包括：
通過 Health Navigator API 提供的模塊。
主要用例：與 iOS 和 Android 應用程序集成，在醫院運行醫療分診或人口健康檢查和監測
Sonde Health 開創了一種基于所謂的“語音生物標志物”或語音音色細微變化的新型診斷方法。這些生物標志物可能是疾病的征兆——從 COVID-19 到心臟病再到抑郁癥。
這項 AI 驅動的技術是在林肯實驗室 （MIT） 創建的，并使用過去五年從醫院和醫療服務提供者獲得的 100 萬個語音樣本進行訓練。它能夠僅用 4,000 秒的語音樣本識別 6 多個人聲特征。
現在，通過符合 HIPAA 標準的 API，各種規模的開發人員和組織都可以使用基于語音的癥狀檢查器。由于該解決方案能夠在幾秒鐘內檢測呼吸系統疾病，因此可用于對醫院的患者或辦公室的員工進行日常篩查。例如，一家醫療保健提供商應用 Sonde Health 技術來檢查患者是否有抑郁跡象。
快速設置的診斷前解決方案為醫務人員和患者帶來好處。以下是癥狀檢查器在日常實踐中實施時如何改善患者護理和醫院工作流程。
絕不能依賴癥狀檢查器來做出最終決策。這只是實現更好診斷的一種方式，因此這些技術非常有效。
API 簡化了軟件采用的技術方面，有時將新功能嵌入當前 IT 生態系統所需的時間縮短到僅幾個小時。然而，創新的成功在很大程度上取決于其用戶，或者在這種情況下，取決于醫護人員和患者。
以下是從將癥狀檢查器作為其日常生活一部分的機構的經驗中提煉出來的技術采用的關鍵提示。
在解決方案開始工作之前，你應該向你的員工解釋為什么組織決定采用這個軟件，以及它預期會帶來什么變化。組織培訓，提供 Web 教程，并確保臨床醫生知道在哪里以及誰可以訪問診斷工具。
好主意是計劃一次發布活動 — 一旦每個人都參與進來。這將提供有關何時開始使用該工具的明確信息。
多個易于找到的訪問點在推廣新技術方面發揮著關鍵作用。與 EHR 系統集成后，醫生可以在任何時間和地點直接使用癥狀檢查器做出診斷決策。但是，臨床門戶網站、醫院網站或應用程序的可用性將加速該工具的采用，使其成為日常工作流程的固有組成部分。
采用的成功可以通過再入院和測試訂單的定量變化或患者滿意度評分來衡量。您還應該首先從使用該工具的臨床醫生那里收集反饋，包括醫生、呼叫中心的護士和分診官員。這將幫助您微調您的員工使用該技術的方式，以便每個人都能充分利用系統。
原文鏈接：https://www.altexsoft.com/blog/symptom-checker-apis/
