智能外呼系统在新冠病毒感染患者随访中的应用及效果

摘要

目的 探讨智能外呼系统在新冠病毒感染(corona virus disease 2019,COVID-19)患者随访中的应用分析及其示范推广的可行性。方法 选取2023年1月—2024年4月就诊于贵州医科大学附属医院的COVID-19患者4 277例，依托阿里云智能语音交互平台开发智能外呼系统开展自动化外呼随访收集信息建立医学数据库，采用logistic回归分析筛选新冠核酸复阳的危险因素。结果 智能外呼系统累计外呼随访人数4 277人，接通率69.8%,有效随访率51.4%,80.4%受访者满意度高且愿接受长期随访；新冠核酸复阳组(53.5%)与年龄>17～<65岁、长新冠、基础疾病(高血压、糖尿病、心脑血管疾病)、COVID-19后新发肺结节显著相关(P<0.05);长新冠患者患病率18.9%,前3位症状为咳嗽(41.7%)、乏力(28.1%)及呼吸困难(12.2%);长新冠组与非长新冠组患者的年龄、合并症及住院分布比较，差异有统计学意义(P<0.05);新冠患者合并既往史以高血压(63.7%)、糖尿病(31.8%)、慢阻肺(12.3%)为主，新发病中肺结节(12.8%)、免疫力低下(9.6%)及高血压/基础病加重(7.4%)占比最高。结论 智能外呼系统在COVID-19患者随访中的核心性能指标及医学数据库的研究结论与相关文献数据一致，随访数据质量可靠，且高效同质化，被访者满意度高，具备示范推广的可行性。

关键词

随访 / 新冠病毒感染 / 智能外呼 / 医学数据库