長久以來，就醫(yī)排隊時間長、檢查時間長、交費時間長，一直被老百姓所詬病，再加上看病時間短，被戲稱為“三長一短”。

隨著互聯網醫(yī)療、人工智能、大數據的興起，不少創(chuàng)業(yè)者看到了“AI+數據”在提升醫(yī)療行業(yè)效率方面的潛力。張超也是其中之一。

曾在百度工作五年，擔任自然語言處理部資深研發(fā)工程師、文本知識挖掘方向負責人，對于“AI+數據”應該如何應用醫(yī)療領域，張超有著自己的“算盤”。

2015年，張超創(chuàng)立了康夫子，通過建立“醫(yī)療大腦”知識圖譜，推出了左手醫(yī)生開放平臺和面向C端用戶的左手醫(yī)生APP。

目前“左手醫(yī)生”覆蓋了醫(yī)療35個科室共6000多種常見病，具備智能自診、智能導診、智能預問診、智能問藥和智能問答五大功能，分導診準確率達到95%以上，病歷改動率低于25%。

醫(yī)療供需矛盾下的“問診缺口”

“看病難、看病貴”是病人及家屬在公立醫(yī)院看病最直接、感觸最深的體驗。

傳統(tǒng)的就醫(yī)流程中有不少行業(yè)痛點。不了解病情掛錯科室、掛號排隊時間長、專家號“一票難求”、復診時醫(yī)師臨時變更出診時間導致患者白跑一趟......

張超向雷鋒網分享了一組數據：

每天搜索引擎上關于醫(yī)療健康類信息的檢索有近億次；全國門診量大概能達到每天2000萬人次；一些互聯網醫(yī)療平臺的公開財報顯示，線上問診每天加起來大約50萬人次。 

“從每天近億次檢索，到理想狀態(tài)的2000萬人次就診，再到實際通過互聯網醫(yī)療平臺就診的人次約50萬，這些數字足以看出醫(yī)療問診環(huán)節(jié)的缺口和病人醫(yī)療信息檢索的需求?！?br/>

近年來，移動端互聯網問診平臺例如好大夫在線、春雨醫(yī)生等通過與實體醫(yī)院醫(yī)生合作，解決了醫(yī)生與患者在時空上的不匹配。但有限的醫(yī)生資源，加上患者和醫(yī)生一對一的溝通方式，使得醫(yī)生在線問診的效率很難推進。

面對每天近億次的醫(yī)療健康信息檢索需求，張超決定從醫(yī)療檢索環(huán)節(jié)入手，依托團隊的“老本行”訓練一個“全科智能機器人醫(yī)生”，解決患者的問診需求。

據雷鋒網了解，公司團隊除了創(chuàng)始人張超是百度出身外，另兩位合伙人也曾是百度一員。栗曉華畢業(yè)于劍橋大學人工智能實驗室，曾在百度從事框計算需求識別等業(yè)務研發(fā)。張沖是前百度高級研發(fā)工程師，擁有豐富的架構和工程開發(fā)經驗。

智能問診是手段，信息服務是目標

“醫(yī)療信息是個多維度的體系，存在專業(yè)門檻。例如咳嗽的診斷，需要從咳嗽時間、痰的顏色，是否伴隨發(fā)熱等多種維度進行考量。病人不能準確、無遺漏地輸入病情特征，相應地也得不到精準信息?！睆埑榻B。

基于近萬本醫(yī)學電子書籍、近40家三甲醫(yī)院累計的千萬人次脫敏數據、千萬篇醫(yī)學問答數據及醫(yī)學科普文章、每天數十萬人次產品使用的反饋數據等，張超及其團隊開發(fā)了具備“知識圖譜+推理邏輯”能力的“左手醫(yī)生”。

關于左手醫(yī)生系統(tǒng)的技術原理，張超表示主要分為三部分：

首先搭建最底層的知識體系，知識圖譜。計算機在閱讀海量文本后，自動給出描述某種知識的書寫規(guī)律，并進行大規(guī)模的知識自動抽取。

第二部分是輔助決策能力。這一階段最重要的是讓計算機具備邏輯思考、推理能力，一是判斷多種癥狀綜合下和疾病之間的權重，配合診斷模型，提升診斷的命中率，二是要將患者描述的通俗語句轉換成專業(yè)術語。

最后是系統(tǒng)前端對話交互能力，計算機通過不斷學習，最終達到可以像真人專家問診的效果。

其中，張超認為知識圖譜的搭建相對比較容易，而系統(tǒng)的邏輯推理、語義對話理解和交互部分則比較困難。

“知識圖譜是一個封閉的問題，只要把知識體系框架搭好了，數據填充越多效果就越好。但對話邏輯、語義理解是件難事?；颊邔τ谝粋€問題有上百種表述方法，要機器聽懂人話，本質來講，是一件非常難的事情?！睆埑f。

在產品落地過程中，左手醫(yī)生采用B端、C端兩條腿走路的打法。

針對B端不同需求場景，左手醫(yī)生開放平臺可以使出不同“技能”，將智能自診、導診、預問診、問藥和問答這五大技能組合成多種解決方案賦能第三方，收取軟件授權費用。

例如藥店接入左手醫(yī)生開放平臺后，用戶可以通過掃描二維碼實現自助問藥；醫(yī)院接入開放平臺，醫(yī)生可以通過系統(tǒng)的多輪對話，采集到患者的基本病情信息，并收到由系統(tǒng)整理成的電子病歷，從而提高效率。

目前，左手醫(yī)生開放平臺已和東軟、天健等信息技術服務商，北京市平谷區(qū)衛(wèi)計委、張家港市衛(wèi)計委等政府機構，老百姓大藥房、益豐大藥房等線下連鎖藥店，百度、360等引擎巨頭，以及超過50家三甲醫(yī)院建立了合作。

針對C端用戶，左手醫(yī)生APP重在打造用戶身邊的“全科機器人醫(yī)生”。

用戶通過手機端，可以進行日常智能自診、智能問答，左手醫(yī)生APP會模擬真實醫(yī)生的問診場景，與用戶進行對話交互，最終生成自診報告，為用戶后期去醫(yī)院咨詢醫(yī)生、掛號提供方便。

張超表示，“未來我們會把各項醫(yī)療服務整合到平臺上，利用左手醫(yī)生的相關技術，為老百姓盡可能精準地推薦他所需要的醫(yī)療服務。左手醫(yī)生只是一個手段，不是目標。我們目標是未來它能成為一個醫(yī)療信息服務平臺?！?br/>

壁壘：千億市場與研發(fā)周期

據統(tǒng)計，2018年AI醫(yī)療市場規(guī)模已達到200億元，預計到2025年，人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫(yī)療行業(yè)將占據1/5。

“AI醫(yī)療這個市場能量非常大，近幾年的數據也印證了行業(yè)的機會所在?！被仡櫞蛟熳笫轴t(yī)生這三年來，張超感慨良多。

“我遇到的問題沒有最大。全是問題，但又都不算問題。最難且比較重要的我認為有三點，一是整個公司的戰(zhàn)略發(fā)展方向，二是核心隊伍能力是否過硬，三是創(chuàng)業(yè)過程要保持隊伍不走形。”

目前左手醫(yī)生團隊有50多人，其中研發(fā)人員占到2/3，技術團隊成員平均有 4-5 年的工作經驗。盡管產品已經成型，但張超認為，研發(fā)環(huán)節(jié)仍是重點。

張超表示，打造左手醫(yī)生的過程，是一個復雜的系統(tǒng)工程。從研發(fā)打造引擎、構建知識圖譜、到訓練算法推理、再到交互能力等都十分耗費精力。

“要構建知識圖譜、計算邏輯、人和機器的交互模式、語義理解等很多東西。我們做了兩年多，我覺得在研發(fā)上花費的時間就是我們的壁壘?！睆埑f，”未來產品真正實現規(guī)?；螅a品的人群占有率也會是一個壁壘。 ”

張超告訴雷鋒網，目前公司所有的力量都集中在繼續(xù)優(yōu)化左手醫(yī)生上，主要有兩個發(fā)力點。

首先，從左手醫(yī)生產品自身出發(fā)，張超計劃對其月活、留存、產品體驗、產品完成率等指標進行完善，優(yōu)化產品算法和用戶體驗。

其次，左手醫(yī)生開放平臺允許第三方接入后，公司團隊會持續(xù)跟蹤左手醫(yī)生為B端和C端帶來的價值和收益。

對于左手醫(yī)生產品下一步計劃，張超表示未來會在C端重點推廣。

“我們會把左手醫(yī)生的技能按需配置成適合對方的解決方案。其實to B的同時也是在服務C端用戶。C端之前一直都沒有正式推廣，今年計劃會重點推一下。”

雷峰網原創(chuàng)文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。