近日，健康有益發(fā)布了與京東、科大訊飛等多家企業(yè)的合作信息，將整合在健康管理、智能電商平臺、人工智能等方面的資源和技術(shù)優(yōu)勢，合力打造多場景下的健康生活，推動精準(zhǔn)健康產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

健康有益成立于2014年9月。創(chuàng)立三年來，利用人工智能與生命科學(xué)等技術(shù)，專注于探索和創(chuàng)新健康領(lǐng)域的研究實(shí)踐、應(yīng)用落地與解決方案，打造AI精準(zhǔn)健康管理開放平臺。希望人們科學(xué)管理生命，重健康而輕醫(yī)療，通過飲食、運(yùn)動、生活方式及心理調(diào)節(jié)即能實(shí)現(xiàn)健康生活，降低疾病發(fā)生的可能性。

在探索過程中，健康有益團(tuán)隊發(fā)現(xiàn)健康管理領(lǐng)域面臨很多難題，如健康信息的收集難度較大、個性化健康管理難實(shí)現(xiàn)等。針對這些行業(yè)難題，通過建立自然語言處理組、機(jī)器視覺組、強(qiáng)化深度學(xué)習(xí)組來綜合解決，健康有益目前已經(jīng)取得了一些成果。

自然語言處理：

自然語言處理領(lǐng)域主要包含開放域聊天對話技術(shù)、基于任務(wù)的單輪多輪對話技術(shù)、機(jī)器翻譯技術(shù)和輿情監(jiān)控技術(shù)等。健康有益研發(fā)人員在健康管理領(lǐng)域主要是利用基于任務(wù)的單輪、多輪對話技術(shù)，基于該技術(shù)實(shí)現(xiàn)用戶的健康語音記錄和健康咨詢服務(wù)。

基于該技術(shù)，團(tuán)隊構(gòu)建了基于健康管理任務(wù)驅(qū)動的對話框架，具體如下：

第一步語音識別，主要通過深度學(xué)習(xí)LSTM將聲音轉(zhuǎn)化成文字。

第二步自然語言理解，這個部分簡單來講就是將一段文字進(jìn)行結(jié)構(gòu)化表示，所謂結(jié)構(gòu)化表示就是建立slot-value pair的過程。例如“我將在11點(diǎn)30分吃午飯”。這個句子中就包含了兩個slot, 分別是時間和動作。時間對應(yīng)的value是11點(diǎn)30分，動作對應(yīng)的value是吃午飯。

第三步對話管理，這個部分主要實(shí)現(xiàn)的是意圖識別，以及某個意圖所對應(yīng)的對話行為。狀態(tài)跟蹤就是意圖的識別，slot里面的value有可能對應(yīng)的是一個意圖。比如“我想吃飯”，吃飯作為value,對應(yīng)的意圖有可能是希望查詢周邊的用餐信息，也有可能是希望直接推薦餐單進(jìn)行訂餐，對應(yīng)value就會有多個意圖。而每個意圖又對應(yīng)了產(chǎn)生的動作。查詢周邊的意圖對應(yīng)的動作就是推薦周邊的餐館信息，訂餐意圖對應(yīng)的動作就是提供訂餐功能。那么什么時候用戶會選擇查詢，什么時候用戶會選擇訂餐，如何確定，這就是對話策略。

第四步，確定好應(yīng)對策略后，結(jié)合數(shù)據(jù)庫中的知識，自動生成相應(yīng)的對話，與用戶進(jìn)行交互，這就是自然語言生成。

第五步，語音合成，就是將生成的自然語言文字，轉(zhuǎn)化成語音播放出來。

以上就是健康管理任務(wù)驅(qū)動的完整框架。

機(jī)器視覺：

機(jī)器視覺主要包含了圖像、視頻識別、三維重建、運(yùn)動檢測等相關(guān)技術(shù)。健康有益團(tuán)隊目前主要采用了圖像識別技術(shù)和三維重建技術(shù)，圖像識別技術(shù)主要用于食物識別。

食物識別主要采用CNN中的ResNet(殘差網(wǎng)絡(luò))，主要分為卷積層，池化層，全連接層，分類層。卷積層主要實(shí)現(xiàn)的是特征提取，通過不同的卷積核來提取圖片的不同緯度的特征。池化層主要解決的是特征向量過多導(dǎo)致過擬合的問題，所以要進(jìn)行降維，降維的原則是將高頻分量保留，低頻分量刪除。經(jīng)過池化后的特征向量，再進(jìn)行第二次，第三次，第N次的卷積和池化，最后得到的特征向量，經(jīng)過全連接層和分類層，進(jìn)行特征的識別。分類層主要是對圖片進(jìn)行分類的方法，目前主要包含softmax和SVM兩種，用的最多的是softmax。

知識圖譜：

知識圖譜主要分為四步，分別是信息抽取，知識融合，知識加工，知識更新。

信息抽?。褐饕歉鶕?jù)健康領(lǐng)域?qū)＜姨峁┑膶I(yè)信息進(jìn)行分析，抽取其中的實(shí)體信息、關(guān)系信息、屬性信息。實(shí)體抽取，即從專業(yè)信息中集中自動識別出命名健康領(lǐng)域的專業(yè)實(shí)體;關(guān)系抽取，即為了得到語義信息，還需要從相關(guān)語料中提取出實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，將實(shí)體通過關(guān)系聯(lián)系起來;屬性抽取，即屬性抽取的目標(biāo)是從不同信息源中采集特定實(shí)體的屬性信息。

知識融合：數(shù)據(jù)層的融合包括實(shí)體的指稱、屬性關(guān)系以及所屬類別等。主要的問題是如何避免實(shí)例以及關(guān)系的沖突問題造成不必要的冗余。

知識加工：首先對信息進(jìn)行本體構(gòu)建，也就是模型建立。利用這些本體，結(jié)合實(shí)體關(guān)系進(jìn)行相關(guān)知識推理，以此發(fā)現(xiàn)新的信息關(guān)系，以擴(kuò)展和修正知識圖譜的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容。

知識更新：人類所擁有的信息和知識量都是時間的單調(diào)遞增函數(shù)，因此知識圖譜的內(nèi)容也需要與時俱進(jìn)。其構(gòu)建過程是一個不斷迭代更新的過程。

當(dāng)前人工智能在健康領(lǐng)域已經(jīng)全線爆發(fā)，但醫(yī)療占據(jù)仍較大比例。健康有益作為首批將人工智能與健康管理進(jìn)行結(jié)合的科技公司，探索創(chuàng)新人類個性化健康管理的新方式。未來健康有益還會與更多的行業(yè)巨頭企業(yè)進(jìn)行合作，通過技術(shù)與健康管理的深度融合，幫助人類更好地量化生命。

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