7 月 4 日，國內(nèi)醫(yī)療 AI 應用領(lǐng)導者云知聲在廈門召開主題為“AI 賦能臨床：從助手到專家”的醫(yī)療AI產(chǎn)品發(fā)布會，正式推出了其面向診療服務(wù)前、中、后不同階段與場景的系列 AI 產(chǎn)品與解決方案，包括導醫(yī)機器人、智能候診解決方案、醫(yī)療語音交互解決方案、智能病歷生成系統(tǒng)、智能病歷質(zhì)控系統(tǒng)，以及智能院后管理解決方案等?，F(xiàn)場，云知聲 IoT 事業(yè)部總裁謝冠超還首度公開了云知聲“醫(yī)療+AI”的戰(zhàn)略圖景及其實踐路徑。

CHIMA 主任委員、《中國醫(yī)院》雜志社社長王才有，廈門火炬高新區(qū)管委會軟件園管理處副處長黃位旺博士，中國信息協(xié)會醫(yī)療衛(wèi)生和健康產(chǎn)業(yè)分會會長宋新受邀作為致辭嘉賓出席本次發(fā)布會。福建省立醫(yī)院信息網(wǎng)絡(luò)中心高級工程師王晟、東南大學附屬中大醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)信息中心主任史亞香、山東千佛山醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)信息中心主任李鋒作為云知聲醫(yī)療業(yè)務(wù)合作伙伴代表，與現(xiàn)場近兩百余位嘉賓分享了云知聲醫(yī)療 AI 產(chǎn)品在醫(yī)院的使用情況。

CHIMA 主任委員、《中國醫(yī)院》雜志社社長王才有

廈門火炬高新區(qū)管委會軟件園管理處副處長黃位旺博士

中國信息協(xié)會醫(yī)療衛(wèi)生和健康產(chǎn)業(yè)分會會長宋新

從助手到專家，構(gòu)建智慧醫(yī)院藍圖

云知聲 IoT 事業(yè)部總裁謝冠超表示，醫(yī)療行業(yè)在醫(yī)學知識、臨床經(jīng)驗、操作技能三方面的核心屬性與人工智能有著天然契合。醫(yī)療與 AI 的結(jié)合可以說是水道渠成，這是云知聲切入醫(yī)療行業(yè)的根源。

資料顯示，云知聲是國內(nèi)首家在醫(yī)療領(lǐng)域成熟落地語音產(chǎn)品的 AI 公司。2016 年，云知聲率先提出“醫(yī)療語音交互解決方案”，借助智能語音識別、自然語言理解等技術(shù)，讓醫(yī)生通過口述即可書寫病歷，提升病歷書寫的效率，該方案一經(jīng)推出便成功落地北京協(xié)和醫(yī)院。

除“醫(yī)療語音交互解決方案”外，針對診療過程的診前、診中、診后不同場景，云知聲還推出了導醫(yī)機器人、智能病歷生成系統(tǒng)、智能病歷質(zhì)控系統(tǒng)以及智能院后管理解決方案等產(chǎn)品。以核心三甲醫(yī)院為主要客群，目前，云知聲智慧醫(yī)療相關(guān)產(chǎn)品已先后落地全國 100 多家醫(yī)院，另在超 500 家醫(yī)院完成測試。

謝冠超指出，云知聲醫(yī)療產(chǎn)品線目前已完成從感知到認知的戰(zhàn)略升級，即從識別向理解、決策升級。未來，云知聲將持續(xù)把臨床知識圖譜、自然語言理解等認知領(lǐng)域的人工智能技術(shù)應用到臨床診療業(yè)務(wù)的各個環(huán)節(jié)，打造覆蓋診前、診中、診后智慧醫(yī)療全生態(tài)閉環(huán)的產(chǎn)品與解決方案，不斷激發(fā)醫(yī)療服務(wù)活力，為臨床診療業(yè)務(wù)賦能。

多款重磅產(chǎn)品，助力診療增速提效

除了系統(tǒng)解讀云知聲智慧醫(yī)療整體戰(zhàn)略之外，發(fā)布會現(xiàn)場，云知聲還攜手相關(guān)合作醫(yī)院詳細介紹了“醫(yī)療語音交互解決方案”、“智能病歷質(zhì)控”、“ 智能候診&智能隨訪解決方案”等重點產(chǎn)品的功能特點與應用情況。

醫(yī)療語音交互解決方案

據(jù)美國醫(yī)學會(AMA)的統(tǒng)計，醫(yī)生職業(yè)生涯大約 35%-40% 的時間用于病歷書寫及相關(guān)文案工作上。醫(yī)生鍵盤錄入速度受限于熟練程度，效率低下，且多使用模板，無法突出患者病情特異性。內(nèi)容重復較多，使得病歷千篇一律，失去科研價值。使用復制、黏貼，更會大概率成為診療事故的誘因。而借助語音識別應用，可以提高醫(yī)生錄入工作 20%-40% 效率，尤其在工作量高、時間壓力大的科室，越復雜的報告，就越能體現(xiàn)語音錄入的價值。

云知聲醫(yī)療 AI 產(chǎn)品經(jīng)理郭崇亮介紹，云知聲醫(yī)療語音交互解決方案由醫(yī)療語音識別引擎、語音錄入客戶端、定制麥克風和鼠標組成。以深度學習、超級計算和大數(shù)據(jù)等 AI 技術(shù)為基礎(chǔ)，云知聲構(gòu)建了智能醫(yī)療語言模型，形成了語音病歷系統(tǒng)的核心大腦，使得語音識別引擎具備識別快、識別準、不怕口音、抗噪性強等特征。

為適應醫(yī)院不同科室實際的使用需求，該系統(tǒng)提供兩個版本。其中，標準版提供一種方便快捷的輔助錄入方式，醫(yī)生通過口述患者病情，系統(tǒng)自動將語音轉(zhuǎn)為文字，實時將文本輸入至光標所在位置，從而提高錄入效率;升級版則將?？谱R別模型、語音操控接口、語音過濾等?？苹δ?，都作為單獨模塊開發(fā)，實現(xiàn)系統(tǒng)的低耦合?？筛鶕?jù)業(yè)務(wù)和場景需要與標準版系統(tǒng)進行自由組裝，打包成不同的?？品桨?。

福建省立醫(yī)院信息網(wǎng)絡(luò)中心高級工程師王晟從應用的角度，分享了與云知聲的合作歷程，并重點介紹了雙方針對閩南口音優(yōu)化方面的工作。他指出，目前云知聲醫(yī)療語音交互解決方案已在福建省立醫(yī)院門診全科室上線，識別準確率平均達 97%，病歷書寫效率提升達 40% 。

智能病歷質(zhì)控

云知聲醫(yī)療 AI 產(chǎn)品總監(jiān)孫熙介紹，目前我國三甲醫(yī)院每天的出院患者多達上百例，病歷質(zhì)控工作量大、專業(yè)性強，但電子病歷系統(tǒng)的模塊僅能完成簡單的形式質(zhì)控，內(nèi)涵質(zhì)控仍需要專業(yè)人員手動完成，人力資源和業(yè)務(wù)需求形成不可調(diào)和的矛盾。為此，云知聲應用 AI 技術(shù)能力推出智能病歷質(zhì)控系統(tǒng)，可準確理解病歷內(nèi)涵并進行缺陷篩查，重塑業(yè)務(wù)流程，大幅提高病歷質(zhì)控工作效率，以及質(zhì)控深度和廣度。

他指出，智能病歷質(zhì)控系統(tǒng)踐行了云知聲在醫(yī)療領(lǐng)域從感知到認知的戰(zhàn)略升級，該產(chǎn)品應用自然語言理解技術(shù)，結(jié)合臨床知識圖譜，為醫(yī)生書寫的病歷文書進行缺陷篩查，可有效提升病歷質(zhì)量，從而保障醫(yī)療服務(wù)質(zhì)量和醫(yī)療安全。目前，云知聲智能病歷質(zhì)控已在國內(nèi)各大醫(yī)院陸續(xù)落地，其中東南大學附屬中大醫(yī)院便是系統(tǒng)落地的核心合作方之一。

東南大學附屬中大醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)信息中心主任史亞香在發(fā)言中指出，在醫(yī)療質(zhì)量管理中，病歷質(zhì)控是醫(yī)院管理的核心部分。AI 病歷質(zhì)控產(chǎn)品的應用，既響應了國家醫(yī)管政策，也滿足了醫(yī)院智慧化升級中的業(yè)務(wù)需求。她介紹到，目前中大醫(yī)院病歷質(zhì)檢覆蓋率已達 100% ，質(zhì)檢缺陷覆蓋面由原來的重點缺陷檢查升級為全缺陷檢查，質(zhì)檢工作提速接近 10 倍。

智能候診&智能隨訪解決方案

此次發(fā)布會上重點推出的又一產(chǎn)品——云知聲智能候診系統(tǒng)，在候診室，機器人可主動發(fā)起和引導與患者的對話，完成病史采集工作，并將患者的病情摘要(病史)發(fā)送給醫(yī)生，使得醫(yī)生在見到患者之前，就能對患者的病情有初步了解，從而提高醫(yī)生問診效率，減少誤診。

智能隨訪解決方案，則可以根據(jù)規(guī)定問題模板模擬“醫(yī)生”打電話給病人，提高隨訪效率，并可確保隨訪信息采集的全覆蓋及準確性。同時，該系統(tǒng)還可為患者提供了各種個性化的院后服務(wù)，如復診智能提醒、用藥智能提醒、隨訪互動、康復指導、健康記錄、醫(yī)療查詢，幫助患者實現(xiàn)自我康復與健康管理，從另一角度來說也替醫(yī)院完成了院后的服務(wù)延伸，增強用戶體驗和患者就醫(yī)滿意度。

云知聲醫(yī)療業(yè)務(wù)合作伙伴，千佛山醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)信息中心主任李鋒指出，傳統(tǒng)的候診通常采取問卷填寫方式，就診時才可填寫，人多時候容易造成排隊情況，造成醫(yī)患雙方時間的浪費。引入智能問診系統(tǒng)之后，通過在問診邏輯方面的針對優(yōu)化，相當于為醫(yī)生配備了一個助手，完成常規(guī)性的診前問診，可有效減少醫(yī)生的重復性病史采集(問診)工作，提高問診效率，使診斷更有針對性。

醫(yī)療知識圖譜——從助手到專家的基石

當前，人工智能應用在醫(yī)療領(lǐng)域逐漸普及，所帶來的社會與經(jīng)濟價值與日凸顯。但從實際應用情況看，在大多數(shù)場景下，AI 所充當?shù)母嗟倪€是“助手”角色，醫(yī)療 AI 產(chǎn)品離人們所期待的“專家”定位還相去甚遠。而影響人工智能從“助手”走向“專家”的關(guān)鍵，恰恰在于知識圖譜。

云知聲 AI Labs 資深技術(shù)專家劉升平指出，知識圖譜是人工智能時代打造面向診療服、家居生活、兒童教育等不同場景行業(yè)專家的基石。通常，我們所面對的如醫(yī)療問診、酒店中控等常見的人工智能應用，更多的是希望機器能夠像“專家”一樣理解、思考并給與決策。要實現(xiàn)向行業(yè)“專家”的轉(zhuǎn)型，關(guān)鍵就在于行業(yè)知識圖譜的構(gòu)建。以醫(yī)療行業(yè)為例，其作為一門知識驅(qū)動型的學科，如果能夠收集到足夠豐富、可靠的數(shù)據(jù)，依托機器學習、自然語言處理等技術(shù)構(gòu)建起強大的知識圖譜體系，就能在輔助決策層面發(fā)揮應用的價值。

他提到，在醫(yī)療行業(yè)，基于知識圖譜的智慧型醫(yī)療系統(tǒng)建設(shè)主要涉及到語言、知識和決策三個關(guān)鍵要素。其中，語言分為患者語言、臨床醫(yī)生語言、專家語言，機器需要熟練掌握醫(yī)療行業(yè)各角色的口語和書面語;知識則分為醫(yī)療知識圖譜(如疾病、癥狀、檢查、藥物、部位等)和臨床規(guī)則(診斷規(guī)則、用藥規(guī)則等);最后是決策能力，即醫(yī)療問題的解決方案，涵蓋到診分診、問診、病歷生成、病歷質(zhì)控、輔助診斷、醫(yī)保審核等諸多維度。

截至目前，在醫(yī)療知識圖譜領(lǐng)域，云知聲已儲備約 50 萬醫(yī)學概念，超過 169萬醫(yī)學術(shù)語庫，超過 398 萬醫(yī)學關(guān)系庫，以及 52 萬醫(yī)學屬性值對，涵蓋了絕大部分藥品、疾病、科室與檢查，規(guī)模體量達國際領(lǐng)先水準。

在這一輪聲勢浩大的 AI 浪潮中，醫(yī)療行業(yè)受新技術(shù)、新理念的沖擊不斷增強，AI 與醫(yī)療深度融合的智慧型醫(yī)療服務(wù)體系建設(shè)當前已成必然。作為醫(yī)療行業(yè)AI應用領(lǐng)軍者，云知聲正是抓住了這一機遇，從工具型語音 AI 產(chǎn)品切入，不斷拓展自身場景范圍，通過打造覆蓋診療全流程的產(chǎn)品體系，切實為醫(yī)院、醫(yī)生增速提效，令患者享受到高效、優(yōu)質(zhì)的診療服務(wù)。未來，云知聲將繼續(xù)發(fā)揮在醫(yī)療AI領(lǐng)域的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)化優(yōu)勢，推動創(chuàng)新技術(shù)成果與醫(yī)療行業(yè)的融合應用，為產(chǎn)業(yè)智變升級貢獻力量。

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