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康夫子基于“AI+數(shù)據(jù)”提升醫(yī)療行業(yè)效率和體驗(yàn)

“知識(shí)圖譜” (Knowledge Graph)是谷歌在2012年提出的一個(gè)技術(shù)概念,它是語(yǔ)義搜索的一個(gè)應(yīng)用,能夠?qū)⑺阉鹘Y(jié)果進(jìn)行知識(shí)系統(tǒng)化,任何一個(gè)關(guān)鍵詞的輸入都能導(dǎo)出完整的知識(shí)體系。除了能為用戶進(jìn)行搜索、推薦等具服務(wù)外,知識(shí)圖譜在垂直領(lǐng)域的應(yīng)用也在不斷延生和拓展。

其中,來(lái)自北京的創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)康夫子正通過(guò)構(gòu)建醫(yī)療知識(shí)圖譜,打造精準(zhǔn)的人機(jī)對(duì)話模型,并推出病歷結(jié)構(gòu)化、臨床決策支持系統(tǒng)和全科機(jī)器人醫(yī)生三項(xiàng)針對(duì)醫(yī)療資訊和問(wèn)診的服務(wù)。

借助AI打造機(jī)器人醫(yī)生,增加醫(yī)療資源供給

“主要是讓計(jì)算機(jī)在閱讀海量的醫(yī)療文獻(xiàn)和電子病歷數(shù)據(jù)后,自動(dòng)學(xué)習(xí)診斷邏輯,并進(jìn)行推理計(jì)算”,康夫子創(chuàng)始人&CEO張超告訴獵云網(wǎng),自然語(yǔ)言理解是知識(shí)圖譜依托的重要技術(shù)之一,此外,知識(shí)圖譜的構(gòu)建還離不開(kāi)龐大的數(shù)據(jù)支撐,而醫(yī)學(xué)作為一門(mén)知識(shí)驅(qū)動(dòng)類(lèi)的學(xué)科,“如果能多維度收集足夠豐富、可靠的數(shù)據(jù),就能在輔助決策層面發(fā)揮應(yīng)用的價(jià)值”。

病歷結(jié)構(gòu)化方面,由于不同醫(yī)院的數(shù)據(jù)編碼各異、寫(xiě)法也千差萬(wàn)別,因此,康夫子需要利用NLP技術(shù),深度挖掘和分析醫(yī)療文本的信息,將非結(jié)構(gòu)化文本形式的病歷數(shù)據(jù)變成可用于統(tǒng)計(jì)、查詢(xún)和分析的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),以便機(jī)器可以準(zhǔn)確完整地“讀懂”病歷。

當(dāng)前,其病歷結(jié)構(gòu)化模塊已經(jīng)在國(guó)內(nèi)20多家大三甲醫(yī)院中全院級(jí)別使用。

臨床決策支持系統(tǒng)(Clinical Decision Sopport System,簡(jiǎn)稱(chēng) CDSS)這部分,主要是實(shí)現(xiàn)智能輔助臨床決策,能夠緩解基層醫(yī)生資源不足的問(wèn)題。臨床對(duì)輔助診斷的要求相對(duì)比較高,因此對(duì)于結(jié)論的可推測(cè)性要求非常嚴(yán)格?捣蜃舆@套基于機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和NLP的系統(tǒng),通過(guò)對(duì)海量病歷進(jìn)行深度挖掘和學(xué)習(xí),將經(jīng)驗(yàn)豐富的專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)提煉成AI模型算法。

在線體驗(yàn)智能診斷功能(附部分導(dǎo)診步驟)

例如,當(dāng)醫(yī)生填寫(xiě)完病歷分析患者的病情后,系統(tǒng)會(huì)彈出提醒,給出推薦的治療方案和建議,以降低醫(yī)療風(fēng)險(xiǎn),避免基層全科醫(yī)生由于經(jīng)驗(yàn)缺乏而可能造成的誤診、漏診的情況。

全科機(jī)器人醫(yī)生則主要承擔(dān)分診導(dǎo)診服務(wù);颊咴卺t(yī)院大廳掛號(hào)時(shí),只需在系統(tǒng)中填入姓名、年齡等信息,并輸入相應(yīng)癥狀,“醫(yī)生”就能通過(guò)模擬醫(yī)生詢(xún)問(wèn)患者病情,獲取患者病情信息,并基于醫(yī)療知識(shí)圖譜,給出疑似疾病、推薦就診科室。

“我們希望能夠?yàn)榛颊咛峁┍容^精準(zhǔn)的回復(fù)和決策,比如咳嗽三天和咳嗽三個(gè)月,患者沒(méi)有辦法去判斷具體病情的差異”,張超表示,“全科機(jī)器人醫(yī)生不僅能解決患者不知道掛哪個(gè)科室、盲目就醫(yī)的問(wèn)題,減輕導(dǎo)診臺(tái)人工服務(wù)的壓力,提高服務(wù)效率,還有效地利用了‘候診’的時(shí)間,節(jié)省醫(yī)生寫(xiě)病歷的時(shí)間,提高診療效率”。

在線體驗(yàn)智能問(wèn)答功能(附部分問(wèn)答步驟)

據(jù)悉,康夫子目前已吸收2000多萬(wàn)本醫(yī)療文獻(xiàn)、超400萬(wàn)份病例報(bào)告,可在其中提取50%~90%的知識(shí)點(diǎn)(根據(jù)內(nèi)容復(fù)雜程度有所差別),知識(shí)準(zhǔn)確率超過(guò)90%,覆蓋了所有科室約6000種常見(jiàn)疾病。

而這些成績(jī),團(tuán)隊(duì)只花了不到三年的時(shí)間。2015年,張超辭職離開(kāi)了工作五年的百度,從百度自然語(yǔ)言處理部資深研發(fā)工程師、文本知識(shí)挖掘方向負(fù)責(zé)人,轉(zhuǎn)型成為一名創(chuàng)業(yè)者。之后,兩位技術(shù)合伙人,前百度高級(jí)研發(fā)工程師張沖和前百度NLP高級(jí)研發(fā)工程師栗曉華也陸續(xù)加入。

辭職百度轉(zhuǎn)型創(chuàng)業(yè),利用AI將醫(yī)生從繁雜的勞動(dòng)中解放出來(lái)

創(chuàng)業(yè)初始,團(tuán)隊(duì)瞄準(zhǔn)的是做孕婦飲食營(yíng)養(yǎng)的健康分析和食譜推薦——根據(jù)孕婦的飲食情況,基于構(gòu)建孕婦人群知識(shí)圖譜,提出合理健康的飲食建議。

但由于這個(gè)項(xiàng)目的剛需不強(qiáng),AI技術(shù)的發(fā)揮空間有限,因此半年后,康夫子決定進(jìn)行項(xiàng)目轉(zhuǎn)型。此時(shí),基于多年的行業(yè)積累和體驗(yàn),張超發(fā)現(xiàn),在網(wǎng)站搜索上,醫(yī)療健康類(lèi)的問(wèn)題常常會(huì)出現(xiàn)很多答案,但回復(fù)卻并不精確,同一種癥狀甚至?xí)惺畮讉(gè)可能出現(xiàn)的病癥結(jié)果,用戶體驗(yàn)并不好。

根據(jù)癥狀、診斷、治療三個(gè)維度中的一種或多種組合推薦相似病例

最終,團(tuán)隊(duì)決定基于此前的技術(shù)積累,通過(guò)“AI+數(shù)據(jù)”的模式賦能醫(yī)療健康領(lǐng)域,從醫(yī)院端(效率)和患者端(體驗(yàn))提升醫(yī)療行業(yè)效率。張超表示,短期內(nèi)將收取一定的服務(wù)費(fèi),長(zhǎng)期則是通過(guò)增值服務(wù)去變現(xiàn),比如撮合交易,幫助患者做健康管理、預(yù)警等。

鑒于醫(yī)療行業(yè)本身的特質(zhì),技術(shù)能力和行業(yè)資源必須兼?zhèn),?duì)此,張超表示,“我們并不直接接觸B端,而是和專(zhuān)業(yè)的機(jī)構(gòu)合作,基于他們搜集的數(shù)據(jù),我們?cè)僭谶@些經(jīng)過(guò)脫敏的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行整理。在這個(gè)過(guò)程中,新的合作伙伴也會(huì)不斷找過(guò)來(lái)”。

近日,康夫子就與國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的云計(jì)算識(shí)別領(lǐng)導(dǎo)廠商浪潮集團(tuán)有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)浪潮)、山東健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)有限公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)山東健康醫(yī)療)達(dá)成戰(zhàn)略合作,依托山東健康醫(yī)療的數(shù)據(jù)資源,以及浪潮在全國(guó)范圍內(nèi)的“浪潮健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)云平臺(tái)”,結(jié)合康夫子在醫(yī)療數(shù)據(jù)治理、AI技術(shù)等方面的積累,推進(jìn)智慧醫(yī)療的落地。

對(duì)于所有“AI+”項(xiàng)目來(lái)說(shuō),只有理解了行業(yè)和場(chǎng)景,才能真正智能化。接下來(lái),康夫子還將圍繞康復(fù)、隨訪等場(chǎng)景進(jìn)行遠(yuǎn)程醫(yī)療健康管理。

2010年,張超研究生畢業(yè)后就拿到了百度的offer,盡管也是在做自然語(yǔ)言處理相關(guān)的業(yè)務(wù),但概念并不像今天這樣為人所知。

對(duì)比AI浪潮帶來(lái)的行業(yè)泡沫,他笑稱(chēng),“當(dāng)年我們?cè)诎俣茸鲎匀徽Z(yǔ)言處理,很多人不懂,我們就說(shuō)我們是做搜索的;今天,我們說(shuō)我們是做自然語(yǔ)言處理的,人們會(huì)問(wèn),你們具體是做那一塊,很顯然,認(rèn)知層面發(fā)生了很大的改變”。

而對(duì)于AI近幾年的過(guò)熱、無(wú)序甚至失衡的泡沫現(xiàn)象,以及行業(yè)人才薪酬水漲船高,張超保持開(kāi)放的態(tài)度,他認(rèn)為,當(dāng)前AI行業(yè)的人才本來(lái)就非常少,也還遠(yuǎn)沒(méi)有到全民化,團(tuán)隊(duì)能不能吸引人才并不完全指望“泡沫”的破滅,是否具備足夠的前景、團(tuán)隊(duì)實(shí)力以及創(chuàng)始人是否值得信賴(lài)。

“泡沫要中立來(lái)看,可能會(huì)浪費(fèi)一部分資源,但就像駕駛一艘船出海一樣,風(fēng)大可能吹翻船只,但有風(fēng)才能遠(yuǎn)航,這些都是客觀存在的因素,并不是導(dǎo)致項(xiàng)目走不下去的理由”。

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