謝冠超：云知聲智能病例錄入，如何做到聽聲知醫(yī)云

在醫(yī)療信息化飛速發(fā)展的今天，AI在醫(yī)療領域大行其道。探索者們認為，醫(yī)療行業(yè)是AI的重要戰(zhàn)場，AI的應用能夠為醫(yī)療行業(yè)帶來革命性變革。日前，由HC3i中國數(shù)字醫(yī)療網(wǎng)與中關村互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟移動醫(yī)療專委會聯(lián)合主辦、英特爾冠名的“全國智能醫(yī)療大數(shù)據(jù)創(chuàng)新大賽”中，北京云知聲信息技術有限公司研發(fā)的“云知聲智能醫(yī)療病例錄入系統(tǒng)”榮獲十佳項目獎。

AI到底如何引爆醫(yī)療變革？帶著這個問題，中國數(shù)字醫(yī)療網(wǎng)記者采訪了云知聲IoT事業(yè)部總裁謝冠超。

云知聲IoT事業(yè)部總裁謝冠超

醫(yī)生需要語音識別的兩大理由

深耕語音識別領域多年，云知聲2015年開始發(fā)力醫(yī)療行業(yè)。謝冠超認為，人工智能是通過大量的數(shù)據(jù)，大量的規(guī)則進行學習和運算，是非常契合醫(yī)療的“循證醫(yī)學”的規(guī)則。隨著國家政策的頒布及醫(yī)療信息化技術的發(fā)展，現(xiàn)在的醫(yī)療市場有著巨大的發(fā)展前景。謝冠超表示，云知聲選擇語音作為醫(yī)療行業(yè)的突破有兩方面原因：

一方面，臨床醫(yī)生需要語音識別提升病歷錄入的效率和準確性，甚至提升數(shù)據(jù)結(jié)構化程度，方便二次運用。有數(shù)據(jù)統(tǒng)計到，50%以上的住院醫(yī)生平均每天用于寫病歷的時間超過4小時。部分醫(yī)生為了省事操作不規(guī)范，造成病歷模板的過度使用，大量患者病歷數(shù)據(jù)的同質(zhì)化，導致病歷數(shù)據(jù)無法對以后的科研形成有效支撐。

另一方面，從國際市場上的發(fā)展來看，語音識別作為一個提高醫(yī)生撰寫病歷效率的技術已經(jīng)在國際上獲得成熟應用，這在國際上已經(jīng)有很好的證明。比如美國梅奧醫(yī)學中心不僅采用語音錄入醫(yī)囑，還配備專人核查語音識別的結(jié)果，保障語音識別效率的同時更注重質(zhì)量。另外，全球大的語音識別公司Nuance目前市值達到49億美元，其中50%的營收來自醫(yī)療行業(yè)。

云知聲進軍醫(yī)療行業(yè)也是有著足夠的條件

云知聲基于“云端芯”的生態(tài)模式，已經(jīng)在家居、車載、教育等行業(yè)有了很成熟市場和規(guī)模。醫(yī)療行業(yè)巨大的市場空間給云知聲提供充足機遇。為抓住機遇，云知聲也在多方探索，希望與醫(yī)療機構攜手實現(xiàn)智能語音錄入模式的廣泛落地，為臨床醫(yī)生打造優(yōu)識別工具。

云知聲具有完善的智能語音技術。云知聲擁有深度學習+高性能運算+大數(shù)據(jù)的底層引擎技術，語音識別方面、自然語言的理解和規(guī)則，以及語音的修正技術、完整的數(shù)據(jù)挖掘技術等方面擁有深厚積累，這些都是云知聲進軍醫(yī)療行業(yè)的前提和基礎。

聽聲知醫(yī)云，如何實現(xiàn)？

目前，云知聲智能醫(yī)療病例錄入系統(tǒng)已經(jīng)在全國20多家三甲醫(yī)院正式上線使用，其中包括北京協(xié)和醫(yī)院、北大人民醫(yī)院、第四軍醫(yī)大學西京醫(yī)院、香港大學深圳醫(yī)院等。實踐過程也進一步加深了其對于醫(yī)療行業(yè)的認知和理解。

了解醫(yī)院信息化建設的都知道，各家醫(yī)院的發(fā)展情況都不一樣，每家醫(yī)院的的HIS系統(tǒng)、電子病歷等都是深度定制化的，所有應用進來都要做定制開發(fā)。

從語音到文本

為了更好的對接醫(yī)院的系統(tǒng)，云知聲進行了一個“后結(jié)構化”的處理。醫(yī)生在錄入患者病歷信息的過程中，是先將這些信息錄入到云知聲制作的一個單獨的“電子病歷編輯器”,這個編輯器支持語音模板、以及豐富的語音修改命令，非常的靈活高效。醫(yī)生在錄入及審核完畢后，通過“提交”命令，系統(tǒng)自動將書寫的內(nèi)容復制到醫(yī)院的電子病歷系統(tǒng)里。謝冠超表示，這樣的好處就是云知聲不用再去跟每家醫(yī)院合作之前去做產(chǎn)品的修改，同時還能更好的服務醫(yī)生。

從文本到病歷

在完成基本的語音識別能力后，云知聲智能醫(yī)療病例錄入系統(tǒng)再運用人工智能技術，基于實際語音數(shù)據(jù)環(huán)境進行機器訓練，不斷提升語音識別的精度和效率，這個數(shù)據(jù)訓練的過程非常重要。謝冠超介紹說，其實市面上類似的語音識別產(chǎn)品的引擎都一樣，而數(shù)據(jù)訓練決定了產(chǎn)品使用效果的好壞程度。只有機器得到的訓練數(shù)據(jù)都是活躍數(shù)據(jù)，才能確保可以更好的進行學習。

從病歷到診斷

在不斷提升語音識別精度效率的同時，云知聲也在思考下一步應用--通過數(shù)據(jù)分析形成知識圖譜，利用機器的深度學習方法輔助醫(yī)療決策。在有了大量的數(shù)據(jù)積累以后，通過訓練讓計算機學習這些醫(yī)療知識，并模擬醫(yī)生的思維和診斷推理的過程，從而給出診斷和治療方案的建議，輔助醫(yī)生做決策。

從診斷到內(nèi)涵

云知聲智能醫(yī)療病例錄入系統(tǒng)的廣泛應用為接下來醫(yī)療行業(yè)智能化發(fā)展提供了有力支撐，而作為企業(yè)合作伙伴的英特爾，也從芯片層面集成了支持語音識別等人工智能應用的強大功能，從核心硬件這一級就為軟件級的語音解決方案提供了更多優(yōu)化，從而使得智能語音處理的速度得到了極大提升。英特爾通過系統(tǒng)層級的深度算法，結(jié)合硬件和數(shù)據(jù)處理結(jié)構方面，對云知聲提供了強有力的支持，從而保證了智能語音錄入系統(tǒng)的運行準確高效。

隨著人工智能應用的發(fā)展，未來有越來越多的人工智能應用和服務，其開發(fā)和優(yōu)化都需要從芯片端做起，實現(xiàn)硬件和軟件間的更佳匹配和調(diào)優(yōu)。

AI讓智慧醫(yī)療與我們更近一步！

隨著人工智能與醫(yī)療的結(jié)合，越來越多的應用將圍繞醫(yī)生診療落地，為的正是緩解中國式勞模--臨床醫(yī)生們的勞動強度。謝冠超說，“畢竟每個醫(yī)生所看到的病歷數(shù)量是有限的，云知聲可以通過大量機器學習為每一位醫(yī)生建立決策支持知識庫，為醫(yī)生提供個性化輔助決策功能。”同時，針對社會上的騙保行為云知聲也在嘗試跟保險控費公司合作，讓醫(yī)院可以通過病人的既往數(shù)據(jù)，對患者的行為進行智能甄別。

接下來云知聲公司會繼續(xù)在國內(nèi)的綜合三甲醫(yī)院推廣，隨后會考慮向基層醫(yī)院、社區(qū)醫(yī)院推廣，讓云知聲的醫(yī)療智能語音錄入系統(tǒng)服務更多的醫(yī)院。相信在未來，云知聲將利用人工智能技術能夠更好的服務于醫(yī)院、醫(yī)生，為廣大的病人提供優(yōu)質(zhì)的醫(yī)療服務。

通過人工智能技術，讓智慧醫(yī)療與我們更近一步！