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AI看病命中率超90%!离开百度他带着5个人做到了!

原标题:AI看病命中率超90%!离开百度他带着5个人做到了!

- 文|小饭桌新媒体记者 岳珊 -

- 编辑丨何斌 -

西直门成铭大厦10楼,推开走廊尽头最后一间办公室,闭塞空间里,一张长条桌子摆在屋子正中间,几个年轻人围桌而坐。身后,穿条纹衫的男人正弯腰搬一个纸箱,听到有人进屋,说了一句“稍等一下,我马上就好。”

这个略显狭小的办公室正是张超创办的北京康夫子科技有限公司,身穿条纹衫充满技术宅男气息的男人则是康夫子的CEO张超本人。

康夫子CEO张超

2015年,张超从百度自然语言处理部离开,自组团队开始创业。经过一年多的摸索尝试,团队最终定位在医疗领域人工智能技术、知识提供商,通过从医学书籍、医学论文、电子病历、医疗资讯中抽取信息,构建知识图谱,一是辅助医生进行临床决策,二是帮助患者进行简单的自我诊断。

2016年下半年,仅有5个人的康夫子获晨兴资本天使轮投资,在此之前,唯猎资本曾向其投资数百万种子资金。目前,团队已扩充至近二十人。

三个教训

进入医疗领域之前,张超曾在一款名为孕食助手的营养App上摸索了将近一年时间。在App上,用户每天记录自己的饮食,系统通过对大量医学文献的分析,判断其饮食结构是否合理,并提供科学的饮食指导。

产品上线后,市场反应却让张超始料未及:只有不到20%的孕妇会去尝试记录自己的饮食,不到8%的孕妇能连续记录1周,日活从50%降到40%,隔日留存率狂跌。

这让张超意识到,做产品一定要切入用户最痛的痛点。营养并非刚需,即便是对孕妇这种典型群体来说,她们对营养的需求也仅是停留在信息获取方面。“这种非刚性的需求,应该放到刚需的背后完善体验,而不是用其来冲锋陷阵”。

张超当时的业务模式是B2B2C,依赖App的活跃为营养公司等B端机构带来流量,由B端支付技术服务费。用户没有从线上走向线下,对B端机构的意义也就有限,“要为服务对象带来直接收入”是张超从这个产品中收获的第二个经验。

再加上张超团队技术出身,并不擅长偏重运营的2C产品。多方因素综合考虑,张超确定放弃这个倾注了一年多心血的产品,转向医疗。

“医疗领域有大量的科学知识和文献资料,可以通过技术去体现出来,从而应用在医疗领域。”大到医生和患者的交互问诊,小到医生对治疗方案的校对审核,这些都可以用人工智能代替。张超在百度自然语言处理部工作5年,在信息自动抽取方面做过大量从0到1的工作,如何利用自己的技术优势解决上述问题成了张超创业的新方向。

2016年4月,张超对公司的发展方向进行了大幅调整,在仅保留了5个人的情况下开始了人工智能+医疗的研发。

两个to B

人工智能在很多领域都是一个从0到1的过程,但在医疗领域不同,大量的医疗文献、知识、病历可被获取,在此基础上进行记忆、分析正是人工智能的优势,这是张超调整后的逻辑起点。

医生的优势在于很强的联想和推演能力,但知识和信息有限,在这方面,AI是没有边界的。因此,AI通过分析大量的用户病历、医学书籍、论文、行医指南、医疗相关的互联网数据等进行知识图谱的构建,在此基础上进行交互式的逻辑推理,最后配合医生进行辅助诊断。“比如说,患者告诉医生自己‘腹痛’‘腹泻’,医生在电子病历系统中记录腹泻腹痛后,系统即可提示围绕腹泻腹痛医生应该询问哪些点,比如腹痛是右下腹还是左上腹,腹泻是水样便还是粘液样便等等,同时根据相关辅助检查等信息综合给出疑似诊断。”

对这套技术来说,底层智库的构建和交互式的语言识别是其最大挑战。依赖百度出身的技术团队,现阶段已经学习了近万本书籍、2000多万篇论文、近千万人次病程数据。在对话交互上,尝试从病情描述、医患交互等数据中还原医患对话逻辑,并借助深度学习技术连接患者通俗语言和医疗专业化表述。

我们对常见病典型症状的命中率已超过90%,超过对标公司梅奥医疗集团的症状诊断工具symptom checker10个百分点。”张超告诉小饭桌。

除此之外,该系统还可以将医生从一些机械性的记忆工作中解放出来,比如各个药品是否互相冲突?患者对某类药物是否有过敏现象?在系统中输入患者的情况和用药情况,后台会自动匹配其病历,判断是否合适,从而避免医疗事故的发生。

在盈利模式上,张超主要收取技术服务费用,由于医院过于分散,且与其很难达成共同利益,张超选择与为医院提供信息化系统建设的医疗机构合作,由其推动康夫子智能技术在医院的落实。

2016年12月份,张超开始该技术的推广应用,目前已与4家机构谈成合作,预计今年年中,合作机构会扩大到10家左右。

张超将自己的业务模式概括为两个to B,一个是为医院做信息化系统建设的医疗机构,最终服务对象是医院;二是服务一些移动医疗公司等,通过他们服务患者在这个业务逻辑中,康夫子为两个B端机构提供智能诊断的技术支持。

“技术服务费只是我们早期的盈利模式,在整个服务过程中积累下来的数据会有更多的变现可能。”返回搜狐,查看更多

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