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百億的語音識別市場,要找到真正的醫療機構買單者 男童輸血染艾滋

來源:未知??? ???更新時間:2017-12-31 12:05

百億的語音識別市場,要找到真正的醫療機構買單者  男童輸血染艾滋

電子病歷業務并不是所有的應用場景都適用。當時我們認為將語音轉成醫療文本的書寫格式,任務就已經完成。在產品實際落地的過程中,我們發現與原先的設想大相徑庭,醫院在使用產品的時候有其獨特的場景需求。——楊文驥

機器學習領域學術界的大神Michael Jordan曾說,“如果你有10億美元,應該投入到自然語言理解的研究中。”

如果將眼光聚焦到醫療流程的最初階段,醫生職業生涯大約35%- 40%的時間都用在了病歷書寫及相關的文案工作上,50%以上的住院醫生每天用于寫病歷的時間平均超過4小時。所以,如果將語音識別技術應用到醫療垂直領域,醫生工作流程中的一大痛點就可以被滿足。

近日,與中科匯能的創始人楊文驥進行了一次深入對話。中科匯能2016年9月成立,是一家專注在智能語音、自然語言理解前沿技術的人工智能公司。楊文驥是人大商學院企業管理碩士,同時也是一位創業老兵,曾任上市公司龍旗控股品牌事業部總經理,同時也是中國醫療器械行業協會醫療人工智能專業委員會的秘書長。

大魚吃小魚?

楊文驥介紹,近幾年語音識別技術的成熟帶動了一批創業公司的成長,目前市面上單做語音識別的公司也有幾十家,但是語音識別技術一定要和行業場景相結合,普適性的識別技術并不能給垂直行業帶來實質性變革。基于這樣的思考,楊文驥選擇了從醫療行業入手,這其中包括語音電子病歷和工作醫生移動平臺。

以語音電子病歷為入口,可獲取大量的醫療文本用于模型訓練,“目前我們公司獲得的文本數據大概有30G。同時相關的詞條、句式這些方面,將近1億條。

在他看來,醫療行業完全不像互聯網行業純粹的大魚吃小魚,快魚吃慢魚的生存法則,比拼的是服務、產品,還有建立渠道的能力。

楊文驥認為,醫療行業是一個很傳統的行業,行業細分很多,每個人在這里面都能找到自己的著力點。“語音識別切入醫療行業的時間也不長,大家其實在同一條起跑線上。我們決定先以語音病歷為入口打入這個市場。”

我們都知道,談到語音識別的時候,就不能避開“科大訊飛”這些巨頭,但是楊文驥并沒有“被巨頭支配的恐懼”。他表示。科大訊飛是一個全方位布局的公司,在AI應用在醫療方面的八個應用場景里,至少占了六個。“據我所知研發團隊也只有一百多人左右。而理論上具有相同智慧大腦的我們,規模雖小,但專注在某一個具體的方向上,無論從深度還是專業度來講都要更扎實。”

從醫院的服務需求來看,近一兩年醫療行業云計算機的布局速度明顯加快,楊文驥表示,盡管醫療機構對云計算的顧慮在逐漸消弭,對云計算的了解、認可和接納程度在不斷提高。但是考慮到醫療行業的特殊環境,即使是私有云,醫院對數據安全等問題也會有所顧慮,因此,“醫院更希望我們企業是產品提供商,而不是云服務商”,基于這點考慮,中科匯能和大公司的平臺化邏輯也是相差甚遠。

語音工具和移動工作平臺

在楊文驥看來,電子病歷越來越具備結構化的趨勢,但是有一部分東西是難以結構化的,例如CT報告。“CT報告包含大段表述性文字,表述性的東西本質上來說很難進行結構化,不是說不能夠結構化,而是結構化后的需求點在哪里。”

楊文驥強調,醫院使用語音電子病歷的過程中,并沒有一種場景需要創造一份新的病歷。大量的病歷都基于原有模板進行修改,據楊文驥統計,不用修改的內容占到70%,只有30%左右的內容需要重新編輯和修改。如果利用語音轉文字的特殊方式,讓醫生創作一份新病歷會帶來兩個問題,一個是占用大量時間,還有一個就是對醫生的口述水平形成壓力,在轉錄過程中出現失誤,文本轉寫的內容就會亂套。

他認為,全結構化形式的電子病歷不能滿足需求,因為醫生對于結構化的需求就像“搭積木”一樣,所以企業需要思考的產品思路應該是基于對自然語言的理解。在無法預見文本歸檔形式時,就只能利用知識圖譜的方式對無結構化的數據進行整理。

鼠標、鍵盤、觸屏這些交互模式都在效率上有缺陷,語音是一種更高效的方式。公司的第一款產品醫語通主要是在醫院場景下幫助醫生提高工作效率,從而間接增加了醫療資源的供給。語音錄入也不是在醫院的任何場景下都能發揮出效率效能,最適合應用在在交互場景、標準化程度不高的地方,如病程記錄、各種討論記錄(死亡、疑難等)、上級查房、醫護交接班、遠程醫療等。

醫語通的這款產品進入到醫院后,通過醫院的私有云,布局到醫院的子系統,同時為醫生開通不同數量的端口。不同科室的人員可以選擇對應科室的語音識別模型,以提升語音識別準確率。在醫院的較多醫技科室,醫生雙手被占用去操控儀器和設備,無法騰出手采用鍵盤輸入同步完成病歷,比如口腔、B超、病理切片等場景都存在類似問題,這些領域的特性對電子病歷訴求明確,將成為其重點開拓的領域。。那么語音輸入的價值就不僅是在效率上了,對工作流的優化也起到了很大作用。針對影像科室的實際需求,楊文驥提出用語音的方式去驅動光標定位,并且可以語音控制模板功能。完全脫離鍵盤和鼠標,做相應的光標下的修改、刪除、增添。“這一項技術的嘗試才算真正切入了醫生的工作流程當中,在市場上還沒有看到其他入局者。

在技術方面,醫語通主要有幾個特點:基于特定的醫療場景,產品的識別準確率達到97%,每分鐘可識別300字左右;具備抗噪能力和地方口音普通話的識別能力;不需要開放接口,可自適應多個終端如移動手機、移動PAD、外置麥克風等。

公司的另一款產品是“移動工作平臺”,最終解決的是醫生在任何場合條件下對數據的讀和寫的問題,給醫生提供了一種在院外同樣可完成在院內才能實現的各類相關操作,比如,信息查詢、線上問診,病人加號等。中科匯能開發該產品的用意非常明顯,因為原本移動端存在屏幕小操作不便利、不易進行文本錄入等缺陷,經用語音識別技術擴展應用為語音命令及語音輸入,給醫生提供更好的使用體驗。

AI只是手里的一把鑰匙

雖然在語音行業有類似科大訊飛這類巨頭公司存在,可是模型訓練中大量的醫療語料的搜集獲取及標注整理,對于他們來說仍有不小的開拓難度。把以語音技術見長的公司在醫療領域的競爭又拉回統一起跑線。

楊文驥認為,“醫療領域是一個高度碎片化的行業,能夠全心全意服務好這一批用戶已經非常不容易”,所以他希望專門做好一個領域,在用戶體驗和場景上做更多拓展。

醫療行業的特性限制了一部分創業型公司的進入,資質審批已經成為對不少AI+醫療的創業型公司商業化落地的一堵墻,而中科匯能本質上是一個助推醫療信息化的效率工具,而不像其他具有“輔助診斷”屬性的工具需要介入醫學診斷流程中,因此在落地過程中要輕松得多。楊文驥認為,以此為切入口,不僅免去了資質認證的時間和精力成本,同時還是一個可迅速變現的賽道。

楊文驥認為,任何的AI技術進入醫療行業,最終解決的都是醫生的痛點,至于用什么樣的方式去解決醫生痛點問題,和技術根本沒關系。“AI+醫療的本質是改變醫療習慣,AI體現的價值應該是為醫生所用。”現階段,AI就是手上的一把鑰匙,醫生更加信任的是產品究竟好用不好用,根本不關注是不是用了AI技術,所以從這個邏輯上來說,要思考AI技術的真正買單者是誰,對醫療信息化的理解更深厚才能夠勝出。“我們本質上是一個應用人工智能的醫療信息化的技術性公司,隨著數據的不斷積累和訓練,加快產品和服務能力的迭代速度,別人同時管著六條賽道,而我們只管一條來精耕細作,別人做專我們做精。

從商業應用上來看,中科匯能首先考慮在三甲醫院推廣,然后逐步向下層醫院推進。“從我們的調查來看,醫院對語音識別的興趣是比較高的。”楊文驥表示,具體的付費模式與信息化廠商比較類似,都包括前端產品和后續服務兩個部分。


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