左手醫生張超：用AI提高病患就診效率，機器人醫生助力打造智慧醫院

經(jīng)過(guò)機器人醫生的優(yōu)化，患者整個(gè)就診過(guò)程會(huì )非常高效。

看病一分鐘，排隊一小時(shí)。這句并不夸張的戲謔之詞道出了當前看病難的一個(gè)關(guān)鍵：醫患“供需”的不平衡。

在生老病死的問(wèn)題上，人們既謹慎又無(wú)知，更忌諱病急亂投醫。種種矛盾下，醫療資源在越來(lái)越稀缺的同時(shí)，也帶來(lái)了新的市場(chǎng)機會(huì )。

在由鎂客網(wǎng)主辦的“M-TECH 2019智能醫療創(chuàng )新產(chǎn)業(yè)論壇”活動(dòng)期間，鎂客網(wǎng)采訪(fǎng)了左手醫生的創(chuàng )始人張超，曾經(jīng)在百度工作過(guò)的他對醫患間的供需矛盾認知更深刻，“創(chuàng )業(yè)前，我們發(fā)現搜索引擎上有7000萬(wàn)人搜索健康的問(wèn)題，全國的門(mén)診量超過(guò)2000萬(wàn)人次，在線(xiàn)問(wèn)診每天會(huì )有50萬(wàn)人次左右。”

圖 | 左手醫生創(chuàng )始人張超

如此旺盛的需求，也催生了像左手醫生這樣的AI創(chuàng )業(yè)公司。

搜索引擎多翻幾頁(yè)，可能就是一個(gè)創(chuàng )業(yè)機會(huì )

也許是技術(shù)出身的緣故，張超非常注重邏輯和條理，我們拋出的每個(gè)問(wèn)題，他都能以總分總的三段式回答，清晰地給出關(guān)于為什么創(chuàng )業(yè)、為什么選擇醫療機器人的答案。

在百度工作期間，張超一直負責自然語(yǔ)言處理技術(shù)的研究應用，他也在思考技術(shù)的核心驅動(dòng)力和價(jià)值意義，在尋找答案的過(guò)程中，張超恰好發(fā)現了醫療搜索內容的高需求。

“我們發(fā)現老百姓在搜醫療相關(guān)內容的時(shí)候，他會(huì )翻很多頁(yè)。”這意味著(zhù)普通人對醫療知識的需求度非常高，單一的搜索引擎已經(jīng)很難滿(mǎn)足他們的“求知欲”。矛盾的是當前國內的醫療資源愈加緊張，職業(yè)醫生每天就診病人數量有限。

另一方面，醫療本身的特性又非常貼合張超在研的技術(shù)，“醫療是個(gè)知識和經(jīng)驗驅動(dòng)的學(xué)科，知識包括知識的體系，知識庫或者知識圖譜，經(jīng)驗則是基于大量的數據不斷學(xué)習。我們團隊不少成員之前在百度就是做信息抽取、知識圖譜的，這是我們擅長(cháng)的技術(shù)。”

種種契機下，張超帶著(zhù)幾個(gè)小伙伴一起出來(lái)做了現在的左手醫生。

在當天的主題演講中，張超談到了做左手醫生的初衷，讓機器人醫生幫助醫生回答更多問(wèn)題，提高就診效率，從而增加單個(gè)醫生的就診病人數量。

那么，問(wèn)題也隨之而來(lái)，機器人醫生到底能做什么呢？病患又能否信任它們？

機器人醫生會(huì )看病嗎？

在回答這個(gè)問(wèn)題之前，我們需要明確一點(diǎn)，機器人醫生不是為了取代醫生，它的任務(wù)是輔助醫生。

據張超介紹，左手醫生的機器人醫生可以做到預問(wèn)診、診前、診中以及診后四個(gè)環(huán)節的輔助診斷治療服務(wù)。

以AI分診為例，患者掛號后，機器人醫生會(huì )模擬醫生提問(wèn)，記下病情生成病歷，并據此讓患者做一些基礎必要的檢查，這樣醫生可以在就診前對病人有更清晰的認知，會(huì )省去諸如再檢查叫號的流程。

簡(jiǎn)而言之，患者可以通過(guò)機器人醫生獲得疾病預問(wèn)診、分診、導診、掛號、問(wèn)藥、健康咨詢(xún)等服務(wù)。醫生可以通過(guò)系統的多輪對話(huà)，采集到患者的主訴、病情等信息，并由系統整理成電子病歷推送給醫生。

張超總結，“經(jīng)過(guò)機器人醫生的優(yōu)化，患者整個(gè)就診過(guò)程會(huì )非常高效。”

再就是診后的服務(wù)，這也是醫生最容易忽略的盲區，張超認為，“機器人醫生可以在診后發(fā)揮很好的作用，比如提醒患者用藥、特殊人群的管理、做一些電話(huà)隨訪(fǎng)……”

而機器人醫生的專(zhuān)業(yè)程度則取決于背后的醫學(xué)知識圖譜的建立。張超簡(jiǎn)單地談到了他們醫療知識圖譜建立的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。

一是從大量的醫療文獻、醫院脫敏病歷以及專(zhuān)家經(jīng)驗等數據源中構建抽取知識，挑戰在于當前還有一些數據比較難獲取或者是質(zhì)量不夠高。二是技術(shù)本身的挑戰，“我們要在大量的語(yǔ)料中盡可能采用無(wú)監督或者半監督的方法處理知識。”第三點(diǎn)則是技術(shù)和應用的結合度，不同的診斷環(huán)節對知識圖譜的要求各異，所以圖譜的設計非常需要有經(jīng)驗的專(zhuān)家參與其中。

總而言之，這是個(gè)既耗時(shí)耗力，也非?？简灱夹g(shù)和專(zhuān)業(yè)能力的工作。

“跪著(zhù)賺錢(qián)”的生意不好做

談及左手醫生的優(yōu)勢點(diǎn)，張超的邏輯性又跳出來(lái)了。他總結，和大公司比，我們入場(chǎng)時(shí)間早，執行速度快；和創(chuàng )業(yè)公司比，我們技術(shù)強，擁有許多跨學(xué)科背景的人才。

其中，張超談到了一個(gè)細節讓人印象深刻，他說(shuō)團隊不少成員的桌上都放著(zhù)很厚的醫學(xué)書(shū)，他感慨，“你還是要深入去理解這個(gè)行業(yè)，理解內部的邏輯，才有可能讓你的產(chǎn)品給用戶(hù)提供最大的價(jià)值。”

據了解，從早期的病歷結構化到臨床輔助決策再到當前的機器人對話(huà)引擎（機器人醫生），左手醫生累計服務(wù)的三甲醫院已經(jīng)超過(guò)50家，累計服務(wù)的行業(yè)客戶(hù)已超過(guò)300家。

在活動(dòng)當天最后一個(gè)圓桌討論上，被問(wèn)及智能醫療的商業(yè)化情況，張超將其分為三種類(lèi)別：賣(mài)軟件服務(wù)式的跪著(zhù)賺錢(qián)，做流量和廣告入口式的站著(zhù)賺錢(qián)，以及侵犯數據隱私賣(mài)產(chǎn)品式的躺著(zhù)賺錢(qián)。他戲稱(chēng)左手醫生就是“跪著(zhù)賺錢(qián)”。

采訪(fǎng)的尾聲，張超再次提到了他們做機器人醫生的初衷：醫學(xué)人才培養是個(gè)跨周期的事情，所以我們希望AI系統能讓醫生在相同的時(shí)間段內服務(wù)更多的人。

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