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張超：醫(yī)療大腦是個(gè)比較籠統(tǒng)的稱呼，簡(jiǎn)單來說是一種知識(shí)庫，加上基于此的邏輯推理和計(jì)算。它可以泛指醫(yī)療從業(yè)人員的智慧總和。具體點(diǎn)說，它具備診斷、治療的能力，可以獨(dú)立提供用藥輔助、分診導(dǎo)診、健康咨詢等服務(wù)，也可以高質(zhì)量的輔助醫(yī)療從業(yè)人員完成某項(xiàng)工作。

對(duì)我們的醫(yī)療大腦來講，患者醫(yī)療健康行為需要的能力、所有醫(yī)生行醫(yī)過程中的知識(shí)輔助能力我們都會(huì)著力去構(gòu)建打造。

雷鋒網(wǎng)：相比百度的醫(yī)療大腦和IBM ，康夫子的特別和區(qū)別是什么？

IBM 目前重點(diǎn)在腫瘤領(lǐng)域針對(duì)醫(yī)生提供輔助決策功能。區(qū)別是，我們：

1. 現(xiàn)階段重點(diǎn)是針對(duì)常見的3000種病進(jìn)行建模；

2. 在服務(wù)對(duì)象方面，除了輔助醫(yī)生，患者輔助教育也是我們重要的服務(wù)對(duì)象；

3. 在醫(yī)生層面，我們的醫(yī)療大腦又分為基層全科醫(yī)生和大醫(yī)院?？漆t(yī)生。

我們和的場(chǎng)景和方法不太一樣，它大的框架是問答、搜索的框架，同時(shí)融入了多種（ 如 知識(shí)圖譜）。我們整個(gè)醫(yī)療決策系統(tǒng)是基于知識(shí)圖譜做推理。技術(shù)上講，對(duì)腫瘤這樣的疑難雜癥，診斷用的維度非常高，但常見病的維度沒那么高。這兩個(gè)方面帶來的挑戰(zhàn)不一樣，我們是從常見病入手，把服務(wù)的范圍也會(huì)擴(kuò)大。

我們的醫(yī)療大腦和百度醫(yī)療大腦在某些方面有著相同之處，都致力于輔助網(wǎng)民提供醫(yī)療信息服務(wù)。差別是：

1. 在數(shù)據(jù)維度，百度醫(yī)療大腦數(shù)據(jù)來自百度醫(yī)生APP上醫(yī)患之間交流數(shù)據(jù)；我們的醫(yī)療大腦定位在醫(yī)療級(jí)產(chǎn)品，知識(shí)圖譜構(gòu)建數(shù)據(jù)來自權(quán)威的醫(yī)療文獻(xiàn)和電子病歷數(shù)據(jù)。

2. 在做事的路徑上，也存在著很多不同，我們作為一家初創(chuàng)型公司，會(huì)選擇更適合其發(fā)展的路徑。

雷鋒網(wǎng)：目前國(guó)內(nèi)做智能診斷的現(xiàn)狀是怎么樣的？

從時(shí)間上分，有傳統(tǒng)派和新興派。傳統(tǒng)派是指類似決策樹專家系統(tǒng)醫(yī)療智能問答，知識(shí)庫依靠專家構(gòu)建，診斷邏輯也基于專家書寫的等等。新興派是指利用AI技術(shù)，利用計(jì)算機(jī)從海量文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中構(gòu)建知識(shí)圖譜，并根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)學(xué)習(xí)診斷邏輯。

從類型上分，有基于文本從癥狀、化驗(yàn)入手做智能診斷的，也有基于圖像從CT圖片入手做智能診斷的。

傳統(tǒng)派的診斷系統(tǒng)，受限于知識(shí)庫的規(guī)模和復(fù)雜的醫(yī)學(xué)邏輯表示，疾病的覆蓋率和診斷的準(zhǔn)確率都不夠高。新興派在這塊整體上要好于傳統(tǒng)派，但由于研發(fā)時(shí)間短，目前仍無法達(dá)到可用狀態(tài)。

整體上智能診斷還處于初期，目前沒有可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用。

雷鋒網(wǎng)：智能診斷最重要的技術(shù)挑戰(zhàn)又是哪些？非技術(shù)上的挑戰(zhàn)呢？

技術(shù)上，我們現(xiàn)階段認(rèn)為智能診斷的底層核心是知識(shí)圖譜，診斷的過程是基于知識(shí)圖譜實(shí)現(xiàn)的推理過程。知識(shí)圖譜的規(guī)模從根本上決定了智能診斷的瓶頸。另外就是應(yīng)用上的挑戰(zhàn)，智能診斷不管服務(wù)誰，在應(yīng)用場(chǎng)景上有很大的差別，要有針對(duì)性地提升效果。

在非技術(shù)上，重點(diǎn)要讓老百姓及醫(yī)療機(jī)構(gòu)認(rèn)可或理解這套診斷邏輯。

雷鋒網(wǎng)：做好智能診斷的標(biāo)準(zhǔn)主要是哪些？應(yīng)該包括哪些主要內(nèi)容？

籠統(tǒng)地說，好的標(biāo)準(zhǔn)要靠效果說話，也就是說：

診斷的準(zhǔn)確率要高；

整體過程可解釋、可干預(yù)，可以讓醫(yī)生等專業(yè)人士隨時(shí)干預(yù)；

可以輸入多種類型數(shù)據(jù)(除了癥狀，還有用藥史、化驗(yàn)檢查、誘因、遺傳史、個(gè)人史等等)；

另外不同服務(wù)對(duì)象的診斷系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)也是不一樣的，比如，如果智能診斷是用來服務(wù)醫(yī)生，除了核心診斷能力，還需能結(jié)合醫(yī)生所在醫(yī)院科室的醫(yī)療習(xí)慣。

如果智能診斷用來服務(wù)患者：

1. 需要做患者語言理解，因?yàn)榛颊呙枋龅恼Z言和醫(yī)學(xué)語言有著較大的差異；

2. 要像醫(yī)生那樣思考，同患者交互，獲取對(duì)診斷有益的數(shù)據(jù)。

雷鋒網(wǎng)：對(duì)你們來說，做智能診斷，數(shù)據(jù)來源和獲取方式有哪些？

對(duì)康夫子來講，數(shù)據(jù)主要來自如下三大方面：

權(quán)威的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，如：醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)、診療指南、以及相關(guān)論文；

病歷數(shù)據(jù)；

互聯(lián)網(wǎng)獲取科普資訊、醫(yī)患問答數(shù)據(jù)等。

前兩部分?jǐn)?shù)據(jù)用來構(gòu)建知識(shí)圖譜，訓(xùn)練診斷邏輯?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)主要用來做患者語言理解，患者可能會(huì)有一些不標(biāo)準(zhǔn)的描述，比如“感覺身體被掏空”，這些詞在醫(yī)學(xué)上沒有對(duì)應(yīng)的匹配，需要計(jì)算去理解。

雷鋒網(wǎng)：有的醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)，經(jīng)驗(yàn)證是與事實(shí)存在偏倚的，有的甚至是錯(cuò)誤的，這個(gè)問題怎么看？

錯(cuò)誤是肯定有的，但我們?cè)谡麄€(gè)過程中要想辦法降低并消除這種錯(cuò)誤。大概有如下思路：

1. 相信更新知識(shí)，相信更權(quán)威的知識(shí)；

2. 因?yàn)橹R(shí)是通過知識(shí)圖譜表現(xiàn)出來的，所以，可以針對(duì)知識(shí)圖譜進(jìn)行一些推理計(jì)算，及早發(fā)現(xiàn)某些矛盾，進(jìn)而安排人工審核校對(duì)；