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人工智能助力醫療行業突破瓶頸，百度醫療大腦通過技術解決醫療痛點。12月16日，2016年中國（珠海）移動互聯網大會在珠海國際會展中心舉行，百度研究院大數據實驗室高級數據科學家沈志勇出席，向與會嘉賓介紹了百度醫療大腦驅動下的智能問診解決方案三大應用場景，以及人工智能技術助力分級醫療、構建智慧醫療的戰略方向。

今年10月，百度人工智能在醫療領域內的最新成果——百度醫療大腦正式發布。百度醫療大腦可通過海量醫療數據、專業文獻的采集與分析進行人工智能化的產品設計，模擬醫生問診流程，并通過多輪交互最終給出參考意見，從而輔助基層醫生完成問診。依托開放云平臺，百度醫療大腦將云計算、大數據和人工智能與傳統醫療行業相結合打造的百度醫療大腦，將推動互聯網醫療平臺的革命性升級。

醫療行業遇發展痛點 百度醫療大腦推動分級診療落地

沈志勇表示，“很多三甲醫院醫生看病量很大，每天需要問診120至180人，對醫生和患者來說體驗都不好。”面對醫院資源利用率低、小病當大病醫的醫療行業現狀，大力推廣分級診療制度落地迫在眉睫。沈志勇現場分享了幾個數據：據權威機構預測，2017年數據生成和共享速度將增長至1200．6億GB／月，2020年人類產生復制的醫療數據總量達40萬億GB。百度醫療大腦將通過智能問診解決方案推動分級診療的落地，從而改善現有的醫療服務體驗，提升現有的醫院資源利用率，為更多用戶服務。

百度醫療大腦三大應用場景：家庭、醫生、醫學庫

百度醫療大腦通過對醫學知識的自主學習，搭建可以進行線上醫療問答的智能問診平臺。目前智能問診解決方案可充當家庭醫療顧問、醫生診療助手、醫學知識庫，三大醫療角色。

其中家庭醫療顧問主要服務于家庭場景，為用戶提供智能輕問診、診療服務個性化推薦、個性化體檢咨詢與智能推薦等服務；醫生診療助手可以在醫生診療過程中對醫生進行提示，防止醫生漏掉諸如罕見病特征等重要信息，也可以幫助醫生對患者信息進行高效采集，以及向患者解釋診療信息。醫學知識庫則是為教育和培訓場景提高服務，方便醫學生或是年輕醫生更加快速地獲得準確的醫學知識。

智能問診解決兩大技術挑戰 人工智能進入下半場

為了解決問診中存在的診斷邏輯復雜、用戶表達困難等技術難點，百度醫療大腦提出智能問診解決方案逐一攻克。醫生對患者疾病的判斷來源于醫生對疾病癥狀的判斷映射智慧問診系統，機器為了實現這一映射，需要深入學習一個很復雜的系統。在多輪詢問中將無關的疾病排除掉、判斷相關疾病的可能性。患者對自己病癥的表達也是多樣的，沈志勇舉了這樣一個例子，比如說食欲不振這個詞，病人通常會說“吃不下東西”、“胃口不好”，醫生將這樣的表述轉化為“食欲不振”智慧問診系統，這樣的關鍵詞還有很多，需要機器進一步深度學習才能識別不同風格的用戶表達。

沈志勇最后表示，未來這三大場景都將與醫生和醫院的實際應用環境進行對接和開放。通過大數據和人工智能幫助醫療行業解決診斷邏輯和信息搜索等問題，讓數據、信息、服務可以有效地匹配與分發，幫助廣大患者通過人工智能更好地利用現有的醫療資源，為醫院和醫生創造更多新價值，同時也將使“智能＋醫療”平臺朝著移動化、聚合化、個性化和服務化的方向發展。未來，在百度人工智能技術的支撐下，百度醫療大腦還將進一步推動前沿技術對傳統醫療行業上下游的開放。