【栏目：产业洞察】AI落地时代，人工智能对医疗领域的颠覆式改造是人文关怀和商业价值相结合的最佳体现。
早在2017年，IBM 的人工智能 Watson，仅用 10 秒就开出了癌症处方。
而与此同时，我们也应该更加严肃地看待人工智能在医疗领域发挥的作用，传统医患关系中，诸如医疗资源分配不均、问诊效率有待提升等痛点依然根深蒂固。正如左手医生创始人兼CEO张超所说，「我们的产品仅仅是帮助医生提升医疗效率和接诊意识，优化医院医疗资源的配置。最终还需要医务工作者做出决策并开展医疗工作。」
8月底，左手医生完成1亿元B轮融资，在近期的智源社区专访中，左手医生创始人兼CEO张超从技术的角度详细分析了智能医疗在不同场景下的延展，包括在线AI辅助问诊，诊前、诊中、诊后的信息采集和处理。「文献抽取」、「临床经验补充」再到「问诊过程中自动构建」，从医疗知识图谱构建的历程中，技术的进展可见一斑。
张超，左手医生创始人兼CEO。在创建左手医生之前，2010年~2015年，张超就职于百度自然语言处理部门，担任资深研发工程师、文本知识挖掘方向技术负责人，成为知识图谱实体建模专家，拥有多篇论文、多项专利。2015年，张超创办北京左医科技有限公司，打造核心产品左手医生，专注于人工智能技术在医疗健康领域应用推广。
受访对象：张超
采访：李梦佳
整理：熊宇轩
编辑：李梦佳
Q1：左手医生想要打造的智能医生服务如今已经覆盖6000多种常见疾病。左手医生的主要产品研发路线是怎样考虑的？
A：左手医生主要基于医疗文本数据研发知识驱动的产品，涉及到的文本类型包括电子病历、诊疗记录、检验化验单、影像学检查报告等。
Q2：如何不断融入最新的医学研究进展，从而丰富医疗知识图谱？
A：我们构建知识图谱的过程经历了三个阶段：（1）机器自动从现有语料（如书籍、指南、电子病历、说明书）中抽取医学知识。（2）采集不成文的医生经验作为补充。（3）通过硬件设备——诊室听译机器人自动采集临床诊疗音频，构建知识图谱。设计该设备的初衷是帮助医生更好地撰写病历，对于没有召回的数据，我们会通过人工的方式将知识整理到图谱中去。由此，我们形成了从“文献抽取”到“临床经验补充”，再到“问诊过程中自动构建”的三阶段的知识图谱构建过程。目前，大多数同行仍然采用“文献抽取”的方式来构建知识图谱。
Q3：如何与医生建立良好的合作关系，让医生在繁忙的工作中抽出时间参与医学知识图谱产品的研发？
A：一定的资金投入是必不可少的。我们会与较为资深的医学专家沟通，告诉他们知识图谱到底是什么，让他们感受到构建知识图谱的过程，也可以帮助他们自身梳理知识脉络，从而实现双赢。
Q4：在使用硬件设备采集诊疗音频时，如何避免侵犯医生和患者的隐私？
A：首先，我们会根据用户的要求在一些医院内部做私有化部署，进行私有化学习。此外，我们也会提供公有云服务，用于处理脱敏后的数据。其实我们在医院内部做私有化的学习。在保证数据不出院的情况下，我们尽量抽取出知识，构建出模型，相关活动都完全符合数据安全法的要求。在录音之前，我们会征求患者的意见，让其在设备上签署知情同意书。该设备可以帮助患者记录医嘱，在手机上回放；也可以让医生勾选可以发送给患者的录音回放，过滤掉一些不便发送的信息。
A：与其将该服务称为“在线 AI 问诊”，我们更加希望实现人机互动、互相协作的 AI 问诊。在我们设想的业务场景下，智能问诊机器人可以在医生接诊前，先与患者进行沟通，并生成相关的问诊报告，帮助医生采集患者的信息，提升医疗效率。由于我们的产品只负责为医生的诊断提供参考，最终的诊断决策仍然由医生做出，所以也不会违反相关法律的约束。
单纯依靠知识图谱的问诊机器人需要在问答过程中收集知识图谱中规定的结构化信息，但是不能很好地处理患者非结构化、语义模糊的陈述。因此，左手医生通过硬件设备大量分析医患对话，并结合知识系统形成“数据+知识”的双引擎，同时利用结构化数据和非结构化数据。通过这种方式构建的问答机器人可以处理复杂的句式和模糊的查询。
A：这种误导对于病历生成任务确实会产生一些干扰。在问诊过程中，经常会出现病人“答非所问”的现象，医生可以理解病人一些错误、模糊、冗长的描述，而纯粹基于知识图谱的系统就很难做到这一点。在我们看来，期望机器完全替代医生做出诊断是不现实也不合理的。人工智能系统与医生之间应该发展出一种协作关系。基于 Transformer 的生成模型主要负责捕捉信息点，并生成问句，可以帮助医生更好地采集信息，提升医生的接诊效率。另一方面，我们的产品旨在提升医生的接诊效率，为医生提供参考意见和辅助支持，尽量避免漏诊、误诊。
A：我们的产品目前主要面向以下4个场景：诊前、诊中、诊后、互联网问诊。就线下诊前场景，我们为医院提供的服务主要涉及预诊和分诊。分诊功能可以根据患者的描述初步判断患者的病情和需求，为其分配合适的科室和医生，也可以排除掉一些并不适合在当前医院就诊的患者。
预诊功能指的是在患者见到医生之前，以问答对话的方式了解患者的病情，收集患者的信息，并形成发送给医生的报告，可以大大节省医生了解病情和撰写病历的时间。这样一来，对于一些挂号速度较慢的老年人，系统可以根据预诊结果为其分配绿色通道。此外，我们的系统还可以为患者安排一些基础检查，并在各个环节中提醒患者相关的注意事项，从而优化医疗资源配置。
在诊中场景下，我们的系统主要负责提升医生的服务效率和接诊意识，并且为患者提供一些常规、通用的医嘱（如换药指示）。
在诊后，我们的系统主要提供用药和随访管理服务。就用药管理服务而言，我们的系统可以按照医生的医嘱和说明书提醒患者按时、按规服药。就随访管理服务而言，系统可以将患者分成不同的组，搭配不同的随访逻辑，事先收集患者的病情发展信息，并将其传送给医生，构建起患者和医生沟通的桥梁。
此外，互联网问诊服务可以帮医生完成相当大一部分的预诊工作，节省医生之后的诊断时间，提升医疗效率。
Q8：目前左手医生产品的落地覆盖情况大概是什么样？
A：并不是每家医院都会采用全套的左手医生产品。目前，左手医生累计服务了全国范围内的100多家三甲医院。在全国Top100的医院中，超过20家医院选用了左手医生产品。就北京地区而言，北京协和医院、北京妇产医院、北京医院、天坛医院、安贞医院都是左手医生的客户。
Q9：医疗人工智能系统会不会影响医务工作者的就业机会？是否会对实体医疗机构形成冲击？
A：不会。我们的产品仅仅是帮助医生提升医疗效率和接诊意识，优化医院医疗资源的配置。最终还需要医务工作者做出决策并开展医疗工作。
Q10：诊后用药管理服务是否可能与其它的医疗设备结合？左手医生是否会布局人工智能辅助的新药研发技术？
A：目前，占据主导地位的移动终端仍然是手机。的确有人在尝试开发智能药盒，但是目前我们周围已经存在了许多的智能设备，我们需要打通这些智能设备连接的桥梁，实现智能化业务场景，并不一定要专门开发智能药盒。
就人工智能辅助新药研发而言，我们认为该方向尚处于萌芽阶段，并没有收集到大量的用户反馈数据。
Q11：左手医生是否考虑针对心理疾病、精神疾病开发产品？
A：我们在今年年初与全国最大的精神病专科医院康宁医院集团签署了合作协议。双方希望利用人工智能帮助精神科大夫。在此项合作中，我们的业务主要涉及诊疗和沟通两个场景。就诊疗而言，我们希望通过人工智能技术规范精神疾病的诊断。就沟通而言，医生在给患者看病时需要一边与患者交流，一边在电脑中记录下来。我们的设备可以与患者沟通，与患者进行初步的常规交流治疗，在需要下达诊疗意见时再由医生接替。我们试图帮助医生在临床过程中提升工作效率、接诊意识，并为患者提供心理疏导服务。在具体的实现过程中，我们采用“神经网络+知识图谱”的架构，在保证后端知识引导的条件下，实现准确、多样化的文本生成。
Q12：能否分享一下您从就职于百度公司到自己创业的心路历程？
A：我们创始团队的核心成员来自百度，最开始从事搜索引擎研发业务。我们认为当时有三种搜索场景仍然存在一定的改进空间：（1）资源寻找类。用户有时会在搜索结果中翻很多页，才能找到真正满足需求的下载资源。（2）决策类。用户询问搜索引擎是否该做出某种决策。（3）医疗信息。由于搜索出的网页不权威，患者会不断地查看其它搜索结果；由于搜索结果篇幅有限，承载不了太多信息，患者可能会翻很多页，从而寻找更多的可能性。因此，我们考虑完成从搜索框到对话框的转变，使系统与用户进行交互，在问诊过程中与患者沟通，最终生成报告。
2015年创业之初，左手医生的目标是打造一个更加智能的对话机器人式的搜索引擎，让患者可以随时随地获得更精准、更个性化的医疗信息。由于初始团队成员曾在百度从事自然语言处理和知识图谱研究，我们初期的产品设定为用于问诊的对话机器人和临床辅助决策支持系统。
之后，在2019年，我们把临床辅助决策支持系统的业务剥离给百度后，将所有精力集中在前端的对话机器人。我们发现，想要使机器模拟医生，光靠知识图谱是不够的，还需要更好地去学习医生的临床经验，学习临床的问诊记录，所以我们现在逐渐拓展了硬件业务。
Q13：智慧医疗赛道目前十分热门。请问您对该赛道的发展有什么评价？
A：目前许多新生的智慧医疗企业的业务模式并不一定经得起推敲。从宏观上说，国家对医疗领域的投入在持续增长中。但是从微观上说，各个细分的领域仍然存在很大的偶然性。
左手医生在发展过程中也在不断探索合理的商业模式。我们最初希望做一个更加智能的搜索引擎。2016 年，IBM Watson 受到关注之后，我们也考虑过让机器学习病历、学习文献，为医生提供更好的临床辅助。在不断摸索的过程中，我们认为，不能让公司盲目扩张，从医疗智能化公司变成信息化建设厂商。
我们一直在思考人工智能究竟能带来怎样的商业价值。我们认为，未来国家鼓励的大方向是企业靠价值贡献获利，而不是靠垄断之后的抬价获利。具体到医疗领域，国家需要的是优质的医疗资源，我们的价值就在于打造一群人工智能“医疗专家”。
左手医生旨在打造一个智能引擎，通过第三方平台收费。通过这个智能引擎，我们还可以引入医疗资源，招聘全职或兼职医生，通过医生和引擎的合作，直接服务患者。我们不仅提供诊前、诊中服务，还为患者提供诊后康复、用药、随访管理服务。
Q14：与百度、阿里、腾讯、丁香园等公司的竞品相比，左手医生的知识图谱服务有何特点？
A：阿里巴巴、科大讯飞等公司都是我们的客户，他们在使用各种不同的左手医生的服务。我们目前与百度、字节跳动等公司也有合作。我们会借鉴各个合作伙伴成功经验，思考他们成功的原因，在对比中找准左手医生自己的定位。我们不会做低价竞争，而是信奉价值驱动，帮助客户创造更大的价值。
左手医生团队十分务实，我们既有自己的技术，也有自己的价值观，能够将技术落地。我们长期不断积累自己的技术，产品在医院获得很好的口碑，目前在细分领域中处于较为领先的位置。
Q15：左手医生近期完成了B轮融资，请问这笔融资将投入到哪些方面？
A：我们希望将B轮融资用于两个方面，团队扩张和商业化拓展。具体就商业化拓展而言，我们从提供智能引擎，会同步延伸到提供医疗健康服务。我们可以为医疗机构、药店等提供互联网医院服务接口，提供线上的复诊续方或完整的诊后服务。我们将不断扩大服务的规模，并以此获取更大范围内的数据，持续提升优化产品的性能。
A：从技术上说，想要做出一个特别拟人化的机器人是十分困难的，需要一定时间探索其中的关键技术，也需要一些政策法规方面的支持。在商业化落地方面，也需要支付端给予配合。
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