“知识图谱” (Knowledge Graph)是谷歌在2012年提出的一个技术概念，它是语义搜索的一个使用，可以将搜索后果停止知识零碎化，任何一个关键词的输出都能导出完好的知识体系。除了能为用户停止搜索、引荐等具效劳外，知识图谱在垂直范畴的使用也在不时延生和拓展。

其中，来自北京的创业团队康夫子正经过构建医疗知识图谱，打造精准的人机对话模型，并推出、和三项针对医疗资讯和问诊的效劳。

借助AI打造机器人医生，添加医疗资源供应

“次要是让计算机在阅读海量的医疗文献和电子病历数据后，自动学习诊断逻辑，并停止推理计算”，康夫子开创人&CEO张超通知猎云网（微信： ilieyun
），自然言语了解是知识图谱依托的重要技术之一，此外，知识图谱的构建还离不开庞大的数据支撑，而医学作为一门知识驱动类的学科，“假如能多维度搜集足够丰厚、牢靠的数据，就能在辅佐决策层面发扬使用的价值”。

方面，由于不同医院的数据编码各异、写法也千差万别，因而，康夫子需求应用NLP技术，深度发掘和剖析医疗文本的信息，将非构造化文本方式的病历数据变成可用于统计、查询和剖析的构造化数据，以便机器可以精确完好地“读懂”病历。

以后，其病历构造化模块曾经在国际20多家大三甲医院中全院级别运用。

(Clinical Decision Sopport System,简称 CDSS)这局部，次要是完成智能辅佐临床决策，可以缓解基层医生资源缺乏的成绩。临床对辅佐诊断的要求绝对比拟高，因而关于结论的可揣测性要求十分严厉。康夫子这套基于机器学习、人工智能和NLP的零碎，经过对海量病历停止深度发掘和学习，将经历丰厚的专家经历提炼成AI模型算法。

在线体验智能诊断功用（附局部导诊步骤）

例如，当医生填写完病历剖析患者的病情后，零碎会弹出提示，给出引荐的医治方案和建议，以降低医疗风险，防止基层全科医生由于经历缺乏而能够形成的误诊、漏诊的状况。

则次要承当分诊导诊效劳。患者在医院大厅挂号时，只需在零碎中填入姓名、年龄等信息，并输出相应症状，“医生”就能经过模仿医生讯问患者病情，获取患者病情信息，并基于医疗知识图谱，给出疑似疾病、引荐就诊科室。

“我们希望可以为患者提供比拟精准的回复和决策，比方咳嗽三天和咳嗽三个月，患者没有方法去判别详细病情的差别”，张超表示，“全科机器人医生不只能处理患者不晓得挂哪个科室、自觉就医的成绩，加重导诊台人工效劳的压力，进步效劳效率，还无效天时用了‘候诊’的工夫，节省医生写病历的工夫，进步诊疗效率”。

在线体验智能问答功用（附局部问答步骤）

据悉，康夫子目前已吸收2000多万本医疗文献、超400万份病例报告，可在其中提取50%～90％的知识点（依据内容复杂水平有所差异），知识精确率超越90%，掩盖了一切科室约6000种罕见疾病。

而这些成果，团队只花了不到三年的工夫。2015年，张超辞职分开了任务五年的百度，从百度自然言语处置部资深研发工程师、文本知识发掘方向担任人，转型成为一名创业者。之后，两位技术合伙人，前百度初级研发工程师张冲和前百度NLP初级研发工程师栗晓华也陆续参加。

辞职百度转型创业，应用AI将医生从冗杂的休息中束缚出来

创业初始，团队瞄准的是做孕妇饮食养分的安康剖析和食谱引荐——依据孕妇的饮食状况，基于构建孕妇人群知识图谱，提出合理安康的饮食建议。

但由于这个项目的刚需不强，AI技术的发扬空间无限，因而半年后，康夫子决议停止项目转型。此时，基于多年的行业积聚和体验，张超发现，在网站搜索上，医疗安康类的成绩经常会呈现很多答案，但回复却并不准确，同一种症状甚至会有十几个能够呈现的病症后果，用户体验并不好。

 依据症状、诊断、医治三个维度中的一种或多种组合引荐类似病例

最终，团队决议基于此前的技术积聚，经过“AI＋数据”的形式赋能医疗安康范畴，从医院端（效率）和患者端（体验）提升医疗行业效率。张超表示，短期内将收取一定的效劳费，临时则是经过增值效劳去变现，比方撮合买卖，协助患者做安康管理、预警等。

鉴于医疗行业自身的特质，技术才能和行业资源必需兼备，对此，张超表示，“我们并不直接接触B端，而是和专业的机构协作，基于他们搜集的数据，我们再在这些经过脱敏的数据的根底上停止整理。在这个进程中，新的协作同伴也会不时找过去”。

近日，康夫子就与国际抢先的云计算辨认指导厂商浪潮集团无限公司（以下简称浪潮）、山东安康医疗大数据无限公司（以下简称山东安康医疗）达成战略协作，依托山东安康医疗的数据资源，以及浪潮在全国范围内的“浪潮安康医疗大数据云平台”，结合康夫子在医疗数据管理、AI技术等方面的积聚，推进智慧医疗的落地。

关于一切“AI＋”项目来说，只要了解了行业和场景，才干真正智能化。接上去，康夫子还将围绕康复、随访等场景停止近程医疗安康管理。

2010年，张超研讨生毕业后就拿到了百度的offer，虽然也是在做自然言语处置相关的业务，但概念并不像明天这样为人所知。

比照AI浪潮带来的行业泡沫，他笑称，“当年我们在百度做自然言语处置，很多人不懂，我们就说我们是做搜索的；明天，我们说我们是做自然言语处置的，人们会问，你们详细是做那一块，很显然，认知层面发作了很大的改动”。

而关于AI近几年的过热、无序甚至失衡的泡沫景象，以及行业人才薪酬水涨船高，张超坚持开放的态度，他以为，以后AI行业的人才原本就十分少，也还远没有到全民化，团队能不能吸引人才并不完全指望“泡沫”的幻灭，能否具有足够的前景、团队实力以及开创人能否值得信任。

“泡沫要中立来看，能够会糜费一局部资源，但就像驾驶一艘船出海一样，风大能够吹翻船只，但有风才干远航，这些都是客观存在的要素，并不是招致项目走不下去的理由”。

：病历构造化、临床决策支持零碎CDSS、全科机器人医生
：北京康夫子科技无限公司
： http://www.kangfuzi.com

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