近年来，AI技术在医疗中的应用越来越广泛。不仅仅是治疗环节，AI同样服务于诊前导诊、诊中把控和诊后监测等大健康行为范畴。
2020年新冠肺炎疫情彻底改变了人们和政府机构的就医思维，“AI＋互联网”的非接触式医疗大展身手。2月初线上看诊纳入国家医保，4月10日国家发展改革委、中央网信办印发《关于推进“上云用数赋智”行动，培育新经济发展方案》推进互联网医疗医保首诊制和预约分诊制，并首次将互联网首诊纳入医保报销范围。
但是线上看诊受到诸多限制：没有查体、无法完成各项检验检查、问诊能力不足等，以致医生与患者间在线沟通比面对面看诊时间更长。无接触式的在线看诊方便了患者，但对医生而言却增加了时间。
在AI辅助诊疗的领域，近年来大量企业投入单病种影像识别辅诊应用的研发，但受到技术能力、病历数量等多方面的限制，短时间内难以达到辅助诊疗所要求的高精准度，加之不同地域、不同医院的设备差异，解决方案的复制能力也受到影响。同时，专科医生对本科病症经验丰富，对单病种影像识别需求有限。因此，在医疗AI产品中，真正能让医生受益的是跨多专科的AI辅诊系统。
奕诊医疗咨询有限公司（以下称“奕诊智能”）潜心打磨15年，其知识图谱涵盖心血管科、呼吸科、消化科、神经内科、肾脏内科、内分泌科、感染科、肿瘤科、免疫科、普通外科、妇科、儿科等12大专科、4000余种疾病。从典型到非典型症状，从常见病到罕见病全覆盖，能够做到全面多专科精确辅诊，还可向医生提供可能的鉴别诊断、查体、检验检查等指导，并精准对症建议处方。
从电子病历到AI医生
奕诊智能的创始人兼CEO戈家霖是斯坦福大学跨人工智能、工程经济、计划管理3学门博士。人工智能的应用场景广阔，戈家霖先后创办了8家科技公司，其中4家与人工智能技术相关。
戈家霖博士告诉动脉网，“AI＋医疗”的想法其实早就存在于自己的脑海中。美国对电子病历的详细程度要求非常高，1999年，戈家霖博士带领团队进入电子病历领域时就希望能借助AI的力量，但当时的技术水平和硬件设施都不足以支撑项目的推进，因此他们决定先做知识结构化的筑底工程。
戈家霖博士的团队做出了世界上最早结构化的电子病历系统，供百余家医院及医疗机构使用。经过10多年的沉淀，搜集了超过4亿5千万份完整病历数据量。有了大量的数据积累，戈家霖博士开始以电子病历为基础，打造一个真正的人工智能医生。
“全专科诊断是AI领域中的喜马拉雅山，而要登圣母峰顶不是一件容易的事。”戈家霖博士在采访中说道，“我们了解到，国内非常缺乏高水平的全科医生，而这一现象又导致了群众一生病就往大医院跑，造成医疗资源失衡的现状。因此，我们决定把解决这一问题作为奕诊智能的使命。”
2015年，奕诊正式在上海落地生根，推出研发多年的多专科AI问诊、分诊、辅助诊疗系统，其中包括软件及硬件产品，产品线贯穿诊前、诊中、诊后，线上至线下，商业上对于不同的医疗机构都能提供完整的服务。
（奕诊智能供图）
耗时十数年开发结构化底层数据
奕诊AI辅诊系统的核心是一个有十亿关联神経元的庞大医学知识图谱，以及精准的AI医生推理引擎。平台底层的《奕诊AI深度诊断》根据患者问诊信息，依循证医学逻辑实时计算最佳的可能诊断及鉴别诊断。到目前为止，奕诊AI辅诊系统已经覆盖了12个大的内科、专科，4000余个病种。
能够成为医生认可的辅助诊断系统必须通过标准极高的准确性及全面性考验。奕诊团队从2005年起运用机器学习对来自100多家大型医院的脱敏病案以及1000多万份医学期刊、报告进行监督学习，由18位斯坦福大学医学专家及近百位的资深医生跨国共同进行专家标注，构建出包含10亿神经元的知识图谱。
为了在庞大的知识图谱上搜索最佳路径，找出可能的诊断结果并排序，奕诊团队首创《深度医学推理引擎》，开发了运用包括贝叶斯网络、超阶抽象搜索、强化学习等9种AI技术的多维度推理引擎，实时推理、计算诊断。
“奕诊多专科AI医生就像十多位专科医生联合会诊一样，可以在不同的医疗机构或健康领域发挥专业功能。因此我们把奕诊AI医生辅诊系统运用到各个场景提供全方位的服务：从三甲医院到基层医院、从诊前到诊后、从实体服务到在线服务。”戈博士介绍道。
缩短等待时间，大幅减少漏诊误诊
排队3小时，就诊3分钟。奕诊AI全专科问诊分诊辅诊平台植基在奕诊《AI深度诊断》核心上，在医联体及医院智能预问诊，多层次全流程分诊，并辅助医生精准诊断治疗，全面性大幅提高医生诊断水平与看诊效率。
奕诊智能把诊前阶段分为了AI预问诊、AI自动分诊和检伤分级3个部分，并分别打造了手机APP、问诊机器人和体征问诊舱3款产品。
近年来，随着智能机器人技术和医疗的结合，智能导诊机器人逐渐成为了医院的一道新的风景线。奕诊智能的导诊机器人也在上海复旦大学附属中山医院徐汇医院、上海市第十人民医院落地使用。
（奕诊智能供图）
患者到医院就诊前在家里就可以通过奕诊APP进行预问诊，到医院后也可以先通过机器人进行预问诊，医院内设置的体征问诊舱还可以实时采集患者血压、脉搏、体温、血氧饱和度、呼吸频率等生命体征数据，精准检伤分级。患者完成预问诊后，机器人会自动建议分级、自动匹配相应科室，并直接为患者挂号。患者在见到医生之前，就可在智能系统的引导下，做一些基础检查。
此外，这套系统在急诊科同样能发挥很大的作用。95％急诊患者神志清醒、尚可表达，奕诊机器人在40秒内完成全部生命体征监测，给护士或患者动态提示针对性的问题进行问诊，并在90秒内完成分级和分诊，合理高效地调度急救资源。医院反馈给奕诊的数据显示，这一模式大幅提高了诊断和分诊的效率和准确率。
与市面上许多AI辅诊产品不同，奕诊AI预问诊系统在患者主诉时，不仅可以由患者自己输入，也动态提示患者是否有其他相关症状，层层递进、问诊推理。戈博士告诉动脉网，这样的问诊形式可以让患者更加准确地表达症状，不会漏掉重要信息，同时通过机构化数据，协助AI算法进行更精准的诊断，能够有效避免漏诊、误诊的情况。这也正是奕诊潜心开发了15年所攻克的难点。
医生在奕诊的医生端系统可以看到该患者的完整病情和系统初步诊断，并全面了解可能的高危及罕见病。戈博士介绍道：“一般资历的专科医生大约熟悉几十种病，奕诊系统全面提示高危及罕见病的鉴别诊断，并给出对应的检查检验建议供医生参考，等同一个医生的实时导航仪。”
医生诊断完成后，系统同时生成结构化电子病历，更好地支持大数据分析及智能管理。
进一步扩大知识范围，打造高效就诊流程
奕诊AI系统自2015年至今，已经成功在上海复旦大学附属中山医院徐汇医院、第十人民医院顺利上线，并在徐汇区卫健委、中山医院、徐汇区中心医院及区内基层医院完成医联体线上问诊分诊系统。更透过互联网战略伙伴，对全国数百家医院提供智能预问诊与分诊服务。
“一个两岁左右的小孩可以轻易地分辨猫和狗，但是要让机器学会分辨，需要经过成千上万人工标注过的影像数据训练才能勉强做到。”戈博士在接受采访时风趣地表示，目前AI机器学习只有两岁小孩的智力，以机器学习为核心的人工智能要达到医疗水平，并不是一件容易的事。
戈博士说道：“人工智能的基础是大量的知识，而建立医学知识结构需要大量的时间与相应的技术。我们花了15年时间打磨的结构化知识图谱是奕诊智能最大的技术壁垒。”
谈及未来的发展，戈博士表示，奕诊智能目前有线上和线下两个互补的板块，AI系统已经有了精准的诊断能力辅助诊疗，未来将持续扩大知识范围与深度，为患者和医生打造更加高效的就诊流程。
作者：邓可星
