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耗時近 15 年，投入近 4 億元，奕診智能（以下簡稱 “奕診”）融合了醫(yī)學的嚴謹精神以及工匠的精細風格，研發(fā)完成了一套完整的 AI 輔診系統(tǒng)。

早在 2005 年，奕診就已經(jīng)開始步入前瞻性的 AI 醫(yī)療系統(tǒng)研發(fā)之路，但該公司的董事長兼 CEO 戈家霖表示，AI+醫(yī)療的想法其實早就在自己的腦海中存在?！?999 年，我進入電孑病歷領域時，也打算用 AI 技術，但當時的科技水平預問診系統(tǒng)，包括軟硬件平臺都不足以支持。所以，我當時先做了知識結構化的筑底工程。我們是世界上最早結構化的電子病歷系統(tǒng)，支持了數(shù)百家醫(yī)院及醫(yī)療機構。” 他回憶道。

作為一個創(chuàng)辦了八家高端科技公司，其中有四家與 AI 科技有關的科技狂熱創(chuàng)業(yè)者，戈家霖似乎特別熱衷用科技帶來變革，也對難攻克的事物非常有興趣?！叭珜？圃\斷一直是 AI 領域中的喜馬拉雅山?！?他說，而自己則希望勇攀這座艱難的高峰，所以其開始了對于 AI 醫(yī)療的十數(shù)年研發(fā)之路。

不過，在該事業(yè)很開始時，他發(fā)現(xiàn)挑戰(zhàn)極大，因市場需求不明，所以決定先以大型連鎖藥店中的非處方藥智能咨詢作為 AI 診斷的第一站標的?！巴瑫r，我們也了解到國內(nèi)非常需要很多高水平的醫(yī)生資源?！?他表示，國內(nèi)醫(yī)療領域的巨大矛盾是醫(yī)患資源的嚴重失衡，所以，這成為了最終奕診致力的方向。經(jīng)過十年的時間打磨后，2015 年預問診系統(tǒng)，奕診正式在上海落地生根。其研發(fā)了奕診推出的多?？凭C合 AI 輔助診療系統(tǒng)，其中包括軟件及硬件產(chǎn)品。其產(chǎn)品線貫穿診前、診中、診后，線上至線下皆有布局，因此其商業(yè)上也提供不同模式，保持彈性。

據(jù)介紹，奕診 AI 輔診系統(tǒng)的核心是一個有十億關聯(lián)神経元的龐大醫(yī)學知識圖譜，以及精準的 AI 醫(yī)生推理引擎。到目前為止，奕診 AI 輔診系統(tǒng)已經(jīng)覆蓋了 12 個大的內(nèi)科、?？疲òㄐ难芸?、呼吸科、消化科、神經(jīng)內(nèi)科、腎內(nèi)科、婦科、內(nèi)分泌感染、腫瘤科、免疫科、普通外科、兒科），4000 個病種?！癆I 醫(yī)生就像一個高明的醫(yī)生一樣，他可以用專業(yè)能力在不同的醫(yī)療機構或健康領域發(fā)揮功能。因此我們把奕診 AI 醫(yī)生輔診系統(tǒng)揉進各種場景提供全方位的服務：從三甲醫(yī)院到基層醫(yī)院、從實體服務到在線服務?！?戈家霖介紹說。

奕診 AI 輔診系統(tǒng)可以直接賦能給各科醫(yī)生，可為三甲醫(yī)院的醫(yī)生節(jié)省大量的時間。其可以實現(xiàn)，在家 AI 自診，及在醫(yī)院做到精確的分診及準確復診。

戈家霖介紹了幾個典型的應用場景：首先是醫(yī)院的導診及輔診系統(tǒng)，一個患者到醫(yī)院可以先通過機器人進行預問診，該系統(tǒng)可以實時采集患者血壓、脈搏、體溫、血氧飽和度、呼吸頻率等生命體征數(shù)據(jù)，精準檢傷分級。在患者完成 “預問診” 后，機器人會自動建議分級、自動匹配相應科室，并直接為患者掛號?；颊咴谝姷结t(yī)生之前，就可在智能系統(tǒng)的引導下，做一些基礎檢查。在家自珍方面，比較典型的應用即是奕診在疫情中，與上海市第十人民醫(yī)院共同推出的遠程 AI 自診系統(tǒng)，幫助減少交叉感染風險。

醫(yī)生在系統(tǒng)的醫(yī)生端可以全方位的了解該患者的健康情況，包括一些罕見的癥狀均會被強調(diào)?！耙话阗Y歷的醫(yī)生大概只知道幾十種病，或者平常只處理幾十種病，我們幫他們形成一個比較大的助力，所有的罕見的診狀全部列出來供他參考，相當于是一個醫(yī)生的輔助導航器?！?戈家霖解釋道。

此外，奕診 AI 輔診系統(tǒng)還可以助力急診科。據(jù)介紹，AI 系統(tǒng)可以在 40 秒鐘內(nèi)完成對患者全部生命體征的檢測，并在 3 分鐘內(nèi)完成檢測報告和分級。對于神志清醒、尚可表達的患者，機器人會給護士提示 6 個問題，完成這 6 個有針對性的問題后，智能機器人即可對患者進行自動分級。一二級需要馬上送入搶救室，三四級可以稍等。這樣可以更大效率地分配調(diào)度急救資源，危急的病人也可以及時被搶救。

值得一提的是，有個細節(jié)需要被關注：與很多 AI 醫(yī)療輔診產(chǎn)品不同，奕診 AI 輔診系統(tǒng)在患者主訴時，是提供的癥狀勾選的方式，而非患者自己全輸入。往往患者自己輸入病癥描述，會導致幾方面問題，首先是表達不清晰，描述不準確，容易漏掉重要信息，其次是患者主訴的數(shù)據(jù)更多是非結構化數(shù)據(jù)，對于 AI 系統(tǒng)來說還要進行比較復雜的處理。顯然，奕診 AI 輔診系統(tǒng)在此問題上進行了較好的處理。不過，以選項的方式對于系統(tǒng)數(shù)據(jù)的豐富程度及知識圖譜能力要求變得非常高，不然將容易出現(xiàn)漏診、誤診的風險。戈家霖直言，這也是奕診之所以花了十數(shù)年潛心研發(fā)的難點所在?！暗讓拥慕Y構化部分是非?；üΨ虻?。” 他表示，數(shù)據(jù)結構化和知識圖譜的建立都是非常有挑戰(zhàn)性的事。