耗時近 15 年，投入近 4 億元，奕診智能（以下簡稱 “奕診”）融合了醫學的嚴謹精神以及工匠的精細風格，研發完成了一套完整的 AI 輔診系統。
早在 2005 年，奕診就已經開始步入前瞻性的 AI 醫療系統研發之路，但該公司的董事長兼 CEO 戈家霖表示，AI+醫療的想法其實早就在自己的腦海中存在。“1999 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，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築底工程。我們是世界上最早結構化的電子病歷系統，支持了數百家醫院及醫療機構。” 他回憶道。
作為一個創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業者，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。“全專科診斷一直是 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，所以其開始了對於 AI 醫療的十數年研發之路。
不過，在該事業很開始時，他發現挑戰極大，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諮詢作為 AI 診斷的第一站標的。“同時，我們也瞭解到國內非常需要很多高水平的醫生資源。” 他表示，國內醫療領域的巨大矛盾是醫患資源的嚴重失衡，所以，這成為了最終奕診致力的方向。經過十年的時間打磨後，2015 年，奕診正式在上海落地生根。其研發了奕診推出的多專科綜合 AI 輔助診療系統，其中包括軟件及硬件產品。其產品線貫穿診前、診中、診後，線上至線下皆有佈局，因此其商業上也提供不同模式，保持彈性。
據介紹，奕診 AI 輔診系統的核心是一個有十億關聯神経元的龐大醫學知識圖譜，以及精準的 AI 醫生推理引擎。到目前為止，奕診 AI 輔診系統已經覆蓋了 12 個大的內科、專科（包括心血管科、呼吸科、消化科、神經內科、腎內科、婦科、內分泌感染、腫瘤科、免疫科、普通外科、兒科），4000 個病種。“AI 醫生就像一個高明的醫生一樣，他可以用專業能力在不同的醫療機構或健康領域發揮功能。因此我們把奕診 AI 醫生輔診系統揉進各種場景提供全方位的服務：從三甲醫院到基層醫院、從實體服務到在線服務。” 戈家霖介紹說。
奕診 AI 輔診系統可以直接賦能給各科醫生，可為三甲醫院的醫生節省大量的時間。其可以實現，在家 AI 自診，及在醫院做到精確的分診及準確複診。
戈家霖介紹了幾個典型的應用場景：首先是醫院的導診及輔診系統，一個患者到醫院可以先通過機器人進行預問診，該系統可以實時採集患者血壓、脈搏、體溫、血氧飽和度、呼吸頻率等生命體徵數據，精準檢傷分級。在患者完成 “預問診” 後，機器人會自動建議分級、自動匹配相應科室，並直接為患者掛號。患者在見到醫生之前，就可在智能系統的引導下，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院共同推出的遠程 AI 自診系統，幫助減少交叉感染風險。
醫生在系統的醫生端可以全方位的瞭解該患者的健康情況，包括一些罕見的症狀均會被強調。“一般資歷的醫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，相當於是一個醫生的輔助導航器。” 戈家霖解釋道。
此外，奕診 AI 輔診系統還可以助力急診科。據介紹，AI 系統可以在 40 秒鐘內完成對患者全部生命體徵的檢測，並在 3 分鐘內完成檢測報告和分級。對於神志清醒、尚可表達的患者，機器人會給護士提示 6 個問題，完成這 6 個有針對性的問題後，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，有個細節需要被關注：與很多 AI 醫療輔診產品不同，奕診 AI 輔診系統在患者主訴時，是提供的症狀勾選的方式，而非患者自己全輸入。往往患者自己輸入病症描述，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據更多是非結構化數據，對於 AI 系統來說還要進行比較複雜的處理。顯然，奕診 AI 輔診系統在此問題上進行了較好的處理。不過，以選項的方式對於系統數據的豐富程度及知識圖譜能力要求變得非常高，不然將容易出現漏診、誤診的風險。戈家霖直言，這也是奕診之所以花了十數年潛心研發的難點所在。“底層的結構化部分是非常花功夫的。” 他表示，數據結構化和知識圖譜的建立都是非常有挑戰性的事。
“我們需要學習數千萬份病例，大量的醫學期刊、報告。” 戈家霖介紹道：“我們找出了差不多二十幾萬項醫學概念，這看起來似乎不是很大的數據量。但其中，咳嗽可能跟 250 種疾病相關，胸痛可能和 3、400 種疾病有關，每個醫學概念都差不多會與 100 個其他醫學概念相關。所以，20 萬的 100 倍，意味著我們要在 2000 萬的數據中分清楚其關係及關係強度。” 他表示，首先是需要從大量專業數據中訓練學習，然後還需要與頂級的醫學專家共建完善知識圖譜。據悉，奕診的專家標註團隊裡包括美國斯坦福大學 18 位專科醫生，11 位專家，上海 60 餘位醫生，香港 8 位專家。
再到臨床上來說，患者的年齡、性別，生活習慣等等因素均會對診療結果有一定的影響，所以整個知識圖譜的量又翻倍擴大。“我們總結了大概五十幾項其他風險因素，這五十幾個新的維度乘以 2000 萬的醫學概念邏輯就變成了 10 億。” 戈家霖表示，在這個過程裡，還需要把人跟機器互相結合，才可以慢慢把龐大的數據知識庫給建起來。“我們覆蓋的不僅是常見病，還包括大部分罕見病。除此之外，我們也要覆蓋病理因需，因為在最後的 5%，需要靠病理來推論疑難雜症是什麼。我們要對整個人的健康機制足夠理解以後，才能夠針對最難的 1%、2% 並追根到底。” 他表示這樣的嚴謹邏輯可以有效減少漏診、誤疹。
據介紹，奕診 AI 輔診平臺已成功落地上海多家醫院，此前曾在世界人工智能大會上榮登 AIWIN 榜單。此外，據公開信息顯示該公司已經完成了 A 輪融資。戈家霖表示，奕診未來也會積極尋求新的融資。
閱讀更多 動點科技 的文章
