主動式AI標志著左手醫生對人工智能醫療技術應用的全新認知和創新探索。左手醫生希望主動式AI能給醫療健康領域合作伙伴帶來更好的應用價值體驗。

隨著智慧醫院建設不斷提速，人工智能與醫療的融合更加緊密，落地應用場景呈現多樣化。基于知識圖譜推理的AI醫生，已經廣泛應用于醫院眾多特定場景中。

我們把這種完全由知識圖譜驅動的學習方法稱為被動式AI，而把基于領先的學習框架和強大的算力支撐，讓機器主動從數據中學習并模擬醫生服務的方式稱之為主動式AI，它是左手醫生創新提出的醫療人工智能新形態。我們希望借助主動式AI，讓智能醫生去學習、復制線下的優質醫療資源，幫助醫生在線上高效地服務海量患者，用技術手段放大優質醫療資源的價值。

從技術上來說，主動式AI可以實現主動學習海量醫療數據。從應用上來說，主動式AI能夠為醫生、患者提供主動式服務。

在被動式學習階段，我們需要標注大量的數據來構建知識圖譜，指導機器被動學習某類特定任務。然而，人工標注醫療數據的成本極高，同時訓練出來的模型只能完成指定任務。如果超出狹窄的特定領域，人工智能可能就變成了人工“智障”。

由于學習方式的落后，被動式AI在具體應用中暴露出較多不足，具體表現在：AI一直按照人的學習思路在學習，單純靠知識和經驗驅動AI推理計算；只能按照預設的邏輯，圍繞針對性任務進行建模；語義理解、文本生成、多任務協同等技術制約著AI在真實世界的靈活應用；用戶體驗差，研發成本高，推廣耗時久，應用瓶頸低。

我們認為，被動式AI不能代表醫療行業人工智能未來發展的趨勢。智能醫生未來服務患者的終極形態應該是怎樣的？一定需要先構建知識圖譜，再針對特定任務準備大量規則，最后通過工程師夜以繼日地編寫到計算機里嗎？

從2019年開始，左手醫生研發團隊創新地將自監督學習與醫療場景結合，讓AI在醫療領域的海量數據中實現主動學習，進而靈活支持多類醫療AI任務，極大提升數據利用效率，其應用效果遠超傳統被動式學習模型。

其中，主動式AI學習有一個關鍵點，訓練機器的數據要從何而來？承載主動式學習的機器，就是左手醫生業內首創研發的診室聽譯機器人。

診室聽譯機器人是左手醫生推出的第一款智能硬件設備。它放置于醫院診室桌上，在醫患問診時進行實時錄音，自動分離出醫患語音，再把語音轉化成文字，在智能理解溝通內容后，無需醫生二次口述，即可自動生成電子病歷。

除了幫助醫生書寫病歷，我們還希望診室聽譯機器人能跟著頭部醫院的專家學習診療邏輯，讓機器在真實醫療場景中直接接受訓練學習，最終實現AI主動從醫患溝通中擬合問診邏輯，進而在多場景中給患者提供擬人化的優質醫療服務。借助診室聽譯機器人的技術突破，讓AI跟隨專家主動學習，快速、優質地打造AI醫生。

讓機器從醫生診療場景中直接學習的好處，比被動式AI具有里程碑式的突破：從知識驅動升級為數據、知識雙輪驅動，AI自動從問診數據中模擬醫患溝通；AI直接理解患者語言，而不是讓患者給與結構化輸入，具有更佳用戶體驗；持續補充優質數據和算力即可大幅度提升AI能力，讓智能醫生更快成長；支持人機協同式服務，可突破既定邏輯的人機對話。

除了主動式學習，主動式AI還包括主動式服務。我們希望智能醫生能夠為醫生、患者提供主動式服務。

主動式服務通過左手醫生現有智慧服務產品已經成為現實。在醫生問診過程中，診室聽譯機器人可以智能分析溝通過程，主動為醫生提供智能輔助，比如臨床路徑、問診質控、專病庫構建、患者教育、漏診誤診提醒等。

對于患者來講，診室聽譯機器人也能提供主動式服務。比如說，患者可以通過掃描二維碼，和診室聽譯機器人進行關聯，因為設備已經了解患者病情，智能醫生可以把電子醫囑、患教知識、用藥管理、隨訪管理、健康管理等信息推到患者手機上。

展望未來，左手醫生希望借助人工智能技術創新和算力支持，以及智慧醫院建設的推進，依托頭部醫院的優質醫療資源，持續優化智能醫生水平。主動式AI通過學習頭部醫療資源，讓醫生和機器人醫生聯手，為行業輸出更多的優質醫療資源。