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。