長久以來，就醫排隊時間長、檢查時間長、交費時間長，一直被老百姓所詬病，再加上看病時間短，被戲稱爲“三長一短”。

隨着互聯網醫療、人工智能、大數據的興起，不少創業者看到了“AI+數據”在提升醫療行業效率方面的潛力。張超也是其中之一。

曾在百度工作五年，擔任自然語言處理部資深研發工程師、文本知識挖掘方向負責人，對於“AI+數據”應該如何應用醫療領域，張超有着自己的“算盤”。

2015年，張超創立了康夫子，通過建立“醫療大腦”知識圖譜，推出了左手醫生開放平臺和麪向C端用戶的左手醫生APP。

目前“左手醫生”覆蓋了醫療35個科室共6000多種常見病，具備智能自診、智能導診、智能預問診、智能問藥和智能問答五大功能，分導診準確率達到95%以上，病歷改動率低於25%。

醫療供需矛盾下的“問診缺口”

“看病難、看病貴”是病人及家屬在公立醫院看病最直接、感觸最深的體驗。

傳統的就醫流程中有不少行業痛點。不瞭解病情掛錯科室、掛號排隊時間長、專家號“一票難求”、複診時醫師臨時變更出診時間導致患者白跑一趟......

張超向雷鋒網分享了一組數據：

每天搜索引擎上關於醫療健康類信息的檢索有近億次；全國門診量大概能達到每天2000萬人次；一些互聯網醫療平臺的公開財報顯示，線上問診每天加起來大約50萬人次。

“從每天近億次檢索，到理想狀態的2000萬人次就診，再到實際通過互聯網醫療平臺就診的人次約50萬，這些數字足以看出醫療問診環節的缺口和病人醫療信息檢索的需求。”

近年來，移動端互聯網問診平臺例如好大夫在線、春雨醫生等通過與實體醫院醫生合作，解決了醫生與患者在時空上的不匹配。但有限的醫生資源，加上患者和醫生一對一的溝通方式，使得醫生在線問診的效率很難推進。

面對每天近億次的醫療健康信息檢索需求，張超決定從醫療檢索環節入手，依託團隊的“老本行”訓練一個“全科智能機器人醫生”，解決患者的問診需求。

據雷鋒網瞭解，公司團隊除了創始人張超是百度出身外，另兩位合夥人也曾是百度一員。慄曉華畢業於劍橋大學人工智能實驗室，曾在百度從事框計算需求識別等業務研發。張衝是前百度高級研發工程師，擁有豐富的架構和工程開發經驗。

智能問診是手段，信息服務是目標

“醫療信息是個多維度的體系，存在專業門檻。例如咳嗽的診斷，需要從咳嗽時間、痰的顏色，是否伴隨發熱等多種維度進行考量。病人不能準確、無遺漏地輸入病情特徵，相應地也得不到精準信息。”張超介紹。

基於近萬本醫學電子書籍、近40家三甲醫院累計的千萬人次脫敏數據、千萬篇醫學問答數據及醫學科普文章、每天數十萬人次產品使用的反饋數據等，張超及其團隊開發了具備“知識圖譜+推理邏輯”能力的“左手醫生”。

關於左手醫生系統的技術原理，張超表示主要分爲三部分：

首先搭建最底層的知識體系，知識圖譜。計算機在閱讀海量文本後，自動給出描述某種知識的書寫規律，並進行大規模的知識自動抽取。

第二部分是輔助決策能力。這一階段最重要的是讓計算機具備邏輯思考、推理能力，一是判斷多種症狀綜合下和疾病之間的權重，配合診斷模型，提升診斷的命中率，二是要將患者描述的通俗語句轉換成專業術語。

最後是系統前端對話交互能力，計算機通過不斷學習，最終達到可以像真人專家問診的效果。

其中，張超認爲知識圖譜的搭建相對比較容易，而系統的邏輯推理、語義對話理解和交互部分則比較困難。

“知識圖譜是一個封閉的問題，只要把知識體系框架搭好了，數據填充越多效果就越好。但對話邏輯、語義理解是件難事。患者對於一個問題有上百種表述方法，要機器聽懂人話，本質來講，是一件非常難的事情。”張超說。

在產品落地過程中，左手醫生採用B端、C端兩條腿走路的打法。

針對B端不同需求場景，左手醫生開放平臺可以使出不同“技能”，將智能自診、導診、預問診、問藥和問答這五大技能組合成多種解決方案賦能第三方，收取軟件授權費用。

例如藥店接入左手醫生開放平臺後，用戶可以通過掃描二維碼實現自助問藥；醫院接入開放平臺，醫生可以通過系統的多輪對話，採集到患者的基本病情信息，並收到由系統整理成的電子病歷，從而提高效率。

目前，左手醫生開放平臺已和東軟、天健等信息技術服務商，北京市平谷區衛計委、張家港市衛計委等政府機構，老百姓大藥房、益豐大藥房等線下連鎖藥店，百度、360等引擎巨頭，以及超過50家三甲醫院建立了合作。

針對C端用戶，左手醫生APP重在打造用戶身邊的“全科機器人醫生”。

用戶通過手機端，可以進行日常智能自診、智能問答，左手醫生APP會模擬真實醫生的問診場景，與用戶進行對話交互，最終生成自診報告，爲用戶後期去醫院諮詢醫生、掛號提供方便。

張超表示，“未來我們會把各項醫療服務整合到平臺上，利用左手醫生的相關技術，爲老百姓儘可能精準地推薦他所需要的醫療服務。左手醫生只是一個手段，不是目標。我們目標是未來它能成爲一個醫療信息服務平臺。”

壁壘：千億市場與研發週期

據統計，2018年AI醫療市場規模已達到200億元，預計到2025年，人工智能應用市場總值將達到1270億美元，其中醫療行業將佔據1/5。

“AI醫療這個市場能量非常大，近幾年的數據也印證了行業的機會所在。”回顧打造左手醫生這三年來，張超感慨良多。

“我遇到的問題沒有最大。全是問題，但又都不算問題。最難且比較重要的我認爲有三點，一是整個公司的戰略發展方向，二是核心隊伍能力是否過硬，三是創業過程要保持隊伍不走形。”

目前左手醫生團隊有50多人，其中研發人員佔到2/3，技術團隊成員平均有 4-5 年的工作經驗。儘管產品已經成型，但張超認爲，研發環節仍是重點。

張超表示，打造左手醫生的過程，是一個複雜的系統工程。從研發打造引擎、構建知識圖譜、到訓練算法推理、再到交互能力等都十分耗費精力。

“要構建知識圖譜、計算邏輯、人和機器的交互模式、語義理解等很多東西。我們做了兩年多，我覺得在研發上花費的時間就是我們的壁壘。”張超說，”未來產品真正實現規模化之後，產品的人羣佔有率也會是一個壁壘。 ”

張超告訴雷鋒網，目前公司所有的力量都集中在繼續優化左手醫生上，主要有兩個發力點。

首先，從左手醫生產品自身出發，張超計劃對其月活、留存、產品體驗、產品完成率等指標進行完善，優化產品算法和用戶體驗。

其次，左手醫生開放平臺允許第三方接入後，公司團隊會持續跟蹤左手醫生爲B端和C端帶來的價值和收益。

對於左手醫生產品下一步計劃，張超表示未來會在C端重點推廣。

“我們會把左手醫生的技能按需配置成適合對方的解決方案。其實to B的同時也是在服務C端用戶。C端之前一直都沒有正式推廣，今年計劃會重點推一下。”