7 月 4 日，國內醫療 AI 應用領導者云知聲在廈門召開主題為“AI 賦能臨床：從助手到專家”的醫療AI產品發布會，正式推出了其面向診療服務前、中、后不同階段與場景的系列 AI 產品與解決方案，包括導醫機器人、智能候診解決方案、醫療語音交互解決方案、智能病歷生成系統、智能病歷質控系統，以及智能院后管理解決方案等�，F場，云知聲 IoT 事業部總裁謝冠超還首度公開了云知聲“醫療+AI”的戰略圖景及其實踐路徑。

　　CHIMA 主任委員、《中國醫院》雜志社社長王才有，廈門火炬高新區管委會軟件園管理處副處長黃位旺博士，中國信息協會醫療衛生和健康產業分會會長宋新受邀作為致辭嘉賓出席本次發布會。福建省立醫院信息網絡中心高級工程師王晟、東南大學附屬中大醫院網絡信息中心主任史亞香、山東千佛山醫院網絡信息中心主任李鋒作為云知聲醫療業務合作伙伴代表，與現場近兩百余位嘉賓分享了云知聲醫療 AI 產品在醫院的使用情況。

　　CHIMA 主任委員、《中國醫院》雜志社社長王才有

　　廈門火炬高新區管委會軟件園管理處副處長黃位旺博士

　　中國信息協會醫療衛生和健康產業分會會長宋新

　　從助手到專家，構建智慧醫院藍圖

　　云知聲 IoT 事業部總裁謝冠超表示，醫療行業在醫學知識、臨床經驗、操作技能三方面的核心屬性與人工智能有著天然契合。醫療與 AI 的結合可以說是水道渠成，這是云知聲切入醫療行業的根源。

　　資料顯示，云知聲是國內首家在醫療領域成熟落地語音產品的 AI 公司。2016 年，云知聲率先提出“醫療語音交互解決方案”，借助智能語音識別、自然語言理解等技術，讓醫生通過口述即可書寫病歷，提升病歷書寫的效率，該方案一經推出便成功落地北京協和醫院。

　　除“醫療語音交互解決方案”外，針對診療過程的診前、診中、診后不同場景，云知聲還推出了導醫機器人、智能病歷生成系統、智能病歷質控系統以及智能院后管理解決方案等產品。以核心三甲醫院為主要客群，目前，云知聲智慧醫療相關產品已先后落地全國 100 多家醫院，另在超 500 家醫院完成測試。

　　謝冠超指出，云知聲醫療產品線目前已完成從感知到認知的戰略升級，即從識別向理解、決策升級。未來，云知聲將持續把臨床知識圖譜、自然語言理解等認知領域的人工智能技術應用到臨床診療業務的各個環節，打造覆蓋診前、診中、診后智慧醫療全生態閉環的產品與解決方案，不斷激發醫療服務活力，為臨床診療業務賦能。

　　多款重磅產品，助力診療增速提效

　　除了系統解讀云知聲智慧醫療整體戰略之外，發布會現場，云知聲還攜手相關合作醫院詳細介紹了“醫療語音交互解決方案”、“智能病歷質控”、“ 智能候診&智能隨訪解決方案”等重點產品的功能特點與應用情況。

　　醫療語音交互解決方案

　　據美國醫學會(AMA)的統計，醫生職業生涯大約 35%-40% 的時間用于病歷書寫及相關文案工作上。醫生鍵盤錄入速度受限于熟練程度，效率低下，且多使用模板，無法突出患者病情特異性。內容重復較多，使得病歷千篇一律，失去科研價值。使用復制、黏貼，更會大概率成為診療事故的誘因。而借助語音識別應用，可以提高醫生錄入工作 20%-40% 效率，尤其在工作量高、時間壓力大的科室，越復雜的報告，就越能體現語音錄入的價值。

　　云知聲醫療 AI 產品經理郭崇亮介紹，云知聲醫療語音交互解決方案由醫療語音識別引擎、語音錄入客戶端、定制麥克風和鼠標組成。以深度學習、超級計算和大數據等 AI 技術為基礎，云知聲構建了智能醫療語言模型，形成了語音病歷系統的核心大腦，使得語音識別引擎具備識別快、識別準、不怕口音、抗噪性強等特征。

　　為適應醫院不同科室實際的使用需求，該系統提供兩個版本。其中，標準版提供一種方便快捷的輔助錄入方式，醫生通過口述患者病情，系統自動將語音轉為文字，實時將文本輸入至光標所在位置，從而提高錄入效率;升級版則將�？谱R別模型、語音操控接口、語音過濾等�？苹�功能，都作為單獨模塊開發，實現系統的低耦合�？筛鶕�業務和場景需要與標準版系統進行自由組裝，打包成不同的�？品桨浮�

　　福建省立醫院信息網絡中心高級工程師王晟從應用的角度，分享了與云知聲的合作歷程，并重點介紹了雙方針對閩南口音優化方面的工作。他指出，目前云知聲醫療語音交互解決方案已在福建省立醫院門診全科室上線，識別準確率平均達 97%，病歷書寫效率提升達 40% 。

　　智能病歷質控

　　云知聲醫療 AI 產品總監孫熙介紹，目前我國三甲醫院每天的出院患者多達上百例，病歷質控工作量大、專業性強，但電子病歷系統的模塊僅能完成簡單的形式質控，內涵質控仍需要專業人員手動完成，人力資源和業務需求形成不可調和的矛盾。為此，云知聲應用 AI 技術能力推出智能病歷質控系統，可準確理解病歷內涵并進行缺陷篩查，重塑業務流程，大幅提高病歷質控工作效率，以及質控深度和廣度。

　　他指出，智能病歷質控系統踐行了云知聲在醫療領域從感知到認知的戰略升級，該產品應用自然語言理解技術，結合臨床知識圖譜，為醫生書寫的病歷文書進行缺陷篩查，可有效提升病歷質量，從而保障醫療服務質量和醫療安全。目前，云知聲智能病歷質控已在國內各大醫院陸續落地，其中東南大學附屬中大醫院便是系統落地的核心合作方之一。

　　東南大學附屬中大醫院網絡信息中心主任史亞香在發言中指出，在醫療質量管理中，病歷質控是醫院管理的核心部分。AI 病歷質控產品的應用，既響應了國家醫管政策，也滿足了醫院智慧化升級中的業務需求。她介紹到，目前中大醫院病歷質檢覆蓋率已達 100% ，質檢缺陷覆蓋面由原來的重點缺陷檢查升級為全缺陷檢查，質檢工作提速接近 10 倍。

　　智能候診&智能隨訪解決方案

　　此次發布會上重點推出的又一產品——云知聲智能候診系統，在候診室，機器人可主動發起和引導與患者的對話，完成病史采集工作，并將患者的病情摘要(病史)發送給醫生，使得醫生在見到患者之前，就能對患者的病情有初步了解，從而提高醫生問診效率，減少誤診。

　　智能隨訪解決方案，則可以根據規定問題模板模擬“醫生”打電話給病人，提高隨訪效率，并可確保隨訪信息采集的全覆蓋及準確性。同時，該系統還可為患者提供了各種個性化的院后服務，如復診智能提醒、用藥智能提醒、隨訪互動、康復指導、健康記錄、醫療查詢，幫助患者實現自我康復與健康管理，從另一角度來說也替醫院完成了院后的服務延伸，增強用戶體驗和患者就醫滿意度。

　　云知聲醫療業務合作伙伴，千佛山醫院網絡信息中心主任李鋒指出，傳統的候診通常采取問卷填寫方式，就診時才可填寫，人多時候容易造成排隊情況，造成醫患雙方時間的浪費。引入智能問診系統之后，通過在問診邏輯方面的針對優化，相當于為醫生配備了一個助手，完成常規性的診前問診，可有效減少醫生的重復性病史采集(問診)工作，提高問診效率，使診斷更有針對性。

　　醫療知識圖譜——從助手到專家的基石

　　當前，人工智能應用在醫療領域逐漸普及，所帶來的社會與經濟價值與日凸顯。但從實際應用情況看，在大多數場景下，AI 所充當的更多的還是“助手”角色，醫療 AI 產品離人們所期待的“專家”定位還相去甚遠。而影響人工智能從“助手”走向“專家”的關鍵，恰恰在于知識圖譜。

　　云知聲 AI Labs 資深技術專家劉升平指出，知識圖譜是人工智能時代打造面向診療服、家居生活、兒童教育等不同場景行業專家的基石。通常，我們所面對的如醫療問診、酒店中控等常見的人工智能應用，更多的是希望機器能夠像“專家”一樣理解、思考并給與決策。要實現向行業“專家”的轉型，關鍵就在于行業知識圖譜的構建。以醫療行業為例，其作為一門知識驅動型的學科，如果能夠收集到足夠豐富、可靠的數據，依托機器學習、自然語言處理等技術構建起強大的知識圖譜體系，就能在輔助決策層面發揮應用的價值。

　　他提到，在醫療行業，基于知識圖譜的智慧型醫療系統建設主要涉及到語言、知識和決策三個關鍵要素。其中，語言分為患者語言、臨床醫生語言、專家語言，機器需要熟練掌握醫療行業各角色的口語和書面語;知識則分為醫療知識圖譜(如疾病、癥狀、檢查、藥物、部位等)和臨床規則(診斷規則、用藥規則等);最后是決策能力，即醫療問題的解決方案，涵蓋到診分診、問診、病歷生成、病歷質控、輔助診斷、醫保審核等諸多維度。

　　截至目前，在醫療知識圖譜領域，云知聲已儲備約 50 萬醫學概念，超過 169萬醫學術語庫，超過 398 萬醫學關系庫，以及 52 萬醫學屬性值對，涵蓋了絕大部分藥品、疾病、科室與檢查，規模體量達國際領先水準。

　　在這一輪聲勢浩大的 AI 浪潮中，醫療行業受新技術、新理念的沖擊不斷增強，AI 與醫療深度融合的智慧型醫療服務體系建設當前已成必然。作為醫療行業AI應用領軍者，云知聲正是抓住了這一機遇，從工具型語音 AI 產品切入，不斷拓展自身場景范圍，通過打造覆蓋診療全流程的產品體系，切實為醫院、醫生增速提效，令患者享受到高效、優質的診療服務。未來，云知聲將繼續發揮在醫療AI領域的技術與產業化優勢，推動創新技術成果與醫療行業的融合應用，為產業智變升級貢獻力量。