近日，云知聲收到了一封來自北京小湯山醫院的榮譽證書，感謝云知聲在疫情期間向醫院無償捐贈的“醫療智能語音識別系統”，為疫情防控做出的貢獻。

　　北京小湯山定點醫院是北京市為應對新冠肺炎疫情、加大集中收治能力而緊急啟動的新建和改造建設項目。1月23日，北京市啟動小湯山定點醫院改造和建設工作。云知聲第一時間安排醫療團隊向市相關部門了解醫院信息化建設的整體規劃和需求，并逐層匯報了云知聲成熟的醫療AI技術、產品的特點與應用情況;2月9日，云知聲與院方就醫院在信息化建設過程中的需求做了深度探討;2月11日，云知聲以公益捐贈企業的身份正式入場北京小湯山，與院方信息中心團隊通力合作，于兩日內迅速完成首批“醫療智能語音識別系統”的設備部署、調試和一線醫生培訓指導工作，為疫情防控隨時待命。

　　云知聲“醫療智能語音識別系統”通過智能語音的方式，幫助醫護人員錄入病歷，可解決醫護人員由于防護措施嚴密造成操作辦公電腦時的不便問題，大幅提升病歷錄入效率的同時，有效避免頻繁接觸電腦的接觸式感染風險。

　　早在2016年，北京協和醫院即率先引入云知聲“智能語音電子病歷系統”。在實際應用中，方案以極高的應用價值連續兩年獲評北京協和醫院“年度優秀供應商”。目前，該系統已在包括北京協和、中山醫院、華山醫院、北大第一醫院、福建省立醫院等在內全國百余家知名三甲醫院和新冠肺炎定點收治醫院應用。

　　疫情期間，除支援北京小湯山醫院之外，云知聲還將“智能語音電子病歷系統”免費捐贈給武漢第三人民醫院、廈門大學附屬第一醫院杏林醫院、廣西壯族自治區人民醫院邕武醫院、青島大學附屬醫院等多個一線定點收治醫院，總價值超千萬元。

　　當前，智能語音應用在各個行業已十分普遍。對于醫療領域而言，語音應用的難點在于醫療識別引擎的搭建，背后則涉及基于海量醫療大數據的醫療圖譜構建。在這方面，云知聲基于自然語言處理技術構建的醫療知識圖譜已儲備約 50萬醫學概念，超過169萬醫學術語庫和398萬醫學關系庫，涵蓋了絕大部分藥品、疾病、科室與檢查，規模達國際領先水準，并在語音病歷，病歷生成、病歷質控、輔助診斷系統等具體應用。

　　值得一提的是，近日，在自然語言處理領域國際頂級會議 ACL 2020 (Association for Computational Linguistics)上，云知聲3篇醫療相關研究論文被收錄，分別在醫療對話的自動信息抽取、國際疾病分類(ICD)自動編碼，以及 ICD 自動編碼可解釋性等領域取得突破。這些最新的自然語言處理算法將進一步加速云知聲智慧醫療產品的演進，助力人工智能更好地服務于我國醫療健康事業。