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康夫子欲建設(shè)“知識圖譜+推理邏輯”的醫(yī)療大腦

作者:su小吱
發(fā)布時間:2016-07-30 17:15:25
來源: 36氪

 “我們的癥狀診斷系統(tǒng)針對常見病典型癥狀的命中率已超過90%,已超過對標(biāo)的梅奧醫(yī)療集團的癥狀診斷工具symptom checker10個百分點。”康夫子創(chuàng)始人兼CEO張超說。

他表示,這是因為傳統(tǒng)的診斷學(xué)思維,大多使用人工編輯的知識庫,知識庫規(guī)模較小,在知識和信息更新上比較滯后,不能以自然語言處理,且采用決策樹的結(jié)構(gòu),在診斷效果上很快就會達(dá)到瓶頸。而康夫子基于知識圖譜推出的智能診斷系統(tǒng)在技術(shù)上會更有優(yōu)勢。

從技術(shù)原理上來說,康夫子智能診斷是經(jīng)過3大步驟訓(xùn)練出來的。

  • 知識抽取:讓計算機閱讀理解海量醫(yī)療文獻,抽取針對某種知識總結(jié)出上萬條書寫規(guī)律。如針對”疾病<—>癥狀”的關(guān)系,文獻中描述方式為:“(X疾病)的癥狀有(Y癥狀) ”,“(X疾病)臨床表現(xiàn)為(Y癥狀)”,“(X疾病)容易引起(Y癥狀)等不適癥狀”等等。 “知識規(guī)律”自動發(fā)現(xiàn)技術(shù)和高性能抽取工具,正是康夫子的技術(shù)壁壘。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  • 知識表示:包括知識向量化(即醫(yī)學(xué)專業(yè)術(shù)語與大眾語言的對應(yīng),比如“厭食”屬于醫(yī)學(xué)專業(yè)術(shù)語,對應(yīng)的大眾語言是“吃不下飯”)表示和知識關(guān)系概率化(一種疾病可能包括多種癥狀,一種癥狀也可能是多種疾病共同擁有的,二者的對應(yīng)關(guān)系有一定概率)表示。

  • 邏輯應(yīng)用:當(dāng)用戶搜索某種癥狀后,是否還會有其他伴隨癥狀?這就涉及到查詢分析和人機交互,最終呈現(xiàn)搜索結(jié)果。

實際上,除了symptom checker,國內(nèi)也有類似的產(chǎn)品,比如多美小壹半個醫(yī)生。從內(nèi)測Demo上來看,康夫子診斷表現(xiàn)形式和半個醫(yī)生相似度很高。但除了癥狀,康夫子用戶還可以輸入輔助檢查結(jié)果(如白細(xì)胞數(shù)、AFP、TSH等數(shù)千種化驗指標(biāo))來獲取更科學(xué)的診斷。張超表示,此Demo主要供B端用戶調(diào)研使用,并不直接面向患者端。

康夫子微信服務(wù)號截圖

目前,康夫子已經(jīng)學(xué)習(xí)了近萬本醫(yī)學(xué)書籍、2000萬篇醫(yī)學(xué)論文,針對近1萬多種疾病、數(shù)千種癥狀、化驗指標(biāo)、用藥反應(yīng)等知識構(gòu)建了知識圖譜。在7月中旬上線的康夫子1.0.1版本中,覆蓋熱門癥狀5000種,ICD10常見疾病4000種。

在后期,康夫子計劃考慮患者群體特征(年齡、性別、孕婦、高血壓等等)、患者病史、生活習(xí)慣等,讓診斷變得更智能。不過,張超表示,智能診斷只是醫(yī)療大腦(醫(yī)學(xué)知識圖譜+推理邏輯)的一部分?捣蜃酉胍赃@條線,把很多工作串起來。比如先診斷,再提供治療建議、用藥建議、預(yù)后管理等。

當(dāng)前所有的智能診斷產(chǎn)品還普遍面臨一個技術(shù)難題,即假設(shè)患者只患有一種病。然而,一個人很大可能會同時患多種疾病。針對此類問題,張超認(rèn)為,將輸入癥狀進行時間序列化,可以得到較好地解決。

值得一提的是,2C的智能診斷因為變現(xiàn)難的問題,似乎都最終會走上B2B2C之路。相較于多美小壹和半個醫(yī)生,起步較晚的康夫子也少走了一些彎路。不過,在做智能診斷之前,康夫子是做食物的營養(yǎng)健康分析和食譜推薦的,其構(gòu)建營養(yǎng)健康知識圖譜還在天使醫(yī)生中糧數(shù)字等業(yè)務(wù)中得到了付費應(yīng)用。他們認(rèn)為老百姓在這塊的痛點不強、依從性略差,于是轉(zhuǎn)移了業(yè)務(wù)重心。

張超透露,康夫子智能診斷的B端目標(biāo)客戶分為三大類:搜索引擎類(借助大平臺提供服務(wù),同時共享流量)、智能硬件類(嵌入智能硬件,提升它們軟能力)、以及醫(yī)療服務(wù)類(輔助全科或基層醫(yī)生做醫(yī)療診斷)。

據(jù)了解,張超畢業(yè)于電子科技大學(xué)計算數(shù)學(xué)專業(yè),曾任新加坡國大Prof. Tat-Seng Chua多媒體搜索實驗室研究助理,后為前百度自然語言處理部資深研發(fā)工程師、知識挖掘方向負(fù)責(zé)人,知識圖譜、實體建模方面專家;CTO張沖畢業(yè)與山大計算機系,也是前百度高級研發(fā)工程師,擁有豐富的架構(gòu)、工程開發(fā)經(jīng)驗;CMO李志朋本科畢業(yè)于北醫(yī),是澳大利亞新南威爾士大學(xué)碩士,前地壇醫(yī)院主治醫(yī)師,后成衛(wèi)計委疾控司處長,在20余年醫(yī)療從業(yè)經(jīng)歷中積累了大量的臨床經(jīng)驗&醫(yī)療資源。

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