揭秘平安科技AI 醫療的五大應用場景

近日，平安科技亮相重慶，參加第十一屆中國健康服務業大會。在會上平安科技與國內知名體檢軟體領導者天方達簽署合作協議，並首次向外界展示了人臉識別、聲紋識別、大數據分析、體檢智能錄入系統等與健康管理相關的產品及技術解決方案。

2017年5月9日，在國際權威人臉識別公開測試集LFW(Labeled Faces in the Wild)上，平安科技以99.8%的識別精度和最低的波動幅度超越國內外知名公司，取得世界領先的成績。

平安集團董事長馬明哲曾在年中報的致辭中指出，「平安將逐步從資本驅動型的公司變身為科技驅動型的公司」。擔負起平安集團科技發展重任的正是其全資子公司平安科技。

目前，平安科技已經在人臉識別、聲紋識別、預測AI、決策AI、區塊鏈五大創新科技技術取得巨大突破。並著重關注平安集團的金融資產、醫療健康這兩大產業。

為了了解平安科技在人工智慧醫療領域的布局，動脈網記者特意專訪了國家千人計劃專家，平安科技首席科學家兼技術研究院院長肖京博士。

AI四大要素：技術、數據、場景、專家

肖京博士本人是卡耐基梅隆大學博士，擁有二十多年從事人工智慧與大數據分析挖掘相關的研究經驗。據他告訴動脈網，人工智慧在醫療領域的發展離不開四個要素：技術、數據、場景、專家。在3年多的發展過程中，平安科技在四個方面做了深厚的積累和認識。

在技術方面，平安科技目前擁有6000多名專業IT技術人員和IT管理專家。在計算機視覺、自然語言處理、語音識別、機器學習等領域有深入的研究。主要團隊成員均來自CMU、MIT、UCLA、普林斯頓、清華、浙大等國內外著名大學或研究機構。

平安科技團隊經過幾年努力搭建的「平安腦」智能引擎具備行業領先的數據挖掘和分析能力，可以實現文本理解、圖像識別、語音識別、精準匹配、趨勢預測異常分析等功能。

在醫療大數據方面，平安本身有自己的優勢。平安集團在30多年的發展過程中一直與醫療健康打交道，多年來積累了億級以上的數據量，這是別的人工智慧公司不能望其項背的。

另外，針對平安科技的大數據的分析，肖京博士認為主要經歷四個階段：

規則引擎：平安科技從醫療經驗里總結出特定的規則，經過反覆的實驗和探索，將其應用在保險的反欺詐和健康管理方面；

數據關聯分析：主要處理數據的統計聚類和線性回歸分析；

機器學習：分析結構化的數據，平安科技與醫療專家一起定義顯著的特徵，然後建立模型，應用到臨床；

深度學習：這個階段主要分析非結構化的數據，比如影像、語音文本數據等。

在場景方面，平安集團作為一家行業領先的綜合金融服務公司，業務覆蓋金融服務生態圈、醫療健康生態圈、汽車服務生態圈、房產金融生態圈等涉及用戶衣食住行的200多個應用場景。

在專家方面，肖京博士說：「在醫療領域，平安擁有強大的醫療保障團隊，目前平安好醫生擁有1000多名專職醫生，還有1000多兼職專家。這些醫生團隊為平安科技在人工智慧+醫療領域的布局提供了非常專業而且接地氣的指導，避免了平安科技走彎路。」

人工智慧+醫療的五大應用場景

肖京博士介紹，平安布局人工智慧+醫療是順理成章的事情。平安重要的業務之一是保險，保險與醫療息息相關，比如我們所熟知的健康險就是最直接的醫療保險，所以平安涉足醫療是很正常的。

目前，平安科技在人工智慧+醫療領域已經覆蓋了五大場景：人臉識別核驗身份、流行病預測、智能讀片、醫保欺詐識別和「相似病例」服務。我們分別對這五個場景進行了簡單解讀。

1、人臉識別核驗身份

平安科技人臉識別技術現階段主要應用在診療的身份核驗環節，包括如下應用場景：就診者刷臉預約挂號；診前刷臉驗證，預防偽檢、替檢；刷臉列印檢查報告，方便、快捷，為市民建立了快捷通道。

這個技術也不是紙上談兵，平安科技已經與中山大學附屬第八醫院等醫療機構進行了技術方案的試點落地，刷臉核驗身份已經應用在就醫的多個環節。

2、流行病預測

2017上半年，由平安科技研發的全球首個人工智慧+大數據流感預測模型已落地。該模型能夠精確預測流感趨勢，精準預測個人和群體的疾病發病風險，幫助公共衛生部門及時監控疫情，並指導民眾進行疾病預防，有效降低國家疾病與防控工作的成本。涉及的病種包括流感、腫瘤、慢病、高血壓、糖尿病等。

3、智能讀片

智能讀片是目前國內大多數人工智慧+醫療的創業公司的研究領域。目前大多數公司都研發出了自己的產品，在肺癌、糖網病、甲狀腺疾病、消化道疾病等領域也取得了一定的成績。但是在實際臨床應用中很多公司由於數據來源單一，僅僅只能在幾家或者幾十家醫院使用，不具備普適性。

肖京博士介紹，目前全國各級醫院使用的大型設備有很多種型號，比如CT設備就有近百種型號，為了能夠讓產品可以在大多數醫院使用，平安科技在AI訓練的時候採用了各級醫院的不同數據，使系統可以盡量讓大多數醫院使用。目前，平安科技的肺結節檢測系統在臨床的靈敏度已經達到94%，在胃癌、宮頸癌等疾病上的研究也在穩步進行中。

4、醫保欺詐識別

醫保本來是一種人民的健康保障制度，現在有些不法之人利用醫保違法牟利。比如「葯老鼠」、掛床、串診等。葯老鼠是指不法分子利用「社保卡套現」為誘，向市民收購社保卡，隨後用這些卡購買藥品後銷售牟利。掛床又稱「假住院」，一般規定，不在醫院裡住或者連續三天以上沒有診療費就可以稱為掛床。

針對這些問題，平安科技建立了可視化關係網路，結合時間和空間，從患者、疾病、診療、醫生、醫院等多個維度建立醫療就醫關係網路，利用機器學習等相關演算法，識別其中的欺詐行為和群體。

比如，連續三個月平均每個月就診20次，購葯40次以上，報銷金額超過2000元，且就醫地點分布在相隔較遠的兩個區域，系統就會初步判定為欺詐。

5、「相似病例」服務

「相似病例」服務是系統利用語義識別技術，根據用戶輸入的病症，召回最為相關的病例與醫生的回答。肖京博士介紹，此技術可以提高基層醫生的診療能力，幫助基層醫生實現全科醫生的職能。同時，這個技術也可以服務於C端用戶，減少他們不必要的就診。

人工智慧+醫療的產品要「接地氣」

在整個訪談的過程中，肖京博士不止一次提到「接地氣」這個詞。

對於這個說法，我們也非常認同。從動脈網採訪的數十家醫療AI企業來看，經過過去一年多的發展，不少人工智慧+醫療的公司都研發出了自己的產品，且在實驗室研發階段的檢測準確率也很高，可是當產品應用於臨床之後，準確性會大打折扣，遠不如實驗室里的效果好。

針對這種「不接地氣」的現象，肖京博士認為人工智慧+醫療領域的產品研發出發點都需要基於臨床的實際需求，在準備階段要多與臨床的醫生溝通，而且是不同醫院，不同階段的醫生，了解他們的痛點。在準備訓練數據的時候，團隊也需要搜集不同醫院的臨床數據，然後進行標註處理。產品出來以後也需要在實際臨床中不斷打磨，讓人工智慧這個「高大上」技術，變得具備實用價值。

因此，平安科技推出的醫療AI產品都是在充分溝通以後，以實際需求為導向，為解決醫生、政府、民眾等用戶實際問題而進行研發的。這些產品不僅僅是實驗室里高高在上的科研項目，更是可以實實在在解決臨床問題的創新產品。

作者：動脈網

您可能感興趣的文章：

瘋狂的玻尿酸，如何走下暴利神壇？

搶佔硬體入口，騰訊人工智慧戰略落地有新玩法

聊聊崔玉濤、段濤、於鶯……醫療大V們職業生涯的後半程

點擊展開全文

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！