点评：从“百度医疗大脑”看“人工智能+医疗”

10月11日，百度总裁张亚勤和百度科学家吴恩达正式发布了其智能医疗的最新成果--“百度医疗大脑”：就医者可以在百度医生App上输入病情特征，开启与AI系统的多轮自动智能对话，从而实现去医院前的辅助诊疗。

这款产品由百度医疗事业部和百度大数据实验室联合打造。百度医疗事业部成立于2015年初，此后，百度在医疗信息搜索、知名医院预约挂号，以及医疗咨询、服务等方面进行了一些尝试。百度医疗事业部总经理李政将百度互联网+医疗的发展分成三个阶段，分别是连接人与信息，连接人与服务，连接人与机器。

根据李彦宏的介绍，百度医疗大脑由三个部分组成：人工智能算法（超大规模的神经网络）、计算能力（数十万台服务器来进行计算，基于GPU）、大数据。百度医疗大脑的能力主要有四方面能力：语音的能力（语音合成、语音识别）、图像的能力、自然语言处理能力以及用户画像这四种能力。

据了解，百度医疗平台的特点和优势体现在两方面：一是数据、信息、服务的匹配与分发；二是技术。人工智能助力下的百度医疗不仅可以为患者、医生和平台创造更多新价值，同时也能推动“智能+医疗”平台朝着移动化、聚合化、个性化和服务化演进。

据悉，“百度医疗大脑”主要是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计，基于深度学习技术与知识图谱算法模拟医生问诊流程。机器会与用户进行多轮交流，依据用户的症状，提出可能出现的问题，反复验证后给出建议，辅助医生完成问诊。

百度研究院大数据实验室主任兼高级总监范伟说：“智能问诊并不是替代医生，最终结论还是由医生给出。‘百度医疗大脑’主要是帮助提升医生问诊效率。”

点评：

医疗场景智能化程度低，互联网巨头发力引领行业发展。

医疗和教育一样都存在着优质资源的地域分布不对称现象，互联网+是打破区域限制唯一途径，传统医疗的互联化、移动化一方面带来医疗大数据的几何级的涌现，另一方面对医疗数据的智能化提出新的需求，例如医疗数据采集结构不统一、医疗数据本身的非结构化特征，医疗数据的智能识别、算法等问题使得医疗数据尚停留在“数据如何大、如何有用”的层面，我们认为医疗数据的巨大价值存在着较大压抑，医疗大数据的解决需要是具备一定数据、算法、技术优势的龙头企业的产业发展引导，此次百度发布医疗大脑，通过用户数据并借助自身的大数据分析、云计算、人工智能、图像识别、机器学习等先进技术实现用户和产品的智能化过程，对比Google、IBM的Watson也都在发力智能医疗，互联网巨头将率先引领智能医疗行业快速成长。

人工智能重振大数据价值，医疗智能化从语音和图像开启。

一方面根据IDC在《数字宇宙驱动医疗行业数据增长》报告揭示医疗行业数据量在数字宇宙中占比显著，每年以48%的速度增长，但是大数据增长的背后是对数据有效性的甄别和筛选，而借助人工智能深度学习技术，能够挖掘出能够聚焦对诊断、治疗最有用的数据比例仅为3.1%，人工智能将使得医疗大数据从量巨到质优的迭代进化;另一方面人工智能技术落地医疗在问诊表现形式来看，语音识别和图像识别是人工智能的两个主要应用，例如全球最大的语音识别公司Nuance的90%的核心收入来源就是医疗业务，而图像识别方面对于某些疾病（如感官上的皮肤病），百度医疗大脑可以通过先进的图像识别技术、机器学习等技术对用户上传的图片进行分析处理，从而帮助用户快速发现病情症状，我们认为人工智能语音和图像技术的成熟为智能医疗的发展路径提供了突破口，基于语音交互和图像识别的医疗解决将开启医疗智能化进程。

结语：

从百度医疗大脑的发布，可以窥见人工智能已经开始渗透到医疗的诸多环节，而问诊则只是一个很好的开始，在技术正在全面成熟的当下，“人工智能+医疗”的时间点已经正式到来，而抢滩登陆的关键则在于将这种能力进行开放，最终实现全行共赢的局面。