人工智能助力医疗行业突破瓶颈，百度医疗大脑通过技术解决医疗痛点。12月16日，2016年中国（珠海）移动互联网大会在珠海国际会展中心举行，百度研究院大数据实验室高级数据科学家沈志勇出席，向与会嘉宾介绍了百度医疗大脑驱动下的智能问诊解决方案三大应用场景，以及人工智能技术助力分级医疗、构建智慧医疗的战略方向。

今年10月，百度人工智能在医疗领域内的最新成果——百度医疗大脑正式发布。百度医疗大脑可通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计，模拟医生问诊流程，并通过多轮交互最终给出参考意见，从而辅助基层医生完成问诊。依托开放云平台，百度医疗大脑将云计算、大数据和人工智能与传统医疗行业相结合打造的百度医疗大脑，将推动互联网医疗平台的革命性升级。

医疗行业遇发展痛点 百度医疗大脑推动分级诊疗落地

沈志勇表示，“很多三甲医院医生看病量很大，每天需要问诊120至180人，对医生和患者来说体验都不好。”面对医院资源利用率低、小病当大病医的医疗行业现状，大力推广分级诊疗制度落地迫在眉睫。沈志勇现场分享了几个数据：据权威机构预测，2017年数据生成和共享速度将增长至1200．6亿GB／月，2020年人类产生复制的医疗数据总量达40万亿GB。百度医疗大脑将通过智能问诊解决方案推动分级诊疗的落地，从而改善现有的医疗服务体验，提升现有的医院资源利用率，为更多用户服务。

百度医疗大脑三大应用场景：家庭、医生、医学库

百度医疗大脑通过对医学知识的自主学习，搭建可以进行线上医疗问答的智能问诊平台。目前智能问诊解决方案可充当家庭医疗顾问、医生诊疗助手、医学知识库，三大医疗角色。

其中家庭医疗顾问主要服务于家庭场景，为用户提供智能轻问诊、诊疗服务个性化推荐、个性化体检咨询与智能推荐等服务；医生诊疗助手可以在医生诊疗过程中对医生进行提示，防止医生漏掉诸如罕见病特征等重要信息，也可以帮助医生对患者信息进行高效采集，以及向患者解释诊疗信息。医学知识库则是为教育和培训场景提高服务，方便医学生或是年轻医生更加快速地获得准确的医学知识。

智能问诊解决两大技术挑战 人工智能进入下半场

为了解决问诊中存在的诊断逻辑复杂、用户表达困难等技术难点，百度医疗大脑提出智能问诊解决方案逐一攻克。医生对患者疾病的判断来源于医生对疾病症状的判断映射智慧问诊系统，机器为了实现这一映射，需要深入学习一个很复杂的系统。在多轮询问中将无关的疾病排除掉、判断相关疾病的可能性。患者对自己病症的表达也是多样的，沈志勇举了这样一个例子，比如说食欲不振这个词，病人通常会说“吃不下东西”、“胃口不好”，医生将这样的表述转化为“食欲不振”智慧问诊系统，这样的关键词还有很多，需要机器进一步深度学习才能识别不同风格的用户表达。

沈志勇最后表示，未来这三大场景都将与医生和医院的实际应用环境进行对接和开放。通过大数据和人工智能帮助医疗行业解决诊断逻辑和信息搜索等问题，让数据、信息、服务可以有效地匹配与分发，帮助广大患者通过人工智能更好地利用现有的医疗资源，为医院和医生创造更多新价值，同时也将使“智能＋医疗”平台朝着移动化、聚合化、个性化和服务化的方向发展。未来，在百度人工智能技术的支撑下，百度医疗大脑还将进一步推动前沿技术对传统医疗行业上下游的开放。