在剛剛落幕的WAIC2020中，一項叫做“奕診人工智能全專科輔助診療系統”的產品獲得了世界人工智能大賽的第二名。

這套系統主要用于提升醫療服務中分診及看診環節效率。產品來自奕診智能，一家人工智能醫療服務應用公司。團隊中AI和計算機方面人員主要來自斯坦福大學和硅谷，經過15年及數億元資金的投入才研發出前述系統。

具體而言，奕診系統的醫療問診艙和移動問診機器人搭載于iPad Pro上，護士可以根據操作界面對病人提問并進行分診，并依病理自動匹配相應科室和最適合的醫生。

等病人到達診室時，醫生可以在3到5秒內完全瀏覽病人的生命體征、主要訴求，還有現病史及相關病歷。不僅如此，在排除高危病癥后，系統會自動幫助醫生推進診斷流程，包括建議查驗項目并根據最終診斷生成處方，一同生成的還有病人的電子病歷。

“對醫生來講會省掉非常多的時間。”奕診智能CEO戈家霖表示。

據戈家霖介紹，奕診AI平臺的優勢在于覆蓋了大內科多專科的知識圖譜與多維度人工智能推理引擎。其中， 奕診知識圖譜涵蓋心血管科、呼吸科、消化科、神經內科、腎臟內科、內分泌科、感染科、腫瘤科、免疫科、普通外科、婦科、兒科等12大專科、4000余種疾病。

對于這樣的醫療輔助系統，患者和醫院最擔心的在于結果的準確性。據了解，奕診的解決方法是在采取深度學習及病歷大數據來構建算法和知識模型之外，加入了全球醫學文獻上的醫學知識為數據源，并加以知識工程、專家標注。

戈家霖透露，自2005年以來，作為學習對象的脫敏電子病歷有近4億5千萬份、醫學文獻有1000余萬份，由此建立的多學科醫學知識圖譜包含十億關聯神經元。

在落地方面，目前奕診AI系統已在上海第十人民醫院上線并提供智能分診服務。其中，蘋果的硬件設備扮演了重要角色。

據了解，iPad Pro是移動問診機器人及座艙式問診檢傷機器人的主要硬件，通過物聯網技術集成外部的感應以及測量裝置。奕診智能系統和整個公司開發均在Mac上面完成。團隊內部使用iPad、 iPhone以及Mac進行辦公和研發。

戈家霖表示，選擇與蘋果合作的原因是展示平臺除了要求具備設計感和良好觸感以外，還需要易操作性、數據安全性、系統穩定性和較強的續航能力。

目前，通過iPad Pro上搭載的移動問診機器人和醫療問診艙已經產生明顯效益。據介紹，在上海市第十人民醫院，高危患者分診到搶救室已從過往的60至90分鐘減少至小于3分鐘，分診后二度轉診率（即分診出錯率）從31%下降到3%，醫生給每位患者的看診時間平均減少1.5分鐘，并在診斷水平上較大幅度減少誤漏診。

此外，據該醫院護士反饋，護士采集患者癥狀的比率已從系統上線前的20%提高到98%以上，護士整體分診準確性從70%上升至97%，護士分級分診培訓時間也從原來至少5個月的師徒培訓縮短到現在的1小時。

人工智能企業在2018年走上了投資風口，但過去一年來該行業正在壓縮泡沫的消息不絕于耳，尤其表現在資本對公司估值的打壓上。作為一家AI企業的CEO，戈家霖并不否認這一行業現象。

“原因是在過去兩年，國內所謂的人工智能都是在用AI之中一個非常局限性的科技，（例如）通過機器學習來做影像方面的處理。它的特性是科技的壁壘并不高，但需要的數據壁壘特別高。”他告訴界面新聞記者，“事實上這個根本不是重點，因為AI在（醫療）這種行業里面，對它的設備和環境都有相當高的敏感性。”

因此，在醫療服務領域，他用以防止這種壁壘差異的方式在于加強機器學習的推理性，以打破設備在不同環境下的局限性（例如設備到達不同的醫院都要重新學習）。在此基礎上，結合知識圖譜及人機結合的操作方式，戈家霖認為公司的壁壘要高于“兩年之內突然間起來的泡沫”。

他還表示，公司目前已經投入3億元到4億元資金在相關研發中，也得到了投資人的認可，“所以我們并不會那么擔心估值壓縮的問題，那是我們預料之內的事。”