陶晓东：科大讯飞实际上是一家人工智能的公司，只是我们在语音方面做的比较好，因此被贴了一个非常强的语音标签。其实讯飞一直有关注计算机视觉领域，也一直有计算机视觉团队，我们有不少的同事在从事这方面的工作。我们实际上是有比较强的包括人脸识别、OCR 等在内的技术。

在核心技术上，我们一方面会自己内部去开发，另外一方面还会与约克大学、清华大学、哈工大等国内外院校的联合实验室合作，他们都会为我们的核心技术提供强大的支撑。

Q：如今一方面，GE、西门子和飞利浦在医疗设备基础上做了很多软件解决方案上的尝试，另一方面，一些技术公司也开始进入医疗领域，尤其是影像分析领域，科大讯飞的优势是什么？

陶晓东：传统的设备公司和初创公司更多的是百分之百聚焦在影像上面，然而影像只是诊断治疗的一个手段，而不是一个目的。我们如果要最终达到一个诊断结果的话，还需要把其他各种各样的信息跟影像结合起来。这是我们跟其他公司出发点的不同。我们的优势还是我们有大量的处理大数据的经验，和处理结构化和非结构化混合的数据的经验。

鹿晓亮：讯飞做医疗影像的视角不同，影像科的医生在看影像的时候，不仅需要看片子，还要了解很多这个病人的家族史既往史等其他信息，它是一个比较综合的多模态的数据输入，所以我们做医疗影像这块的策略和技术方案也是这样。我们的系统不仅要能够处理这个人的胸片或 CT 影像，还要同步处理他的其他非结构数据，把这些数据融合在一起，最后帮助医生做一个整体的判断跟方案的建议，这个是我们做影像这块跟其他公司的最大的不同。

Q：科大讯飞智能影像的开发思路为：「在成像方法、充分利用临床信息指导成像和辅助阅片等方面进行研发，并将人工智能相关技术建立在医学知识的完备体系之上，形成更为系统、更具临床价值的技术产品。」这又说明科大讯飞的路径与其他做法有什么不同呢？

陶晓东：传统的这种智能影像的领域里面的很多算法都是黑盒子，即使能够达到一个还不错的准确率，算法本身也没有办法解释到底为什么能够达到这样的准确率。所以我们希望能够把这些智能影像的算法建立在一个相对比较完善的医学知识体系上面，通过对医学的理论学习去掌握相关技术。比如说解剖学，我们把医学的本科教材，通过机器学习的方法和各种各样的医学知识之间的联系建立起来，因此我们的系统能够知道什么样是正常的，什么样的表现是病灶，而且医学常识和物理模型结合之后，我们是可以有一个相对比较完善的一个医学知识体系，可以系统地去分析我们的图像到底为什么会有病灶，而不是简单的一个「黑盒子」进去，出来结果，里面的很多的中间的过程我们看不到。这是我们的一个思路，就是算法能给出这个诊断的依据。

产品研发

Q：人工智能辅助诊疗系统的研发及落地情况现在怎么样？

陶晓东：辅助诊疗系统的构建依赖于很多的行业大数据，而且需要不断的和行业专家进行交流沟通，找到能够真正的帮助医生日常工作的切入点。现阶段，我们主要在以下两个方面进行研发：一是医学知识体系的构建，二是把各种医学相关的信息结合，在影像方面去做辅助诊疗，帮助医生在日常工作中提高效率和提高准确性。

Q：导诊机器人「晓曼」是讯飞智慧医疗各产品中最接近患者的一个，现在有哪些进展呢？未来有什么计划？

鹿晓亮：我们的机器人具备两个比较基本又非常刚需的功能，一个功能是医院的导航，另外一个是导诊，目前在北京 301 医院、上海瑞金医院已经正式投入使用了。我们统计到，今年春节之后，在 301 医院我们的一个机器人每天的交互达到 2000 多次，服务人次大概是六、七百人次。一般来说，一个导诊护士每天的服务量大概是 800 多人次。现在导诊机器人能在很大程度上辅助护士的工作，极大地缓解了医院里面导诊护士的工作量。

我们下一步要做一个跟人工智能算法结合在一起非常有用的一个功能，就是我们的系统要做到一个精准的分诊，现在许多医生或者专家，每天所看的患者大概有 70% 都可能是他们不擅长的。这其实是患者挂号比较随意，因为他们也不太清楚到底哪个医生在某个领域可能是最擅长的，就导致这种不匹配，造成严重的医疗资源的浪费。所以我们下一步就是要通过大数据的挖掘，包括这个病人跟机器人口述的一些症状或者一些疾病，开奖，跟专科的数据做一个精准的匹配，实现有效分诊。

Q：在语音电子病历方面，我们看到了讯飞与许多医院的合作案例，能和我们分享一下相关经验以及接下来会有哪些动作吗？