(网经社讯)互联网AI医疗服务公司慧医大白已获得来自熊猫资本的近千万元天使轮融资,本轮融资主要用于拓展技术团队,以及购买更多数据。
慧医大白成立于2018年,总部在北京,定位于AI家庭医生,即通过AI系统智能交互实现对患者常见病、轻微病的准确诊断——无论什么时候什么地点,用户通过一款小程序就能看病。
“医疗版”Siri
一说起去医院的体验,许多人都会表示无力吐槽,知名专家号可能提前一周甚至一个月开始预约,即便是普通号源,也要经历挂号交费、候诊区漫长等待、再次排队交费取药等过程。这也导致了小毛病大家更愿意通过网络资源和信息来自我诊断的现象,但网上搜来的结果又稂莠不齐,不知道什么可信,什么不可信。
而慧医大白AI系统可通过与用户沟通,了解用户的具体病症,并提供健康评估和健康行为建议。比如,当用户向系统描述自己的症状或身体状况时,人工智能可以根据分析结果生成对个人的健康评估,提供给用户关于症状缓解的一些基础性建议,并给出是否需要去医院就诊或是自行买药等建议。
一个具体的服务场景是,它会给出一段你可能会与医生发生的对话,并在数万个可能的问题中挑选出一个最可能减少你症状不确定因素的问题来问你,多轮反复,最终给出“诊断报告”(如图),相当于一个“医疗版”的Siri。
三大技术:知识图谱+语义理解+对话管理
算法训练方面,据创始人赵锐介绍,慧医大白采用了多学科交叉的知识图谱(电子病历、教科书、真人对话语料等)进行算法训练,包括诊断学、药理学、心理学、传染病学、遗传病学、社会学等多学科数据,基于深度学习做出更深度的诊断。
据介绍,这套算法分析了40余万医学网页、1万份文献论文和教材,提取到了4183个节点,并学习了最新的 100份国家指南,更新了数据时效性;还结合了利用15万份医患对话记录和50万份电子病历对疾病相关性权重进行修正 (数据截止到2018年6月) 。该系统目前支持1800种常见疾病。
据悉,在语义理解,慧医大白要确保机器听得懂人说话,听得懂用户表达的医疗问题,问得出用户通俗易懂的问题;对话管理上则是基于知识图谱的推理、用户的上下文对话的理解,学习高水平医生的话术,生成高质量低门槛的多轮对话,最终“准确区分是病还是不良反应,以及到底是什么病”。
赵锐表示,目前市面上大部分医疗AI都还是使用固定问题组合,最终不论用户问什么,基本上结果都是患有疾病。但慧医大白可理解用户的自然语言,动态的生成问题,并根据多学科交叉的知识图谱,判断用户是否真的是某种疾病,还是只是某些运动、心理情绪引起的不适症。
政策红利+技术红利将共同催熟市场
其实,在AI家庭医生展开布局的已有不少企业,譬如Babylon Health、Ada Health、Your.MD、Buoy Health等,它们都相继获得了高额融资,商业模式也已跑通;在国内还没有这一垂直场景下的“医疗机器人”跑出,但也呈现出一个大趋势:各家企业都会继续在问诊领域投入更多精力,轻问诊服务将逐渐向三四线城市渗透,并渐向家庭医生等形式的健康管理过渡。
赵锐表示, 目前市场的机会点在于国家正大力推广分级诊疗,并要求2020年家庭医生100%覆盖——截止18年6月完成35%。但由于现在的医生资源和患者数量供需严重不平衡——距离每2千人1名家庭医生的目标缺口还有50多万,且很难在短时间内填平;而现在家庭医生普遍缺乏良好的培养体制,医疗水平有限——误诊率超过40%。
这些都给AI留出了很大的发挥空间:以家庭医生的服务费用来算,中国14亿人口将形成百亿级的AI问诊市场。
再从技术层面上看,赵锐认为,相较于语意理解技术在天气、日历这类通用领域的发展,深入的垂直领域还有1-2年的红利期,“医疗又是一个非常好的落地场景”;而头部公司尚未在这一技术上有突破,恰恰给慧医大白这样的初创公司留出发展窗口期。
商业路径:B2B2C+“三步走”战略
至于产品的商业化,赵锐告诉36氪,为解决AI产品的冷启动问题,目前公司专注于依靠专业渠道方推广,获取优质数据来训练算法,待足够成熟后,会延伸到向C端收费(C端已有10万免费用户),整体是B2B2C的打法。
至于B端,慧医将采用先易后难的“三步走”战略,先与学校(校医助手)、企业(职工健康福利)、保险公司(锁定精准用户)等达成合作;再面向药店做“智慧药师”;最后与医药代理商合作,服务于它们的精准采购和营销。据悉,慧医面向B端的业务已稳步展开,现已与哈工大、北京城市学院、华北电力大学、北体等高校,以及叮当快药和华润凤凰医疗等药房和诊所达成合作。
团队方面, 创始人&CEO赵锐此前曾担任过Google产品经理、百度高级产品经理、出门问问To B 产品负责人;创始人&CTO许飞曾任微软 AI and Research部Cortana(小娜)资深技术专家、必应智能广告系统负责人,也是MS Launcher 核心创始人。整个团队目前共有10余人,多是技术背景。(来源:36氪 文/顿雨婷)