以下文字由「KnowingAI知智」主办的「AI+医疗——如何让人工智能更好地理解医生」活动现场演讲内容整理而成。
演讲者为拍医拍智能 CEO 杨琼，为方便阅读，「KnowingAI知智」进行了不影响原意的编辑。

拍医拍智能 CEO 杨琼

医疗场景有了人工智能后，会给医疗带来哪些变化？

▼ AI 为医疗带来的变化，和基于两种医疗数据的两类产品

我们大家都很清楚，医疗环境中有很多痛点，比如医疗资源分布不均，医生的数量严重不足、培养周期比较长、要花很多时间在事务性工作上，以及医疗数据之间不够畅通、各医疗机构之间的协同不够流畅等等。

有了 AI，我们可以帮助原来医疗资源不足的地方医院，具备大城市三甲医院主治医生的能力水平。也能大大缩短医生的培养周期，还能把医生从一些事务性的工作中解脱出来，有更多的时间花在更有意义的工作上。同时还能提升医生的工作效率，打通各个不同的医疗机构之间的数据流转和数据共享。当然对于患者来说，也能得到更加个性化的精准治疗，提升生活质量、延长寿命。

正因为我们看好「医疗+AI」这个方向，看到它能给社会、人类带来巨大的意义，拍医拍科技早在三年前就全力深耕医疗产业，为医疗领域提供人工智能产品和整体解决方案。

大家知道医疗行业中主要有两大类数据在流转：一类是单据类数据，如体检报告、诊断报告、化验单等等；一类是影像数据，X 光片、CT、核磁等等。如果能应用人工智能技术将两类数据进行智能分析和抓取，将它们汇集起来、挖掘其中的巨大的价值，我们就可以回馈社会。正因如此，我们在过去三年中，开发了两类产品。

▼ 基于医疗单据的单据识别平台

第一类产品是智能医疗单据识别平台。拍医拍是全国第一家提供全品类医疗单据识别产品的公司，像化验单、体检单、体检报告、发票、诊断证明书、处方笺等我们都能识别。这类产品最主要的目标是通过人工智能代替原来的手工录入，自动识别单据并对它进行理解和结构化，以汇集巨大的医疗数据，便于进行数据的挖掘。

有了智能单据识别后可以做哪些事情？转诊病人的信息和检查记录可以非常方便的录入，保险公司可以较早的介入医疗环节、降低患病风险，也可以进行疾病预测。

医疗单据识别平台中有以下几大类产品：一是发票类识别产品，目前发票识别已经为保险公司及保险服务公司提供流水线式的生产服务，我们可以成功处理 80% 以上的单据，自动识别率在 97% 以上，能够为客户降低 60% 的人工成本。同时改变了现有的理赔流程，过去保险公司只采用 30% 的单据数据，现在能够完成全量采集，为保险公司未来其他的业务提供坚定的数据基础。

化验单识别方面，我们覆盖了 31 个省市、数千家三甲医院及主流医院的化验单的格式，支持上百种常见化验单识别，涵概 3000 多种化验单指标项的识别和解读，识别准确率达 97% 以上，平均每张单据的处理时间小于 2 秒。

体检报告识别方面，我们的产品支持各项常见体检项目，覆盖慈铭等主流体检机构的体检报告格式。

汇聚上述数据后，可以进行数据挖掘。比如对健康数据进行分析，可以通过团险客户数据分析出不同公司、不同行业对员工的健康状况的影响，向不同的团险客户推荐适合的体检产品，以达到及时发现、及时治疗的目的。对费用数据的分析，还可以帮助保险公司控费。

▼ 基于医疗影像的智能影像分析平台

第二大类产品是智能影像分析平台，包括骨龄评价、胸片、肺部 CT、眼底图、细胞识别、病例诊断、心电图等等的分析。

以骨龄为例，过去评价儿童生长发育时用的是儿童的生理年龄，会看他的身高、体重曲线图。但这是不科学的，因为儿童的生长发育是非常个性化的，有的孩子发育比较早，有的孩子比较晚，这在医学上体现为骨头在生长过程中的形态。生长板空隙比较大，生长空间就比较大。骨头的实际成熟度也就是骨龄，才是儿童生长发育的科学评价依据。

但我们也知道大部分医生不看骨龄，因为我们国家过去对生长发育还是不够重视。很多大医院的医生更关注内分泌疾病，比如特纳综合症。以韩国为例，在过去一百年期间，韩国女性的平均身高增长了 20 厘米，男性平均身高增长了 16 个厘米；日本女性的平均身高增长 16 厘米，男性的平均身高增长 15.6 厘米。相比之下，中国女性的平均身高只增长了 10 厘米，男性平均身高只增长了 9.8 厘米。与这两个国家相比，我们的差距还是非常大的，这也说明了我们过去对生长发育远远不够重视，也能证明通过合适的干预完全可以达到更好的效果。

现在人们的生活水平大大提高，家长对孩子的身高期望也比以前高很多，这导致各个地方儿童保健院和社区卫生服务中心需要开设身高门诊，但这方面的医生非常缺少，需求和供给之间的矛盾非常突出。这就需要人工智能帮助提高医生的工作效率。

不仅（这方面）医生很少，即使是非常熟练的骨龄医生也要花很多时间来计算骨龄。比如这是一个儿童左手的 X 光片，需要判断很多点的骨头形态，根据它们的形态判断骨头的成熟度，即骨等级；再综合这些骨等级算出骨龄，这个过程常常需要花 10-20 分钟的时间。

我们现在的系统 2 秒之内就可以完成骨龄分析。系统不仅能自动把手部分割出来，定位各个骨头的位置，同时可以判断每个骨头的骨等级，根据骨等级算出来骨龄，不仅可以大大提升医生的工作效率，也可以帮助各个儿童保健院培养新的年轻医生。

目前我们这个系统汇集了来自北京、上海、重庆、天津、黑龙江、河南、广东、山东，全国东南西北各个典型城市，大概十万例的数据，从 2-18 岁有非常好的分布，这个数据集在全国也是（骨龄）最大最权威的数据集。在这个数据集上，我们的测试结果是骨等级准确率能达到 98.66%，在骨龄差值小于 0.5% 岁的情况下，能达到 96.19%。

从骨龄的例子看，人工智能一是能提升医生整体的工作效率，降低工作负担；二是帮助培养新的年轻医生；三是可以帮助各个儿童医院、儿童保健院、社区卫生服务中心开设身高门诊，提升服务能力。

在 CT、胸片、糖网、心电等方面拍医拍也做了很多一些工作，这里就不一一详述。

除此之外，拍医拍还与协和医院、华西医院、上海九院、山东影像研究所等在科研上进行了深度合作，做比较前沿的研究和探讨。过去三年，我们在国内外核心期刊上发表了数十篇学术论文，还有三篇在欧洲放射学会上发表。

在这里仅仅提到一点点过去三年所做的工作，和从实践中获得的一点点体会，欢迎各位专家和同仁指导。

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