探索智能医疗三大潜力方向
“AI+”趋势下，人工智能和大数据等技术开始进入医疗领域，助力智能医疗、精准医疗的发展。近日，平安科技智能引擎部总经理兼大数据首席总监、国家千人计划专家肖京博士接受新华网智谷专访，探讨了智能医疗领域的发展现状、发展需求及发展可能，并介绍了平安科技利用大数据+人工智能技术发展智能医疗的规划。
智能医疗 AI的下一个蓝海
互联网已经是成熟使用人工智能技术的领域了，那么下一个要通过智能技术来提高和改变的，必然是传统的领域。而什么样的领域具备迎接智能技术的条件？肖京的解释是，“众所周知，数字化发展一般经过3个阶段——信息化、数据化、智能化。所以那些已经做好了信息化和数据化的领域，例如金融和医疗这两个具备海量数据的行业，下一步就可以迎来智能化技术了。”
“而智能医疗领域有着巨大的潜力，也将是继大数据之后最有可能产生最大价值的领域。”肖京解释道，首先，医疗领域有各种海量的历史数据、检测结果、身体指标等结构化数据，更有许多非结构化的数据，例如影像数据，语音数据、病人的病例等。利用语音识别技术进行医生的语音数据录入，将大大提高诊疗效率。而以往由人工查阅的病人病例及档案十分耗费时间与精力，现在通过大数据及人工智能技术，病例和档案的电子化将得以实现。此外，远程医疗也有非常大的智能化需求，因为好的医疗资源实际是非常稀缺的，在这种情况下，非结构化数据处理的人工智能技术就有很大的应用空间。
智能医疗领域的准入门槛高，发展难点多
智能医疗是当下热门的议题，但进入这一领域的门槛实际上是比较高的。肖京认为，医疗是一个壁垒非常高、专业性很强的行业，受到的监管相对严格，制度也相对成熟，要做出改变并不容易，所需时间也比较长。与此同时，医疗毕竟关系到人的生命，治疗方式或者诊疗方法往往需要一定时间才能知道效果，这个行业从本质上来说就是一个相对保守的行业，更加寻求安全和稳定。
人工智能技术在医疗领域的应用，其实就是把现有的一些传统流程进行优化，大幅度提高流程的效率、精度、用户体验。肖京告诉新华网智谷，高技术门槛和高行业壁垒的相互作用下，想要将人工智能引入医疗行业绝非易事。光靠一项技术并不能产生价值，更需要与现有的实际业务紧密结合，而这也是当下智能医疗领域发展的一大难点。
目前许多科技巨头在医疗领域方面都有很大的投入，但实际上，不论是阿里巴巴还是百度，并没有产生太大的效果。例如百度医生在声势浩大的发布会之后，很快就难以继续了。IBM的尝试也很难产生大规模的效果，依然处于比较初级的阶段。微软，相对就是一个比较实际的公司，它与北京的业务系统进行非常紧密的结合，整个智能化的进程是缓慢逐步地推进，这才是一个比较正确的方式——必须与业务紧密结合，然后逐步进行提高和改变，最终才算得上进入这个行业。
肖京认为，对于很大一部分本身就与医疗行业相关的企业，其发展智能医疗更加顺理成章。例如基因公司，本来就有医疗基础，可以应用许多人工智能技术来做数据分析、数据挖掘。此外，保险公司也有更大的机会，保险公司有很强的意愿去帮助客户拥有一个良好的健康状况，因此有更多的动力和机会将人工智能技术真正成功运用在医疗场景上。
中小型企业要打破壁垒进入智能医疗行业其实十分困难，肖京建议，首先需要找到自己的差异化优势，即在某一技术领域里非常突出，或至少在某一个垂直领域的业务场景下要做得非常好。找准突破口后埋头深耕，最终让这个行业发现自己的价值。
三大颇具潜力的方向
1、图像识别。图像识别可能会是未来较快获得成果的一个方向。目前深度学习技术处于快速发展阶段，使得图像识别技术也获得大幅度提升。当下这个技术不仅可以识别，可以做分割，还可以把有问题的区域圈出来，帮助医生做一些操作，大大节省了时间，提高了效率和准确度。因为实际上医生的误诊率算是很高的，但由于专业性很强，又是不可替代的，那么通过图像识别技术来辅助医生诊疗，提供更多线索，是十分有意义的。
2、语音识别技术。语音识别技术目前发展得也较为成熟。而当前医院的录入就存在着较大的问题，例如医生手写的病历，如果能够通过语音录入实现病例的电子化，查阅病历将变得更加简便。再进一步，如果能将语音转成文字，并自动进行一些专业术语的中英文翻译和解释，产生相应的电子文档，对病人来说也有很大的帮助。
3、康复机器人。在病患康复、老人陪护、慢性病的陪护和随访等方面，都有大量机器人智能服务的需求。特别是在今后老龄化越来越严重，病人越来越多，疾病种类也越来越复杂的社会，随着技术和需求的双重提升，康复机器人有很大的前景。但目前只有类似语音助手的康复机器人较为成熟，可以放在家中使用，其他的康复机器人仍然更合适放在专业机构去应用，而且这类机器人投入成本较大，要求较多。此外，目前的医疗机器人大多不是通用的，而是根据不同的疾病和情况进行特殊定制，因此可能每一种机器人都不会有很大的市场——机器人一旦不量产，不规模化，成本自然会非常高。目前做得比较成功的也只有达芬奇手术机器人，面临的问题也是相同的：无法大规模量产使得每一台机器人的价格都十分昂贵。
当然还有许多应用场景，例如诊断预测、疾病控制、健康管理，以及保险行业中的很多应用——欺诈的识别、风险的控制等等，都可以很好地结合大数据、人工智能和生物传感等新技术。智能医疗领域依然有许多机会等待挖掘，关键是要抓准自己的差异化优势。
从全球范围来看，国内在技术研发方面与国外依然存在差距。国外更加重视创新和研发，在创新技术研发上也更专注，更愿意投入，而国内整个大环境还是以结果导向为主的，原创的技术较少。在法律法规层面，国外的制度也相对规范，在发展技术上遇到的相关问题可能得到较快的解决。但国内依然有很强大的市场和应用优势，在现有条件下，结合、改进和发展国外的新技术，并找到多种应用场景，是国内企业寻求智能医疗领域发展的方向。
使用医疗大数据 更需政府介入和引导
医疗这个行业有非常特殊和敏感的数据使用规则，尤其是涉及到个人隐私的数据安全方面。目前，国内还没有相关的法律法规，因此只能靠更严格的监管。在当下大数据和人工智能的时代下，利用电子化走向数据共享是必然的，因此在医疗大数据的使用方面，更需要有政府的介入和引导——先由法律规范数据使用，然后在这种法律的支持或指导之下，开放部分渠道和方式来使用电子数据——例如可以规定一些相关的公司或组织在合法合规的前提下使用医疗数据来进行研究和分析。在涉及个人隐私方面则可以借鉴统计分析的方法，将不涉及到个人情况的数据经过脱敏后做一些处理，再开放出来做研究。当然这更需要政府牵头，通过制定一个相关的法规，允许部分组织收集这样的数据，在脱敏合规的情况下，开放数据做研究分析。
同时，一些非标准化的数据也需要国家来制定相关标准。目前国际上虽然有一些相关标准，但具体到每个医院的信息管理系统都不一样，国内没有一套统一的标准，每个医院都是找外部的公司定制一套自己的系统，这导致了每个医院系统的接口都不一样，要把这些数据全部进行标准化是非常困难的。
当然，完全依靠政府介入去制定一个新领域的法律法规进行指导和统一管理，发展进程必然会很缓慢。数据有巨大的风险，是否愿意承担风险，谁愿意承担风险，怎样承担风险，如何建立一个更加开放的环境，推进和完善医疗数据的使用，还需要大家共同努力。
平安科技：大数据+人工智能构建大健康生态医疗圈
健康医疗领域包括三个参与方面：健康医疗、健康管理、医疗辅助，而保险公司往往是最关注用户健康的一个存在——毕竟付钱的都是保险公司。因此，依托平安公司在泛金融领域不同纬度的海量用户数据，平安科技整合原有的碎片化数据，不断挖掘数据价值，探索健康医疗大数据+人工智能的技术创新和商业应用。肖京告诉新华网智谷，目前，平安科技利用大数据+人工智能技术，在提升医疗服务效率、公共卫生和疾病预测、医疗基金管理与风控、智能化精准医疗以及智能电子健康档案建设方面都做了许多尝试，并将打造一个平安金融和医疗的智能引擎——“平安脑”，来帮助业务更加精准、高效地做决策。平安科技将依靠大数据+人工智能技术的结合，更好地获取用户的健康问题，做出相应的健康预警，并对用户进行健康管理，提高其健康水平，同时进一步提供智能化的导医、导诊，提高医生的兴趣，最终实现大健康医疗生态圈。（作者：徐婧澜）
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- 平安科技AI平台正式进军医疗市场
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& 11月8日，由上海市卫计委主办、平安科技（深圳）有限公司协办的“互联网+医疗与综合金融2.0暨AI+云平台新模式推进会”在沪召开。本次大会，平安科技首先推出“平安颖像”AI平台，并集中阐述了人工智能与云平台结合的必要性。& 在“健康中国2030战略”与我国“人工智能2025战略”的指引下，政府对医疗卫生事业发展提出了更高要求。尤其在人工智能兴起与医疗改革关键时期的战略背景下，必须让“智慧医疗”与“智慧金融”有机结合，从构想走向实施阶段：利用智慧金融统筹商业保险、征信等，利用智慧医疗去实现面向公众的精准的诊断与治疗过程。利用大数据与云计算，实现场景化的深度学习，并构建人工智能部署下的专家系统，不但从技术上，更从金融端尝试解决老百姓看病难看病贵等老大难问题，从而提升大众的生活质量。& 平安集团执委、平安科技高管高孟轩表示平安科技长期致力于为市场和生态伙伴提供各类AI产品与技术，以配合政府深化医疗改革，实现全面的智慧医疗·智慧金融平台服务。平安科技的医疗AI平台是开放式的生态平台，可以对接医院、卫生平台、影像厂商、系统集成商、金融企业、保险公司等，实现医疗AI生态模式闭环，开展各种商业模式的运营。& 平安科技首席科学家肖京介绍，平安科技利用大数据与AI技术，与重庆疾控中心联合发布首个疾病预测模型。目前，平安科技AI平台的模式识别与深度学习两大人工智能系统，实现对数据和图像进行深度学习，最终提供诊断建议。同时，医院在平安颖像AI平台的可实现联网的、多元的数据库，实现更深层次更广阔的机器学习途径，回馈于医患诊断应用之中。如此一个闭环，不仅提高了诊断正确率，更增大了整套医院系统的运作效率。& 如果说互联网+医疗与综合金融是一个医疗+商保一体化的新商保平台的机制构建层面的塑造，那么智慧医疗·智慧金融就是人工智能落实到医疗诊断及医患交互层面的改变。落到实处的智能化，以技术解决民生难题，更是大众的所需。& 经过近30年的发展，中国平安已经建立起“资本+科技”的双轮驱动发展模式，并聚焦于大金融资产和大医疗健康两大产业，为4.3亿互联网用户和1.53亿商保客户提供综合金融和医疗健康服务。平安科技作为平安集团的高科技内核，汇聚了国内外顶尖的人工智能算法模型研究人员、大数据和云计算的技术专家，通过整合平安集团内外医疗科技领域的资源，进行人工智能核心技术研究与应用技术的创新开发及推广使用，助力健康中国。& 前景广阔的人工智能，也已经不断受到包括医疗的各行企事业单位高度关注，应用人工智能科技成果改善人民生活也是各级政府的工作重点。上海市卫计委再次走在国内前列，联手平安科技，共同开启智慧医疗·智慧金融新时代，无疑会进一步健全生态环境圈，最终服务于百姓。（来源：腾讯网）医疗影像领域前狼后虎，肖京解读平安科技入局优势
2018年1月初，国际医学影像领域的权威评测LUNA排行榜两项纪录，“肺结节检测”和“假阳性筛查”的记录被刷新了，而刷新这一纪录的是来自平安科技的医疗影像团队。
不过，想要在医疗影像领域出人头地，只有评测成绩可不够。在AI技术全面落地行业应用的大趋势下，国内医疗影像行业也成为了众人眼中的大蛋糕，互联网科技企业、医疗器械厂商、初创技术公司都纷纷瞄准了这一领域，准备大展拳脚。
在这样的局面下，平安科技在医疗影像领域是准备浅尝辄止还是深耕细作？入局群强环伺的医疗影像领域，平安科技又究竟有何凭依？亿欧采访了平安科技首席科学家肖京博士。
医疗影像背后的平安医疗大战略
平安集团董事长兼CEO马明哲曾经说过，“一手管住用户的钱、一手管住用户的健康，这样用户就离不开平安了。”因此，在平安科技也制定了聚焦“大金融资产”和“大医疗健康”两大产业，培育向全行业开放平台的全新战略。
肖京表示，平安集团的大医疗健康战略也是平安科技要投入到医疗影像领域中的最重要原因。
首先，医疗影像领域的AI技术应用，已然是医疗行业创新升级的重要方向。因此，平安有意识的要保留医疗影像技术的自主性，在拥有核心能力的前提下，才能不受到外界因素的约束，按照自己的步调进行发展。
同时，尽管实验室中医疗影像AI筛查的准确率已经基本稳定达到95%以上，但在商业应用上的能力依然良莠不齐，因此，平安科技也要保证吃透医疗影像技术，来保证产品和平台在未来的竞争力。
当然，从另一方面，平安集团也需要医疗影像方面的技术支持。无论是平安集团传统的健康保险业务，还是以平安好医生为代表健康管理业务，医疗影像都能为其提供有效的技术支持。而作为平安集团的大脑，平安科技已经为平安的保险风控、金融等多项业务提供了基于AI技术的内部技术支持。
因此，平安科技会投入大量人力、财力发展医疗影像也就顺理成章了。
数据和人才
当然，背靠平安集团医疗大战略，平安科技医疗影像领域的发展也获得了不小的便利。
众所周知，无论是大公司还是创业公司，在医疗影像领域都面临着两大难题，数据获取和人才招募，而在数据方面的挑战尤其限制了其业务的发展。
由于医疗健康数据存在很大的私密性，无论从医院还是患者的角度，都非常注重保持这些数据不会外流。因此，在医疗影像领域，数据的安全性非常重要，这就给医疗影像团队的数据获取设下了门槛。同时，已有数据如何进行标注同样是个难题，能够阅片的医生通常需要一定的经验，请他们进行标注工作成本偏高，所以已有数据如何进行标注同样是个难题。尽管像肺结节这样的领域，国际上已经有了一些标注质量很高的开源数据库，但绝大多数疾病可以用作训练的医疗影像数据获取难度还是很大的。
而平安集团在医疗领域上的布局就在一定程度上缓解了平安科技的这一问题。肖京表示，一方面，平安集团与影像中心合作，通过平安自己的远程诊疗平台，在帮助这些影像中心的同时也获得了不少医疗影像数据；而另一方面，平安也有自建的影像中心。
在数据标准方面，平安科技也有着得天独厚的优势。目前，平安好医生已经有1000多名全职医生，和超过4000名注册医生，因此有着丰富的专家资源，再加上平安科技与医院进行合作，可以比较容易实现对数据的标注。
面临的最大挑战还是落地
尽管背靠平安集团，同时有着集团大战略方向的加持，但平安科技在医疗影像领域的探索依然会碰到行业普遍性的问题，那就是如何为医院所接受。
归根结底，无论大公司还是小公司，发展医疗影像领域的团队业务落地的场景还是在医院里，而最终它们的目标客群也同样是医院，而应该如何说服院长或病理科、放射科主任与自己的公司合作，是每个团队都要面对的问题。
肖京说：“在参加2017年底的中国院长大会时，华山医院院长曾评价现阶段很多医疗+人工智能的尝试就是技术人员自娱自乐，但是都没有真正去看医生面临的问题重点在哪里，所以他认为这个东西最后是很难做成了。”
对于这一观点，在医疗影像领域做了十多年研究的肖京很认同。他表示，医疗影像技术既然最终要服务医院，那么其开发人员也就必须和医生坐在一起去讨论，这个场景到底痛点在哪，解决什么问题才对他有用。“以肺结节为例，你的系统能多快发现10mm大小的都没用，因为医生自己一眼就能找到；相反，像那种1mm甚至0.3mm的，如果你能分辨出来就是对他很大的帮助了。”
同时，人工智能现在还很弱，尽管实验室能达到95%以上的准确率，但在实际场景中，只有30%的准确率都不奇怪，如何利用有限的技术帮助到可以服务的场景，才真正值得与医生一起合作探索。
大公司做平台，小公司做垂直
尽管现在人工智能技术并没有很多人想象得那么神奇，但处在发展初期的医疗影像已经值得大大小小的公司入局，并且开始争抢地盘了。以阿里巴巴和腾讯为代表的大型互联网企业早就开始布局医疗影像领域，而汇医慧影、雅森科技、推想科技等医疗影像创业公司也同样准备大展拳脚。
在群强环伺的医疗影像领域，肖京认为平安科技相对于上述两种企业而言都有着自己的优势。他表示，面对腾讯、阿里这样的对手，平安的行业属性本身就是优势，保险行业与医疗健康行业之间的联系，以及平安集团在健康管理和互联网医疗领域的布局，让平安科技在起跑线上已经领先了。而对初创公司而言，平安这样的巨头背后的资源本身就是他们难以超越的鸿沟。
不过肖京也表示，这并不代表初创公司没有生存空间。未来，大公司的发展趋势必然是平台化，而初创公司可以向垂直领域继续深挖，依然可以探索出不错的发展空间。
医疗影像领域的赛跑才刚刚开始
当谈到未来规划时，肖京介绍，2018年平安科技医疗影像团队的目标依然是实现在更多医院的项目落地。目前，尽管团队中也配置了BD（商务拓展）等方向的人员，但和医院之间的关系大多还在合作研发层面，并没有涉及到商业行为。
目前的医疗影像领域，是人工智能产业应用中非常特殊的一个领域。尽管绝大多数涉足其中的公司都没有从中获利，但大家心里都清楚，如今达成合作落地应用的医院，就是未来的重要资源，因此这是一场争分夺秒的卡位赛。
而这场比赛才刚刚开始。
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今日搜狐热点以满足医疗实际需求为出发点，揭秘平安科技AI+医疗的五大应用场景
发表于 14:56|
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作者互联网
摘要：近日， 平安科技亮相重庆，参加第十一届中国健康服务业大会。在会上平安科技与国内知名体检软件领导者天方达签署合作协议，并首次向外界展示了人脸识别、声纹识别、大数据分析、体检智能录入系统等与健康管理相关的产品及技术解决方案 。 日，在国际权威人脸识别公开测试集LFW(Labeled...
&近日，平安科技亮相重庆，参加第十一届中国健康服务业大会。在会上平安科技与国内知名体检软件领导者天方达签署合作协议，并首次向外界展示了人脸识别、声纹识别、大数据分析、体检智能录入系统等与健康管理相关的产品及技术解决方案。
日，在国际权威人脸识别公开测试集LFW(Labeled Faces in the Wild)上，平安科技以99.8%的识别精度和最低的波动幅度超越国内外知名公司，取得世界领先的成绩。&
平安集团董事长马明哲曾在年中报的致辞中指出，&平安将逐步从资本驱动型的公司变身为科技驱动型的公司&。担负起平安集团科技发展重任的正是其全资子公司平安科技。
目前，平安科技已经在人脸识别、声纹识别、预测AI、决策AI、区块链五大创新科技技术取得巨大突破。并着重关注平安集团的金融资产、医疗健康这两大产业。
为了了解平安科技在人工智能医疗领域的布局，动脉网记者特意专访了国家千人计划专家，平安科技首席科学家兼技术研究院院长肖京博士。
AI四大要素：技术、数据、场景、专家
肖京博士本人是卡耐基梅隆大学博士，拥有二十多年从事人工智能与大数据分析相关的研究经验。据他告诉动脉网，人工智能在医疗领域的发展离不开四个要素：技术、数据、场景、专家。在3年多的发展过程中，平安科技在四个方面做了深厚的积累和认识。
在技术方面，平安科技目前拥有6000多名专业IT技术人员和IT管理专家。在计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器学习等领域有深入的研究。主要团队成员均来自CMU、MIT、UCLA、普林斯顿、清华、浙大等国内外著名大学或研究机构。
平安科技团队经过几年努力搭建的&平安脑&智能引擎具备行业领先的数据挖掘和分析能力，可以实现文本理解、图像识别、语音识别、精准匹配、趋势预测异常分析等功能。
在医疗大数据方面，平安本身有自己的优势。平安集团在30多年的发展过程中一直与医疗健康打交道，多年来积累了亿级以上的数据量，这是别的人工智能公司不能望其项背的。
另外，针对平安科技的大数据的分析，肖京博士认为主要经历四个阶段：
规则引擎：平安科技从医疗经验里总结出特定的规则，经过反复的实验和探索，将其应用在保险的反欺诈和健康管理方面；
数据关联分析：主要处理数据的统计聚类和线性回归分析；
机器学习：分析结构化的数据，平安科技与医疗专家一起定义显著的特征，然后建立模型，应用到临床；
深度学习：这个阶段主要分析非结构化的数据，比如影像、语音文本数据等。
在场景方面，平安集团作为一家行业领先的综合金融服务公司，业务覆盖金融服务生态圈、医疗健康生态圈、汽车服务生态圈、房产金融生态圈等涉及用户衣食住行的200多个应用场景。
在专家方面，肖京博士说：&在医疗领域，平安拥有强大的医疗保障团队，目前平安好医生拥有1000多名专职医生，还有1000多兼职专家。这些医生团队为平安科技在人工智能+医疗领域的布局提供了非常专业而且接地气的指导，避免了平安科技走弯路。&
人工智能+医疗的五大应用场景
肖京博士介绍，平安布局人工智能+医疗是顺理成章的事情。平安重要的业务之一是保险，保险与医疗息息相关，比如我们所熟知的健康险就是最直接的医疗保险，所以平安涉足医疗是很正常的。
目前，平安科技在人工智能+医疗领域已经覆盖了五大场景：人脸识别核验身份、流行病预测、智能读片、医保欺诈识别和&相似病例&服务。我们分别对这五个场景进行了简单解读。
人脸识别核验身份
平安科技人脸识别技术现阶段主要应用在诊疗的身份核验环节，包括如下应用场景：就诊者刷脸预约挂号；诊前刷脸验证，预防伪检、替检；刷脸打印检查报告，方便、快捷，为市民建立了快捷通道。
这个技术也不是纸上谈兵，平安科技已经与中山大学附属第八医院等医疗机构进行了技术方案的试点落地，刷脸核验身份已经应用在就医的多个环节。
流行病预测
2017上半年，由平安科技研发的全球首个人工智能+大数据流感预测模型已落地。该模型能够精确预测流感趋势，精准预测个人和群体的疾病发病风险，帮助公共卫生部门及时监控疫情，并指导民众进行疾病预防，有效降低国家疾病与防控工作的成本。涉及的病种包括流感、肿瘤、慢病、高血压、糖尿病等。
智能读片是目前国内大多数人工智能+医疗的创业公司的研究领域。目前大多数公司都研发出了自己的产品，在肺癌、糖网病、甲状腺疾病、消化道疾病等领域也取得了一定的成绩。但是在实际临床应用中很多公司由于数据来源单一，仅仅只能在几家或者几十家医院使用，不具备普适性。
肖京博士介绍，目前全国各级医院使用的大型设备有很多种型号，比如CT设备就有近百种型号，为了能够让产品可以在大多数医院使用，平安科技在AI训练的时候采用了各级医院的不同数据，使系统可以尽量让大多数医院使用。目前，平安科技的肺结节检测系统在临床的灵敏度已经达到94%，在胃癌、宫颈癌等疾病上的研究也在稳步进行中。
医保欺诈识别
医保本来是一种人民的健康保障制度，现在有些不法之人利用医保违法牟利。比如&药老鼠&、挂床、串诊等。药老鼠是指不法分子利用&社保卡套现&为诱，向市民收购社保卡，随后用这些卡购买药品后销售牟利。挂床又称&假住院&，一般规定，不在医院里住或者连续三天以上没有诊疗费就可以称为挂床。
针对这些问题，平安科技建立了可视化关系网络，结合时间和空间，从患者、疾病、诊疗、医生、医院等多个维度建立医疗就医关系网络，利用机器学习等相关算法，识别其中的欺诈行为和群体。
比如，连续三个月平均每个月就诊20次，购药40次以上，报销金额超过2000元，且就医地点分布在相隔较远的两个区域，系统就会初步判定为欺诈。
&相似病例&服务
&相似病例&服务是系统利用语义识别技术，根据用户输入的病症，召回最为相关的病例与医生的回答。肖京博士介绍，此技术可以提高基层医生的诊疗能力，帮助基层医生实现全科医生的职能。同时，这个技术也可以服务于C端用户，减少他们不必要的就诊。
人工智能+医疗的产品要&接地气&
在整个访谈的过程中，肖京博士不止一次提到&接地气&这个词。
对于这个说法，我们也非常认同。从动脉网采访的数十家医疗AI企业来看，经过过去一年多的发展，不少人工智能+医疗的公司都研发出了自己的产品，且在实验室研发阶段的检测准确率也很高，可是当产品应用于临床之后，准确性会大打折扣，远不如实验室里的效果好。
针对这种&不接地气&的现象，肖京博士认为人工智能+医疗领域的产品研发出发点都需要基于临床的实际需求，在准备阶段要多与临床的医生沟通，而且是不同医院，不同阶段的医生，了解他们的痛点。在准备训练数据的时候，团队也需要搜集不同医院的临床数据，然后进行标注处理。产品出来以后也需要在实际临床中不断打磨，让人工智能这个&高大上&技术，变得具备实用价值。
因此，平安科技推出的医疗AI产品都是在充分沟通以后，以实际需求为导向，为解决医生、政府、民众等用户实际问题而进行研发的。这些产品不仅仅是实验室里高高在上的科研项目，更是可以实实在在解决临床问题的创新产品。
注：文中出现的采访数据，均由受访者提供并确认。
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