机器人医生用于辅助医疗，有多靠谱？

前不久，复旦大学附属肿瘤医院泌尿生殖系MDT(多学科协作)团队与国内一家智能机器人公司合作，研发出智能机器人“小蜜”。据说这可能是国内泌尿肿瘤领域的第一个“机器人医生”，可以在微信公众平台、网站、医疗服务平台上为公众提供泌尿肿瘤预防相关的在线客服。

复旦大学附属肿瘤医院副院长叶定伟表示，小蜜也可以为不擅长泌尿系肿瘤诊治的医护人员提供初步的继续教育。他说，这款智能机器人“学”了泌尿肿瘤防治领域的三本专业书籍，掌握的知识总量超过600本。

现在已经有人工智能技术应用于医疗领域的案例，其中最著名的是IBM Watson。然而，对于医疗领域的智能机器人来说，默认状态仍然令人怀疑。所以，雷锋。com(微信官方账号：雷锋。com)采访了这项技术的提供者孝义机器人公司的智能医疗团队，了解了技术细节。

雷锋网：“三本泌尿肿瘤防治领域的专业书籍”、“知识量总计超过600条”，这两个数字是不是太少了？

答：600个知识项是基础知识项，与我们通常理解的数据项不是同一个概念。如果我们加上从基础知识延伸出来的扩展问题和工作日志数据，这个数字将呈几何级数增长。

同时，医疗行业不同于其他行业，是一个对专业性和准确性要求极高的领域。首先，我们主要考虑两个方面。首先要保证知识准确，其次要保证知识实用，能够帮助患者和使用者。所以小蜜开始掌握的600个专业知识也经过了考量和筛选，目的是提炼，而不是更多。后来随着用户和交互的增加，它会根据数据反馈和用户需求学习更多的知识。

雷锋网：小泌可以解决哪些问题？

答：第一阶段主要是针对患者，提供一些科普教育的知识，疾病护理和治疗过程的信息，解决患者在日常生活中遇到的问题，减少医护人员的重复性工作，对非泌尿肿瘤专业的医护人员进行继续教育。

雷锋网：无法解决哪些问题？

答：目前专业治疗不能马上解决。要实现机器人治疗的目标，不仅需要人工智能技术和应用，还需要大量的医疗资源，开拓与之相关的上下游产业，与更多的合作伙伴共同努力。这段旅程任重道远，也是未来医疗的目标之一。

雷锋网：其中的关键技术有哪些？

答：使用小I机器人人工智能交互平台，不仅仅是关键词匹配，而是通过文本和语音、语义分析、上下文关联和交互式问答，最大限度地提高用户找到最终答案的准确率。

互动平台包括自然语言处理、语义分析与理解、知识构建和语音技术等。自然语言核心处理技术，包括中文分词、词性标注、实体识别、句法分析、文本自动分类等技术；语义分析与理解、知识推理技术、知识表示、本体理论、领域特定语义网络、机器推理等技术。此外，知识构建与学习系统包括搜索技术、网络爬虫、数据挖掘、知识获取、机器学习等技术。语音技术分为语音识别、语音合成和声纹识别。

雷锋网：怎样才算合格的辅助诊断智能系统？

答：辅助诊断智能系统的主要功能是辅助医生的工作。除了帮助医生处理患者病例等大数据外，还可以利用其计算能力和推理能力帮助医生提高诊断率。因此，合格的辅助诊断功能系统，首先要帮助医生提高工作效率，其次要帮助医生提高诊断率。在目前的形势下，它是一个受欢迎的智能辅助诊断系统，可以提高医生诊断和治疗的准确性。

雷锋网：智能系统用于辅助诊断，还有哪些技术上与非技术上的挑战？

答：医生诊断是一个非常依赖经验的职业。需要阅读大量的医学专著和论文才能了解最新的医学知识。同时，需要通过大量的临床诊断来提高诊疗水平。经验的积累正是计算机非常擅长的。就像围棋一样，这是规则，但是机器经过大量的学习和练习可以打败人类。除了常规的经验积累，患者的遗传数据、家族史、各种检查结果的数据等。也需要积累起来进行诊断。

逐步制定泌尿肿瘤领域同质化诊疗标准，开发相关知识库(包括国内外专家成果、国家和医院规范及临床数据)。我们希望通过人工智能整合患者的所有相关数据，通过机器学习系统建立精准的治疗体系，为医生提供精准的辅助治疗，节省诊疗时间，降低误诊率。

从采访中可以看出，目前的小米在功能和技术上都和知名的智能客服差不多。虽然没有满足大众对机器人医生的幻想，但足以为可疑人群提供基础咨询，减少医生的重复性工作。