8年研發、虛實結合,小壹推出6種多場景醫患服務機器人
關於人工智慧對人類工作的威脅,有一個「五秒鐘原則」, 即一項本來由人從事的工作,如果人可以在5秒鐘內對工作中需要思考和決策的問題做出相應的決定,那麼這項工作就有非常大的可能被人工智慧技術全部或者部分取代。請對號入座,
李開復預測從事翻譯、新聞報道、助理、保安、銷售、客服、會計、司機、交易、家政等工作的人,未來十年將有約90%的人被人工智慧全部或部分取代。
但是李開復沒有提到的職業並不是就沒有危險,近來,醫療領域來了一位新的機器人朋友......
1. 這次是,小壹患者服務機器人
儘管醫療機器人在機器人產業和醫療產業中均屬於相對較小的細分市場,但作為單位價值最高的服務型機器人,它卻是當前發展的熱點。據不完全統計,市面上已經有近40家醫療機器人企業,融資額度超8億人民幣。中新網報道稱,到2025年醫療機器人的產值將達到170億美元。
眾所周知,醫患供需不平衡是我國醫療現狀的巨大痛點。醫療機器人的出現,一定程度上提高了醫療供給和效率。而隨著我國進入老齡社會,對先進醫療機器人的需求更將大大增加。
在創業者於果看來,醫療機器人是一個寬泛的概念,有很多不同的發展方向。目前可見的方向有:以達芬奇機器人代表的手術機器人、以沃森機器人代表的大數據輔助治療決策機器人、以Arterys機器人所代表的醫學影像識別機器人,還有以小壹機器人所代表的自動交互患者服務機器人等。
2. 厲害啦,一共有6種類型
小壹機器人正是於果團隊的創業項目。她介紹,小壹目前研發出來的有6種不同類型的患者服務機器人:
A 型實體機器人: 可以放在醫院大廳 為患者提供診前導醫諮詢,替代導醫諮詢護士 的工作。
B 型實體機器人: 可以放在醫院病區 ,可以提供與住院患者的診中診後諮詢,減少減輕住院醫生接待患者在住院期間諮詢的工作量。
C 型實體機器人: 可以放在家庭醫生或鄉村醫生診所 中,為家庭醫生或鄉村醫生提供與上級醫生的開展遠程醫療會診的工具平台。也可為家庭醫生或鄉村醫生提供診治輔助諮詢。
D 型實體機器人: 可以放置在患者家庭中 ,為患者提供日常健康諮詢、治療提醒、跟蹤隨訪服務,也可為患者和醫生、患者和家人之間建立語音或視頻互動服務。
E 型虛擬機器人:服務對象是醫院或健康服務機構 ,可支持醫院或醫生對目標患者人群的自動跟蹤隨訪工作。
醫院或醫生可以制定隨訪計劃和干預方案;機器人可按照醫生的要求,通過微信或APP,以自然語言對話方式,對目標患者群進行自動隨訪;機器人對隨訪結果進行評估分析,對滿足干預方案的執行干預方案,對不滿足的提交給醫院或醫生並通知醫院或醫生;醫院或醫生可再次制定針對性干預方案並啟動機器人執行。
自動隨訪機器人集諮詢與隨訪於一體,增加隨訪埠的實用性和常用性,可做到諮詢和隨訪協同工作
F 型虛擬機器人: 可用於醫院線上引流、導醫諮詢的客服管理工作 ,可提供機器人值班人工後備或人工值班機器人 支持兩種方式。該機器人可以大幅減少客服人員的數量,降低人工客服的成本,提供7X24全天候客戶服務,提高客戶服務的質量和效率。
小壹機器人工作照
3. 關鍵是,都可以模仿醫生的意圖了
單看小壹的每一種機器人,似乎都有相似產品。像一些導醫類的實體機器人甚至已進入一些醫院,一些弱交互雲隨訪系統也已在一些醫院中運行。不過,於果認為,小壹與這些相似產品的差別還是很大的,小壹的最大優勢是機器人的軟體大腦能力方面。
眾所周知,機器人軟體的研發是一個不斷迭代認識、不斷累積知識、不斷升級系統的長期過程。經過長期的研發,小壹機器人已經具有主動性意識和思維,可以站在醫院或醫生的角度,模擬醫院或醫生的意圖, 與患者在無障礙溝通的基礎上,引導患者進入解決問題的最佳路徑。
於果舉了個例子,一名患者告訴機器人:「我是個高血壓、高血糖患者,我在飲食上應該注意些什麼?」。機器人在快速理解患者並回答患者的問題同時,立即進入機器人獨立思考模式,確定需了解患者如下內容:
感興趣什麼話題?
具有什麼人格特徵?
有什麼樣的心理活動?
處於疾病哪個階段?
已做過什麼治療?
幫患者達到何種目的?
什麼引導方式和途徑?
引導話題如何切入?
醫從性差如何處理?
……
經過一番複雜的分析思考,機器人會得出方案:「通過與患者聊感興趣的話題入手,確定該患者的疾病相關情況,為該患者選擇一個專家,預約一次面診。」之後,機器人按照上述方案,執行並完成本次與患者的互動並解決了患者的問題。
如果在互動過程中,患者出現了新的問題或狀況,機器人會立即進入新的思考模式,再次分析患者的情況,提出新的方案並再次進入與患者的新一輪互動。
從以上這個例子可以看出,小壹機器人已經發展到模擬人的思維方式,主動思考或解決患者的問題。
於果指出,「小壹機器人的這種優勢,本質上來源於一個高能力且穩定的團隊多年持續性的技術研發。」小壹機器人與國內其他相似機器人在軟體大腦能力方面差別是巨大的,表面看來至少相差2-3個代次水平或3-4年的發展時間。
「大家知道,人工智慧產品的發展,特別是一個成熟的行業知識庫和規則庫的形成,是需要經過至少5年以上的研發迭代發展時間的,其中包括部分試錯的過程。就目前所觸及到的應用領域,人工智慧的部分理論,像自然語言分析和深度學習等方法論已經比較成熟。引用這些理論方法僅僅是使用了這些方法支持你的研發而已,並不是因為你使用了某種理論方法,人工智慧的知識庫或規則庫就一夜之間形成了。」她補充。
根據她的長期觀察,市面上的相似機器人產品,基本上都是近一兩年才開始研發的。2015年以前創建的機器人團隊還是不多見的。但目前的普及型硬體機器人供應鏈市場,卻發展的非常成熟,甚至到了需要去產能的程度,製作一個普及型人形機器人產品,只要付錢兩個月之內就可以拿到一個單獨設計的手板機器人。
市場上與小壹機器人相似的產品不多但有一些,比較起來這些機器人相對小壹機器人,最大的短板是研發時間太短。皆屬於早期的弱溝通機器人階段,這些機器人沒有主動性意識或思維能力。雖然有的硬體外形很完美,但軟體大腦沒有太多東西,說不出太多專業上邏輯連貫的語言。基本是第三方語音識別軟體加一個關鍵詞搜索小軟體,再加上部分決策樹if then語句 。其互動過程主要是通過關鍵詞識別後引導患者使用機器人身上的電腦屏按鈕進行操作。實際上可把這類機器人看作一個人形的移動筆記本電腦。
對於國內許多雲隨訪系統,於果說,國內目前已經上線的雲隨訪系統普遍效果不理想,其主要原因是隨訪本身不是一個高頻事件,況且隨訪還要佔用患者的時間和精力。所以患者普遍參與度不高,有的甚至把隨訪客戶端從手機上刪除。另外目前市場上的隨訪系統普遍沒有引入機器人,方式是向患者推送問卷和量表,形式傳統呆板。 患者在回答問卷或量表時,大概率會出現疑惑需要諮詢,但隨訪客戶端卻無法提供互動。
小壹機器人提供給患者的隨訪客戶端是新一代機器人隨訪客戶端,該客戶端集諮詢、隨訪為一體,增加客戶端的使用頻率,加大患者對隨訪客戶端的依賴性。小壹機器人的隨訪方式為機器人模擬人與人的溝通交流,摒棄量表或問卷方式,由機器人一步步引導患者完成隨訪。在隨訪的同時也可以進行諮詢或答疑,在諮詢中有隨訪、在隨訪中可諮詢。
4. 不得了,準確率達98%以上
於果透露,小壹機器人僅軟體大腦的研發時間就超過8年,先後共有超過300個醫學專家和計算機工程師參與了研發工作,吸引並投入超過6000萬人民幣的研發費用。
據了解,小壹機器人所屬的公司北京多美視界智能科技有限公司成立於2010年8月。專職和兼職研發隊伍大約80-100人,研發人員有畢業於國內外著名院校如(多倫多大學、滑鐵盧大學、北京大學、吉林大學、同濟大學)的精英,也有來自明星公司如甲骨文、谷歌等的專家;有積累了豐富人工智慧軟體研發經驗的資深工程師,也有朝氣蓬勃、以公司為家的90後年輕人。
研發初期,小壹機器人曾獲得原始股東在資金上的大力支持。社會投資進入之後,小壹機器人在研發和市場上則獲得了較大的餘地和空間。
小壹機器人參加國家臨床重點專科·疼痛
於果稱,小壹患者服務機器人的回答患者問題的準確率達到98%以上。 通過參與許多專業的醫學會議,並與很多醫學專家互動,獲得了廣泛的好評和認可。「有些專家甚至開玩笑說,看了小壹機器人的能力展現,才真實的感覺到馬雲所說的醫生危機的存在」。
小壹的每種機器人因使用的場景和需求的不同,導致其軟體和硬體研發、生產、銷售各環節的費用差異。最終每台的市場銷售價格約在幾萬-幾十萬人民幣不等。
小壹機器人已經開始面向市場銷售,並擁有了一定數量的第一批醫療機構客戶。銷售對象主要是B端客戶,像各層級醫院,各類醫療保健機構、養老機構、健康服務機構等。
至於小壹機器人的獲客成本,由於其主要面向B端客戶推廣,所以主要成本是花在使廣大購買對象了解產品和功能,包括:參加各類醫學行業會議、定點走訪潛在客戶、通過各類專業協會協助推廣、與各類控制行業資源的公司或個人合作。於果說,相對於C端產品的燒錢模式,小壹機器人的獲客成本是相對少的。
雖然小壹機器人的軟體大腦取得了可圈可點的成績,但於果坦陳,其下一階段研發的難點和挑戰還是軟體大腦方面。
下一步,小壹機器人的研發將向人工智慧的縱深發展,將深入研發知識自我發現、規則自我完善的自學習功能 。同時,公司將在產品逐步成熟的基礎上,完善和拓展供應鏈和銷售服務網路,加大市場推廣覆蓋速度。當然,這也是需要更大資金的支持。於果表示,公司已經開始啟動新的一輪融資。
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