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AI+健康管理如何落地？健康有益AI技术开放平台，全面赋能健康医疗行业全场景
2018-10-17 17:54 来源:砍柴网 开发 /技术 /人工智能
原标题：AI+健康管理如何落地？健康有益AI技术开放平台，全面赋能健康医疗行业全场景
在人工智能的细分版块，如何落地是业界一直讨论不休的一大问题，也是最终决定人工智能这项颠覆性的技术能否发挥其效益的核心关键。当聚焦于辅助诊断的AI产品仍在医院场景寻求出路时，承载着风险评估、虚拟助手、健康评估、健康干预等功能的人工智能+健康管理模式似乎找到了一条更广阔的路径。
健康有益专注于人工智能在健康医疗领域的技术创新，运用机器视觉、自然语言处理、知识图谱等人工智能技术，结合健康医疗专业能力，搭建 ego-健康医疗智慧大脑，为行业提供多元化的产品与服务。
在2018年世界医疗科技论坛的人工智能+健康管理分论坛，健康有益创始人李宇欣向我们分享了健康有益四年来在技术探索和商业化落地模式方面的经验。
健康有益创始人李宇欣
以下内容根据李宇欣分享速记整理，有删改：
技术变迁形成多维度的交互方式
从技术革新变迁上看，技术是推进这个时代发展的引擎，从最早2G、3G到现在的5G，包括互联网、移动互联网，以及现在的人工智能，整体的前行让互联网时代出现了极大的繁荣，整个繁荣的互联网时代其实是为未来的人工智能时代，或者智能化生态打下了非常好的基础。
生物科技整体的进步从健康管理到医疗，从基因组学到细胞融合，再到整体的生命疾病预测、人类基因议题的破解等这些聚焦的角度，其实为生物技术到生命数字化、生活轨迹数字化也搭建了一个非常好的基础。
人工智能大量替代人类繁琐工作的这些模块，比如说医疗影像用智能的影像AI技术识别，大量的数据计算完成，包括人脸识别大范围应用在安防系统等，这些都是人工智能未来潜在可以为人类做出巨大贡献，包括替代一部分人工的领域。
科技的不断进步，也让人类与场景的交互触点越来越多，以往很多产品思路还集中在手机端、移动互联网时代，实际上由于人工智能技术的发展，我们的场景已经越来越深入到各个领域了。
就像我现在列举的这些，人与场景的交互，比如家庭、智能终端、养老院、医院、汽车、社区、MR（混合现实）。大家会发现现在人工智能在健康医疗端的应用不局限在可穿戴、医院场景、医疗器械等放，现在的健康医疗已经可以完整蔓延到我们生活的日常起居，健康管理在预防或者参与到人的日常生活中，包括精准健康、精准医疗等。
商业的变革促使了数据基础的打通，从一对一输出给聚焦用户到多维度服务。由于场景的打通和技术串联了所有的环节，现在已经不是单一的技术透过某一个平台销售来服务消费者，而是所有的技术通过不同的场景端跟多用户进行直接沟通。
从效率和成本来说，技术的开放直接降低了企业自主研发人工智能解决方案的成本，从用户的体验来说，从一个普通的家庭环境到一个智能生态家庭环境的过渡会非常快。我们希望所有的技术开放给我们的合作方、用户，大家能最快的享用到各种各样的智能产品与服务。
平台战略，开放AI技术
无论对于C端用户还是B端客户，技术是一个底层，加载到现在已有的传统行业和目前已有的各种设备的底层技术支持。一家企业可能不生产汽车，但是可能生产了汽车的发动机、轮子、和语音交流设备。
成立至今，健康有益已掌握了以AI技术为核心的十余项专利技术；已与腾讯、百度、科大讯飞、小米、OPPO、中粮等大型企业展开合作，提供技术服务。
我们希望通过大家联合在一起，能够共同推进未来智能生态的建立。这也是为什么自从所有的技术做出来之后我们目前已经应用到各个领域，实现了市场从早期的竞争态势，变成了共享共赢的平台化发力的思路。
ego健康大脑——基于AI技术+专业能力的健康医疗智慧大脑
国内约有两三千家人工智能公司，只有26家是做技术开放平台，包括BAT、科大讯飞等，提供底层开放技术。健康有益是唯一一个在健康管理端做开放平台的企业，也就是人工智能开放平台的1/26。我们将一系列AI技术用在健康管理端，从系统搭建、模块设置到应用及需求都是从身体健康的评测数据化，到日常的行为记录，到给到用户报告，跟进用户的健康管理的目标跟记录，最后反馈回来整个系统，可以运用到健康管理的各个子人群。
今年7月份健康有益发布了ego2.0系统，这也是我们基于AI技术与健康医疗专业能力构建的健康医疗智慧大脑，这个大脑融合了AI专业技术和健康医疗的专业理论，模拟的是医疗专家和健康管理专家的人脑部分。
依托ego的核心能力我们研发上线了首个健康医疗领域的AI技术开放平台。现在国内传统医疗、健康管理行业的智能设备、硬件，包括社区养老服务中心等服务业态，如果需要进行健康管理产品与服务能力的技术升级，都可以直接在我们的平台上把相应的技术下载下来，开发者直接使用，实现产品升级。
AI技术研究方法的三个模型
先分享一下我们的技术研究方法，做健康医疗开放平台，健康有益主要从生命特征、健康医疗模型、机器学习这三个维度进行研究。
首先是生命特征。通过多组学检测，第一步从人的生命角度进行身体数据的分析系统，第二从日常生活的衣食住行，起居坐卧等各个角落，通过赋能产品生态的所有终端来获取用户日常发生的行为轨迹，再给用户解决方案。所以生命特征是跟人相关是基础素材点。
第二是健康医疗模型。现在围着健康管理和医疗搭建了大概有上百个各种各样的模型，方便用在不同的产品当中。
最后一个是机器学习。这是代表人工智能技术的、比较火的说法。实际上我们跟其他类的健康管理公司或者用AI赋能健康管理行业的公司，区别是当前所有人工智能技术公司已经在研发下一代的人工智能技术。以前大家一致认为认懂一张图片要用上千张图片训练它。目前脑科学已经不用读那么多片子，现在的技术完全可以依靠识别高精度的做法，使用三张片子完成学习。对于一家科技公司来说最重要的是在技术上始终瞄准最前方的技术，然后再应用到相关产业。
涵盖了80%的AI技术能力，实现技术赋能
健康有益的AI技术本身来说目前已经涵盖了专业范围内80%的技术能力，包括图像识别、姿态识别、三维重建、情绪识别、文本分类、关系抽取、单轮问答、多轮对话、文本构建、实体识别、数据消歧、数据融合等。
