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AI醫療創業的關鍵詞并非只有智能診斷

日期:2019-02-25   人氣:  來源:互聯網
簡介:AI醫療創業的關鍵詞并非只有智能診斷 印度一家前不久獲得種子融資的創業公司HealthMir,用AI技術通過聊天機器人模式為消費者提供健康服務。雖然這只是一個起步階段的小公司,但其中有一些啟發值得多想一想。 HealthMir開發有移動應用app名為Sympler,用戶……

AI醫療創業的關鍵詞并非只有智能診斷

印度一家前不久獲得種子融資的創業公司HealthMir,用AI技術通過聊天機器人模式為消費者提供健康服務。雖然這只是一個起步階段的小公司,但其中有一些啟發值得多想一想。

HealthMir開發有移動應用app名為Sympler,用戶通過文本人機對話問答,向HealthMir查詢不良癥狀,數據庫內可覆蓋到500個不同的病癥。我們以為HealthMir是重點是智能診斷?其實不然。相較之下,這里內容可能比診斷更重要。HealthMir提供相關的健康內容資訊供用戶參考,且是個性化推薦的方式,主要包含2000個視頻內容。

這一健康內容服務吸引了不少潛在就醫需求者,他們在HealthMir獲得了一些醫療健康知識后,最終可能還是需要去醫院就診。用戶可以通過HealthMir進行就診預約,目前覆蓋2000醫生100家醫院。

這里有幾有意思的點,可以深入思考。

首先,重點并非診斷,是內容。

讓機器直接提供診斷并不容易,而且還是通過機器聊天模式,尤其在疾病種類界定范圍不確定的情況下。人們上網查詢癥狀,庫卡機器人何服電機維修,雖然很多查詢問題十分常見,機器人維修,但對機器來說,作為首診角色,其實是在一個完全沒有范圍界定的情況下做診斷,相比已經劃定細分病種的診斷來說,會有更多的可能性需要考慮。在美國類似HealthTap、Your.MD、英國的BabylonHealth這樣經營超過5年的互聯網醫療公司也發布了診斷聊天機器人,它們的診斷更多依賴于之前積累的在線問診數據。但對于一家新創公司而言,數據的獲得并不容易。

HealthMir根據機器提問,用戶問答癥狀會給出一個可能的判斷,但這不是精確的診斷而是一個包含相應癥狀的可能性,且很可能是多種可能性。而HealthMir可根據用戶過往癥狀查詢和個人信息登記,推薦個性化的醫健視頻內容。

HealthmirappSympler界面圖示

其次,優質內容服務永遠稀缺。

事實上,消費者們一直在追尋對自身健康的掌控能力,但成效緩慢,這可以主要歸因為難以逾越的知識鴻溝。過往一直有各色各樣的醫健內容提供給消費者,但至今并沒有一個十分完美的模式,更多的是不盡如人意。醫健知識要么太過晦澀、容易斷章取義,要么過于龐雜、無從對癥,對每個有差異的個體而言不夠有針對性。此外,醫健內容的發布平臺其中立性遭受懷疑,信息自身的可信度可能很差。

HealthMir的模式未必能完全解決所有問題,KUKA機器人維修,但確實是一種新的嘗試。事實上基于人工智能技術的互動性內容消費模式在其他領域已經開始出現,例如熱播劇劇情了解,可以用聊天機器人的方式了。這種模式可以過濾掉你不感興趣的內容,你想知道什么就問什么,簡單直接。醫健資訊內容也可以嘗試這種新方式。這至少有一個很顯著的優點,那就是它可以在龐雜的醫健資訊內容里通過人機對話問答快速找到你真正需要的內容。此外,HealthMir似乎還花費了不少精力去制作這些視頻。之所以是視頻,而不是文字或其他模式,猜想是因為視頻講解可以做到更專業,更易理解,對內容生產方來說也有更高的制作門檻。

第三,低成本個性化在線服務

事實上,人工智能預診在這里成為了引流手段。每個有不良癥狀的消費者上網詢問時如果有能實時直接給答案的網站或app,當然是再好不過了。與以往的移動在線問診相比,這里雖然精準度不高,但響應速度更快而且免費。對運營方來說,不用支付補貼給醫生,以激勵他們快速應答患者來吸引流量。接下來,個性化的醫健內容則是保持用戶長期活躍的黏性。尤其對于慢性病患者,可能實現個性化跟蹤服務。

HealthMir的AI能力最終要實現的是個性化的在線健康服務。個性化在線服務不只有在線診斷這一項,個性化的內容、導診、社群服務都有強烈的用戶需求。個性化服務在沒有AI的情況下,要么很昂貴,要么不夠量身定制,而最多只是將用戶群體分類對待。最終回到用戶發生實質性的醫療消費上,HealthMir在對用戶需求有了前期的了解后為用戶推薦更合適的醫生或醫院,并可在線預約就診。

延伸

HealthMir只是一個起步階段的小案例,在這里拿出來說并非表示它具有多強的代表性或者趨勢性。只是HealthMir的一些做法能夠帶給智能醫療創業創新一些啟發。稍作延伸,在這里我想順帶給草根型AI+醫健創業者的幾個建議:

1、沒有金剛鉆別攬瓷器活。就現階段,如果沒有頂尖的AI技術能力和臨床醫學背景,別去試圖解決人工智能診斷這樣的高難度問題。臨床性越強,門檻越高。AI技術能力用于醫療,深度臨床領域意味著多重高門檻:技術門檻、行業門檻、人才門檻,等等。對于草根醫健創業者而言究竟有何勝算?

2、非臨床性需求也值得關注。臨床性需求需要醫學專業背景,行業門檻更強。非臨床需求,它可能是醫療運營流程上的痛點,也可能是醫療資源分配問題,等等。在醫療領域尚有許多非臨床需求亟待解決。

3、AI可以是一種更好的用戶體驗。AI可以創造更好的用戶體驗,有種說法稱:AI既UI。但從另一面來理解,就是它可以只用來提升體驗,你不需要改變服務內容本身。也就是說用戶仍舊在享用醫健資訊、導診服務、患者社群等等已經存在的服務,只是通過AI技術有了更好的體驗方式去享用。

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