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Ehud Reiter埃胡德·雷特是阿里亞NLG公司的首席科學家，也是在阿伯丁大學計算機科學教授。他擁有哈佛大學學士和博士學位。從1980年代末開始，他投入自然語言生成研究工作，他是NLG最受尊敬和被引用最多的作者之一。2009年他和Sripada博士（阿里亞NLG的首席科學家開發）為了商業化他們研究，成立了一家公司，阿里亞NLG由該公司分拆而來。
阿里亞NLG的軟件提供將復雜的數據集明確地解釋的功能。其核心產品阿里亞NLG平臺，融合了數據分析、人工智能和計算語言學的尖端技術。它在分析大量不同的數據集的基礎上，自動書寫量身定制的可操作的報告，無需人工干預，速度還很快。由于該軟件收錄了你的項目專家的專業知識，它把從數據推導成含義的工作都做了。因此你的專家可以更快地作出質量更高的決策，顯著改善運營，降低風險，并最終提高利潤。阿里亞的可擴展性、適應性和成熟的技術已經備受推崇，包括能源、金融、衛生和環境等領域。
近年來AI的發展如何？對醫療保健產生什么影響？
AI即人工智能，近年來在許多領域，包括語言處理、視覺和機器學習取得的巨大進步；我們也看到集成不同種類AI的平臺，比如IBM Watson。(阿里亞是Watson的生態系統合作伙伴。）
在醫學上，我看到很多使用AI的例子，例如自然語言生成（Natural Language Generation簡稱NLG），而且還使用預測分析來預測潛在的問題，利用機器學習來構建診斷算法，利用自然語言處理以確定相關研究成果，采用計算機視覺分析掃描，并利用機器人協助外科醫生和其他醫生等等。
什么是NLG，它是如何工作的？
自然語言生成（NLG）軟件系統匯總敘述，和人解釋和溝通復雜的數據集。
如今的數據量巨大，人們根本處理不過來；NLG把數據人性化，幫助人們處理。
NLG系統使用數據分析和人工智能技術來分析復雜的數據集，并采用計算語言學技術在高品質的文字說明來交流分析結果。
NLG能在醫療保健的許多方面使用：
支持決策：解釋和匯總數據，以幫助醫生做出決定
撰寫報告：自動寫報告，節省醫生的時間和提高報告的一致性
患者信息：個性化患者的健康信息
改變行為：鼓勵人們改變他們的行為（例如吸煙、飲食、順從）
NLG可以用來幫助病人，讓他們了解自己的健康狀況，并對自身的醫療保健作出更好的選擇。 NLG還可以幫助患者更好地照顧自己：包括改變生活方式、自我管理慢性疾病、并配合治療方案。
例如，許多糖尿病患者都有測量血糖水平的傳感器，但他們很難利用這些信息來管理他們的糖尿病，因為他們通常看不懂測量結果，所以當他們看到血糖變化時，往往過度反應。NLG系統可以解釋和情境化血糖的任何變化，并幫助糖尿病患者作出適當的反應。
NLG讓患者更好地了解自己的健康和醫療保健的選擇。理想的情況是其加強了醫患關系，因為它使醫生更容易與患者討論病情。
但是，我看過醫生感覺被NLG威脅的例子。換句話說，NLG可以加強醫患關系，前提是如果醫生希望其病人對病情有了解，可惜并不總是如此。
臨床醫生最熱衷于報告自動化工具，因為他們認為其有兩個好處：自動化節省了他們的時間；自動化還意味著更少的錯誤和遺漏，以及數據的一致性。我已經在該領域上的幾個系統工作過，主要是產生交接報告（護理交接班，第一急救者移交醫務人員），并且知道在這個領域許多其他NLG項目。
我覺得使用NLG為臨床提供決策支持有很大的潛力，確實有大量的證據表明，臨床醫生目前來看數據的方式（通過可視化或表格）有時不是很有效；而文本概括可以通過突出顯示可視化看不到的重要信息來幫助決策。事實上，自動撰寫報告比臨床決策支持的賣點更突出。
我個人最興奮的是用NLG來加強病人對病情的了解和支持病人。這方面的利潤十分可觀，不只是因為手機和平板電腦等移動醫療應用的普及。前景無限啊！
我迄今所看到的DeepMind的醫學應用都十分有用，但不是革命性的。
阿里亞的使命是要做商業NLG技術的全球領導者。目前，我們投入了大量的精力提供NLG工具包給外部開發者，使客戶和第三方開發者可以使用阿里亞授權的NLG技術，并用它來開發自己的解決方案。
via newsmedical
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