百度發(fā)布百度醫(yī)療大腦，要讓產(chǎn)品落地并向 IBM、谷歌看齊有那么容易嗎？

今日，在張亞勤和吳恩達的站臺下，百度推出了其人工智能在醫(yī)療領域的最新研究成果：百度醫(yī)療大腦。百度醫(yī)療大腦是由百度醫(yī)療事業(yè)部打造，百度醫(yī)療事業(yè)部總經(jīng)理李政表示，百度醫(yī)療大腦將向谷歌、IBM等同類產(chǎn)品看齊。

簡單來講，百度醫(yī)療大腦實際上由兩部分組成：百度大腦+醫(yī)療。

根據(jù)李彥宏所描述，百度大腦分三大塊：人工智能算法（超大規(guī)模的神經(jīng)網(wǎng)絡）、計算能力（數(shù)十萬臺服務器來進行計算，基于GPU）、大數(shù)據(jù)。有四方面能力：語音的能力（語音合成、語音識別）、圖像的能力、自然語言處理能力以及用戶畫像。

從李彥宏對百度大腦的解讀可以看出，百度大腦實際上是類似發(fā)電站一樣的基礎設施，它要發(fā)揮作用離不開具體的應用場景，相應的，2016 年初張亞勤也提出了“智能+”的發(fā)展思路，而醫(yī)療正是應用場景之一。

和應用場景怎么結合？從以往的案例來看，籠統(tǒng)講就是百度大腦+相關應用場景的數(shù)據(jù)=產(chǎn)品。

百度醫(yī)療大腦也正好符合這個邏輯：通過醫(yī)療數(shù)據(jù)、相關文獻的采集與分析，從而開發(fā)產(chǎn)品。百度醫(yī)療大腦的作用分為兩個層面：對患者而言，在患者就診過程中收集、匯總、分類、整理病人的癥狀描述，為患者建立用戶畫像，更全面地了解患者的健康狀況。對醫(yī)院方而言，病歷庫越龐大越有利于對病癥認知，提醒醫(yī)生患者有更多癥狀的可能性，輔助基層醫(yī)生完成問診。

百度醫(yī)療事業(yè)部總經(jīng)理李政表示，百度涉入醫(yī)療領域已有十年，其醫(yī)療業(yè)務從簡單的醫(yī)療相關搜索、到接入第三方服務平臺如春雨醫(yī)生、好大夫在線等提供在線問診、預約掛號等服務，再到現(xiàn)在連接人與智能。

“百度醫(yī)療大腦”的首個落地項目，以“對話機器人”的形式發(fā)布。據(jù)百度介紹：

“百度醫(yī)療大腦”是通過海量醫(yī)療數(shù)據(jù)、專業(yè)文獻的采集與分析進行人工智能化的產(chǎn)品設計，模擬醫(yī)生問診流程，與用戶多輪交流，依據(jù)用戶的癥狀，提出可能出現(xiàn)問題，反復驗證，給出最終建議。在過程中可以收集、匯總、分類、整理病人的癥狀描述，提醒醫(yī)生更多可能性，輔助基層醫(yī)生完成問診。

既然百度醫(yī)療事業(yè)部總經(jīng)理李政說到他們要向谷歌和 IBM 看齊，上述項目僅僅是試水產(chǎn)品，未來百度或許將推出更多重磅產(chǎn)品。

百度認為，自身的醫(yī)療平臺擁有兩方面的優(yōu)勢：一個是數(shù)據(jù)、信息、服務的匹配與分發(fā)，一個是技術。

第一個優(yōu)勢在醫(yī)療對話機器人項目中體現(xiàn)最為明顯，百度自身龐大的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫可為患者和醫(yī)師提供更豐富全面的信息。

第二個技術優(yōu)勢，可進行細分：如圖像識別、語音識別、機器學習等技術分支。從當下的智能醫(yī)療解決方案案例來看，人工智能技術落地醫(yī)療領域，語音識別是一個重要方向。全球最大的語音識別公司 Nuance 的核心收入來源就是醫(yī)療業(yè)務，其解決方案利用語音識別產(chǎn)品記錄臨床病例信息，數(shù)據(jù)統(tǒng)計稱，醫(yī)生每年使用 Nuance 的臨床語音識別技術產(chǎn)品記錄近一億病人的數(shù)據(jù)，其中 94％ 的醫(yī)療機構正在考慮或有強烈興趣使用臨床語音識別技術。

因此，語音識別對百度而言是一個重要的切入方向，不過國內(nèi)語音巨頭科大訊飛已經(jīng)在這塊市場中擁有一席之地，假設未來百度要切入這一市場，需要做的一方面是提供自身在醫(yī)療領域的服務水平，其次就是如何說服醫(yī)院采用他們的產(chǎn)品。

回到百度想要參照的 IBM 和谷歌，雙方的產(chǎn)品不僅涉及到軟件系統(tǒng)，更是將觸手伸入醫(yī)療器械制造和制藥領域。百度醫(yī)療大腦是否會進入這兩個摸不到底的水池，暫時還不能得知。

IBM 在醫(yī)療領域已有幾十年的耕耘，而且在醫(yī)療方面投入巨大，光今年為培養(yǎng)人工智能“沃森”（Watson）就砸入了 40 億美金，分別斥資 26 億美元和 10 億美元，給沃森“投食”了醫(yī)療數(shù)據(jù)公司 Truven、醫(yī)療影像與臨床系統(tǒng)提供商 Merge Healthcare Inc。IBM 如此長的研發(fā)歷史、如此大力度的投入，醫(yī)療基礎薄弱的百度要想學習 IBM 還需要不少時間。

而原本對百度最有參考價值的是谷歌，同樣是搜索起家，同樣發(fā)力人工智能和醫(yī)療，然而谷歌近些年似乎在醫(yī)療業(yè)務上過得并不好，盡管連連與各大生命科學機構合作，并頻繁予以重金收購相關公司，但仍無法避免醫(yī)療產(chǎn)品頻頻受挫的現(xiàn)實。這時的谷歌似乎并不能成為百度去參考的、去學習的現(xiàn)成案例。

向 IBM 和谷歌醫(yī)療看齊：一個遙不可及，一個連連失策。在暫時缺少合適參照物的情況下，百度之后的路更多得靠自己一步步摸索。

此外，剛經(jīng)歷了醫(yī)療風波的百度，在接下來的路途中處理好輿論壓力也是百度醫(yī)療大腦所面臨的重要課題。

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