美国医学会（AMA）的统计数据显示，在医生的职业生涯中，35％～40％的时间都用来书写病历。医生看电脑的时间比看病人还多，这也是患者抱怨最多的地方之一。如果采用人工智能（AI）技术加持的语音识别系统，医生录入效率至少可以提升20％～40％，何乐而不为？
另据媒体报道，南京某三甲医院因未按规定填写病历资料，曾在一年内被当地卫健委连续警告、处罚3次。由于病历质控工作量大、专业性强，而大多数医院的质控人员又十分有限，造成了业务需求与人力资源间的严重不匹配。如果采用基于AI技术的病历质控系统，不仅能够准确理解病历内涵、进行缺陷筛查，还能自动评分评级，大幅提高病历质控的工作效率，成效立竿见影！
在医疗行业，语音电子病历、智能病历质控系统等快速普及，以人工智能技术赋能业务发展，在极大地提升诊疗效率的同时，也推动着智慧医疗迈上新的台阶。
AI赋能智慧医疗全场景
“十四五”规划、《“健康中国2030”规划纲要》等都明确提出，要推动健康科技创新，建设健康信息化服务体系，推广在线问诊、远程会诊等互联网医疗服务等。医疗行业的数字化转型、智能化升级已刻不容缓。而人工智能、云计算、大数据、5G、物联网等新技术的快速发展，为智慧医疗的发展提供了重要的驱动力。当前，在新冠肺炎疫情防控常态化的大背景下，智慧医疗展现出极大的潜力。
易观分析发布的《中国智慧医疗行业洞察2022》显示，智慧医疗行业市场呈现加速增长态势，预计2022年整体规模将达到3766亿元。在快速增加的需求，以及持续演进的技术促进下，医疗行业整体服务能力和水平将大幅提升，新的医疗体制、智慧医疗行业新的业态产业链将逐步形成，普惠于民。
近几年，“AI＋医疗”实现了快速落地，其中最典型的例子之一就是“AI看片”。有新闻报道称，采用胸部CT新冠肺炎智能影像评价系统，不到3秒钟就可识别近400张肺部CT图像，从而大幅提升新冠肺炎筛查、诊断的效率及准确率。其实不仅仅是快速读片、定量分析，AI几乎可以在医疗诊断、处置的全过程中发挥作用，进一步提升诊断的速度与精度，降低漏诊率，改善治疗效果。
当你走进一家智慧医院，AI加持的导医机器人可以提供医学知识问答、基础业务办理咨询等服务；医生通过智能影像评价系统可以更快更准确地判断病情；语音电子病历系统可以自动将医生的语音转为文字，提高病历录入的效率；在后续的诊疗、康复等环节，均有相关的智能系统提供高效的辅助服务……今天，智慧医疗场景正不断拓宽边界，相关解决方案的应用也在快马加鞭。
深耕智慧医疗 释放AI商业价值
将智慧医疗作为业务重点之一的云知声，很早便开始布局医疗行业数字化转型，其智慧医疗解决方案融合了智能语音识别技术（ASR）、自然语言理解技术（NLU）、临床知识图谱技术等，广泛而深入地应用于智慧医疗的各个场景，覆盖医政医管、临床诊疗、医保管理、患者服务多个领域，有效支撑了医疗行业全场景智能化升级。包括北京协和医院、复旦大学附属中山医院、复旦大学附属华山医院、北大第一医院、福建省立医院等在内的300余家国家级和区域级标杆医院均采用了云知声的智慧医疗解决方案，还有600余家医院完成了相关测试。
作为IT行业最大的“风口”之一，AI让很多厂商趋之若鹜，其中不乏拥有原创AI技术的厂商，但是如何让创新的技术与具体的业务场景相结合，真正展现AI的商业价值却并不是一件容易的事。难能可贵的是，云知声是一家非常务实的国内头部人工智能独角兽企业，它以最擅长的人工智能语音技术为核心，串联起全栈式技术链条，为客户提供智能语音技术和综合解决方案的同时，不断开拓并深深扎根于智慧物联、智慧医疗等行业，让人工智能语音技术有的放矢，促进行业的智能化升级。
云知声拥有智慧医疗全体系解决方案，包括面向患者的导医机器人、智能候诊解决方案、智能随访系统，面向医护的语音电子病历系统、报告录入／撰写助手、移动查房助手、智能病历质控系统，以及面向医院管理的单病种质控系统、等级医院评审管理系统、医院核心制度管理系统、医院绩效管理系统、智慧医保解决方案和智慧医院整体解决方案等。云知声在推动AI技术演进升级的同时，综合运用信号降噪增强、智能语音识别技术（ASR）、自然语音理解技术（NLU）、知识图谱等，更好地赋能医院智慧化升级，为医院带来实实在在的价值。
打造核心技术 落地场景化应用
亿欧智库在其《2021年中国智慧医疗行业研究报告》中指出，由于各地医疗机构水平差距较大，医疗资源与就诊人数严重不匹配，亟需通过辅助决策系统、人工智能医学影像等智能化系统和产品，提升各级医院的诊疗效率，尽快缩小不同医院间的医疗水平差距。从医院的众多成功实践来看，借助AI技术可以优化医院的运营方式，提升运营效率，降低运营成本，避免数据风险。
以病历质控为例，它是医院质量管理的核心组成部分，但是由于相关工作量大、专业性强，且医院病案质控人员资源有限，无法通过人工高效进行全量文书、全类缺陷的检出。而AI病历质控产品的加快应用，既响应了国家医管政策，又能充分满足医院智慧化升级的业务需求，不仅将原来的重点缺陷检查升级为全缺陷检查，而且质检工作效率提升数倍。
云知声正是针对医疗行业“效率、安全、数据”三大痛点，首创了语音电子病历系统，它基于人工智能和大数据技术，并结合大量原始医疗语料数据，利用机器学习、深度学习技术进行大规模地挖掘和训练，形成医疗语音识别和语义理解模型，并进行产品化封装，最终形成语音录入电子病历整体解决方案。
云知声基于自然语言理解技术，结合临床知识图谱，让系统能够理解病历内涵，并应用知识推理，筛查病历中的书写不规范、诊疗不合理等内涵缺陷，从而帮助病历质控人员快速定位问题，确定问题。如今，云知声的解决方案已经广泛应用于病历质控、单病种质控、自动问诊、合理用药、临床辅助决策。
云知声是一家以技术立足的厂商，也是业内屈指可数的拥有全栈AI技术能力的企业。比如在语音识别方面，云知声提供面向包括通用、医疗、法律等场景在内的实时语音转写技 术，覆盖嵌入式、全离线以及大规模在线等应用场景；在语义理解方面，云知声拥有领先的口语理解和机器阅读理解技术，并广泛应用于智能人机对话系统和行业辅助决策系统；在图形图像方面，云知声具有领先的跨领域多模态图形图像技术，广泛应用于人脸、姿态、物态、工区等多目标检测；另外，云知声还广泛涉猎信号感知、语音合成，甚至AI芯片、AI超算领域……尤其让云知声引以为豪的是，它建立了覆盖全生命周期的基于知识图谱的认知智能中台，已在医疗健康、金融、电力、军工、法律等多个行业落地。
云知声知识图谱平台（UniKG）是一套知识图谱全生命周期管理平台，它采用自然语言处理和知识图谱技术打造，提供可视化的知识图谱构建与管理功能，并提供面向知识服务和应用的知识图谱标准开发套件。正是基于强大的知识图谱和认知技术，云知声在智慧医疗领域，以智能导医、智能语音电子病历等效率工具为切入点，逐步拓展至医疗质量评价与管理、医保控费等决策支持领域，相关产品和解决方案已应用于数百家医院，其中全国百强三甲医院合作率超过20％。
让AI从医疗助手变成医疗专家
《IDC FutureScape： 全球医疗健康行业2022年预测——中国启示》预测，到2025年，35％以上的医疗机构将采用人工智能驱动的解决方案和算法模型来支持预测性医疗模型；到2027年，由智能语音识别、传感器和／或基于手势控制的医疗环境接口技术将被60％的医护人员使用。无论是从应用场景的广度还是深度来看，智能化技术在医疗行业将大有可为。
从目前情况看，云知声的智能语音工具已经覆盖了临床诊疗、医政医管和医疗保障三大领域。为医院提供智能化决策支持，推动医疗全场景的智能化升级，这是云知声的使命。未来，云知声将在智慧医疗智能化技术方面加大投入，让AI从医疗助手变成真正的医疗专家。
