日前，中國人民解放軍總病院舉辦以“創新驅動發展、智能科技引領大健康新常態”為主題的“中國衛生健康創新發展高峰論壇暨第四屆國際遠程與移動醫療技術健康辦事大會”。在此次大會上，搜狗技術總監李明修帶來了“人工智能下的醫療搜索”主題演講，并分享了搜狗明醫將AI與醫療搜索相結合的新探索。

李明修在梳理互聯網醫療的歷程及現狀時指出，互聯網醫療最主要的入口仍然為搜索引擎。準確、權威、便捷地獲取醫療辦事信息，是廣大用戶在使用醫療搜索工具時最迫切的需求。但現實情況卻是，傳統的搜索工具上，醫療信息魚龍混雜、缺少權威性、用戶語言難以與醫學專業術語彼此理解與匹配，互聯網醫療雖然發展很快，但在醫療搜索領域，仍面臨相當大的挑戰。“為解決這些問題，搜狗搜索將人工智能技術與醫療搜索相結合，通過構建醫療知識圖譜和基于語義匹配的排序兩大體系，取得了不錯的效果。”李明修說。

醫療知識圖譜，讓信息更準確、更權威

據悉，作為國內第二大搜索引擎，搜狗搜索于 2016 年 5 月上線搜狗明醫垂直頻道，并將AI技術落地醫療場景，旨在為用戶提供權威、真實、有效的醫療信息。而醫療知識圖譜的構建，正是為了解決傳統搜索引擎醫療信息不夠準確和權威的問題。

作為國內第一家推出中文知識圖譜的搜索引擎，，搜狗搜索有著豐富的知識圖譜和機器學習經驗。“我們的人工智能學習了近萬本醫學書籍、兩萬多篇權威科普文章、兩千萬篇醫學論文和海量的互聯網全網數據，并通過數據抽取、數據清洗與整合、數據消歧、數據推理等步驟，構建了包羅五千多種癥狀、六千多家病院、一萬多種疾病、五十多萬醫生的醫療知識圖譜。” 李明修說。

據李明修介紹，醫療知識圖譜最基本的功能是能為用戶提供權威優質、編排有序、全面豐富的醫療信息，如用戶在明醫頻道輸入“感冒”一詞，就能得到關于感冒的疾病概況、癥狀診斷、治療護理、就診貼士等一系列信息。

不但如此，醫療知識圖譜還能進行基于醫療知識的推理。例如當用戶搜索“風濕免疫科最好的病院”時，結果頁面會將病院排行榜、醫生保舉、掛號信息等消息一并提供，真正做到了“想患者之所想，急患者之所急”。

醫療知識圖譜的第三個應用，是搜狗明醫的“智能自診分診”功能。李明修體現，用戶只需按頁面提示，輸入所患病癥的時間、癥狀描述等信息，便可推測其可能患有的疾病，并根據可能性凹凸進行智能排序，還在搜索結果中為用戶保舉就診科室，便利用戶更有針對性地就醫，防止出現漏診、誤診等問題。

基于語義匹配排序，實現用戶與機器自然對話

醫療專業術語和用戶的實際醫療需求之間存在理解的鴻溝，這是醫療搜索領域一直以來很難解決的一個問題。搜狗搜索基于語義匹配排序的核心在于，機器可以通過深度學習算法，為用戶自然語言描述的需求，精準匹配相關醫療信息，將這些信息呈現在結果頁頭部。假設用戶輸入“拉肚子掛什么科室”，機器通過學習能理解白話中的“拉肚子”與“腹瀉”是匹配度相當高的一組詞，就可以給出關于腹瀉的相關結果。

與此同時，基于語義匹配的排序，搜狗明醫還可進行文本匹配與深度語義匹配，從而識別出用戶的真實醫療需求。例如用戶輸入 “糖尿病不能吃什么”的關鍵詞，搜索結果一方面可將這句話映射到禁吃食物上，別的一方面還能給出可以吃什么的深度匹配結果，把用戶的隱性需求也照顧到了。值得一提的是，搜狗明醫在之后還將利用搜狗領先的圖像識別技術，支持用戶圖片輸入，即可為患者鑒別病癥、查找相似案例。

AI技術落地醫療場景，讓整個行業獲益

事實上，搜狗明醫將AI技術落地實地醫療場景的做法，不但使患者受益，醫療專業學生、行業從業者等專業人員，都將能從中獲益。

“傳統的‘尺度化病人’方法 ，通過模擬病人，讓學生進行模擬診斷練習，缺點是成本太高、無法隨時練習，能夠練習到的案例也太少。搜狗搜索可開發由機器模擬病人的對話系統，替代真人飾演的尺度化病人，降低了雇傭尺度化病人的成本，可以隨時練習，同時有海量現實病例內容作為題庫。” 李明修說。

搜狗搜索通過人工智能技術為醫療搜索領域探索了新的路徑，優化醫療搜索體驗的同時，也鞭策了互聯網醫療行業的發展。“讓權威、真實、有效的醫療信息觸手可得”是搜狗明醫的初心所在。搜狗明醫將會繼續將人工智能技術應用到實際醫療領域，為互聯網醫療行業的健康、快速發展貢獻本身的力量。”李明修在演講結束時體現。