想搭上“人工智能”順風車，李彥宏的未來醫療還需完善這幾個方面

百度撤銷醫療事業部，將全身心投入于AI+醫療項目的打造，在智能化趨勢下，它打算做什么？

昨天下午，曾經因醫療問題而飽受詬病的百度被曝撤銷了旗下的醫療事業部門，晚間，此消息也得到了百度內部員工的證實。

消息曝出的當天，對于這一次引起圈內熱議的舉動，在參加昨天的第17屆中國企業家論壇亞布力論壇時，百度CEO李彥宏也給予了正面的回應。李彥宏稱，醫療是一個非常大的機會，跟百度也很有關系，他說：“醫療是一個很有潛力的市場。能夠改變醫療的，最重要的力量是人工智能。”從中我們獲悉，雖然撤銷了醫療事業部，但百度并未放棄醫療這一領域，而是走向了另一個新高度，全面進軍智能醫療市場。

團隊分拆，百度醫療事業部并入AI部門

自2010年，百度就開始了自己的醫療事業的布局，先是與醫療信息平臺“好大夫在線”合作，從詞條、問答逐漸到O2O和醫療服務，先后推出了“百度醫生”、“拇指醫生”等線上醫療平臺。不過，縱然背景和實力雄厚，百度的O2O醫療服務依舊沒能做起來，最終只能與其他的同質化產品混為一談，此后更是在莆田系等事件中受到了重創。

據消息透露，今天，百度通過內部郵件宣布對醫療業務進行組織架構調整和優化，將醫療業務的重點布局在人工智能領域。

按照百度方面公布的計劃：即日起，醫療事業部的智能小e團隊和拇指醫生團隊轉入AI體系，內容建設團隊轉入搜索公司，而其他業務則將予以關停。另外，相關人員將結合公司發展需要在內部提供轉崗機會。

調整之后，原百度醫療事業部總經理李政將轉至AI團隊，充分利用AI技術，結合智能小e和拇指醫生的業務方向，加速推進探索利用人工智能在醫療領域的解決方案。

推測一下，百度AI+醫療的走法

作為國內的科技領頭人之一，百度早已開始了AI+醫療的嘗試。去年10月份，百度發布“百度醫療大腦”，在大數據分析的基礎上，利用語音識別等技術，其可以與用戶進行多輪交流，依據用戶的癥狀提出可能出現問題，并反復驗證，給出最終建議。

依據李彥宏所說，“互聯網+醫療”的發展共分為四個階段，分別是醫療掛號預約服務、智能診療、基因分析和精準醫療、新藥研發。如此，在這里我們不妨推測一下，百度在AI+醫療上可能的走法：

智能醫療診斷平臺：除了“百度醫療大腦”的功能，“診斷”也是“百度醫生”、“拇指醫生”等線上醫療平臺的主打業務，因而百度勢必在未來打造一個智能醫療診斷平臺。

站在國際角度，依據相關媒體報道，國外已經有不少團隊朝著“智能問診”的方向前進，像谷歌的DeepMind團隊、IBM的Watson以及大學的研究小組等等。眾所周知，因多種因素的影響，誤診已是當前醫療中的常態，而依靠背后的強大數據庫以及計算機視覺等技術，不會像人類一樣疲累的AI，其智能問診的高效率和準確率也是人們所追求的和需要的。

醫療管理數據共享云平臺：正如智能手環等可穿戴設備一般，若只是關起門來做自己的智能問診，智能診斷平臺的道路預計也不會走長久。此時，百度需要做的就是數據共享，擴大自己的醫療布局。

在2014年，百度曾推出一個名為“北京健康云”的智能醫療平臺，通過感知設備、云計算和云平臺三部分，極大地簡化了醫生的問診。雖然目前沒有什么聲息，但鎂客君人為，此種產品理念必將是智能醫療的一種趨勢。

在全面轉向AI+醫療后，百度或許會將此業務重新拾起，打造一個數據共享云平臺，在大數據分析的基礎上，簡化用戶的問診過程，并提供相應的病癥解決方案。屆時，百度將利用AI技術在用戶與醫生之間搭建一條橋梁，不僅解除了用戶的一個“痛點”，擴大了自己的醫療市場，在用戶的允許下，這些數據也可以被用來訓練相應的人工智能系統，以進一步提升算法的性能和識別準確性。

研發和測試新藥：當前，雖然醫療技術愈加先進，但對于某些疾病，現在的醫生依舊是束手無策。為了找出解決方法，一部分團隊選擇分析當前的數據來制定最佳治療方案，不過，相對于解決方案，似乎新藥的研制成功更具有意義。

在李彥宏的眼中，用人工智能的方法進行新藥研發和測試也是一個發展方向。據悉，美國史丹佛大學的研究人員利用AI技術，成功的從成千上萬的已知含鋰化合物中識別出了超過20種固體電解質，用于取代目前在電池中所使用的揮發性液體，讓電池更安全，令人驚奇的是，那些含鋰化合物有些甚至是沒有經過測試的。以此類推，百度或許也可以搭建一個類似的算法模型，從而針對某種病癥找出匹配的元素，或是進行測試，以增加患者被治愈的可能性。

布局AI+醫療，百度還需完善幾個方面

從當前的情況推斷，在AI+醫療的布局上，百度似乎更愿意做一個“大腦”般的存在。然而，雖然家大業大，國內的智能醫療市場也尚未定型，但對于百度而言，在版圖的布局上，其面臨的問題并沒有因此而減少。

以智能醫療診斷平臺為例，如何改變用戶習慣、獲取用戶信任就是頭一個難題。目前，市面上的線上醫療平臺不在少數，撇開服務不談，因為省去了預約掛號等繁瑣的過程，大多數人還是樂見其成、愿意為此買單的，漸漸地，用戶養成了一個“身體不舒服就上APP問醫生”的習慣。

不過，此用戶接受度并不能代表其對于機器人的接受度，相比于機器人，人們更愿意相信醫生，即使醫生的誤診率會更高。對此，最好的做法就是與相關醫療機構進行合作，一開始，讓用戶先在醫生的監督下進行智能問診，循序漸進，從而提升用戶對于智能問診的接受度和信任值。當然，不僅僅是拉攏用戶，在與醫療機構對接的過程中，百度也可以獲得更多的數據，從而在性能提升的基礎上提供更為全面的服務。

其次AI識別準確率的提高。依靠精進的算法和龐大的數據，語音識別等技術的準確性都得到了相應的提升，不過，醫療領域是一個不容許絲毫誤差的行業，這也就對相關AI技術提出了更高的要求。其中，如何讓AI從用戶個性化的描述中準確識別病情更是一個難題，對于此問題，百度醫療大腦選擇的解決途徑是與用戶進行多輪對話。的確，多輪對話是一個不錯的途徑，不過，這其中還是有著缺陷的，比如針對一種病癥，不同的用戶有各自不同的描述，這時，若是訓練數據不夠充足，AI極有可能被帶偏，或是識別錯誤。

隨著百度正式回應的發出，撤銷醫療事業部一事所引起的熱議也漸漸停息。不過，相對于表面風波的漸漸平靜，暗地里，隨著百度的全面進軍，一場針對國內智能醫療市場的浪潮正在撲來的路上。從技術上來看，依靠多年來在AI方面的積累，百度產品的性能在一定程度上還是可以保證的，但未來如何，在性能之外，我們更多的還要看百度對于用戶的迎合和市場的推廣。

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