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今日，科大訊飛官方宣布引入智慧醫療領域頂級人才陶曉東博士，加入訊飛高管團隊，擔任科大訊飛智慧醫療事業部總經理一職，進一步開拓 AI +醫療市場。
陶曉東的研究方向為醫學影像，是美國約翰霍普金斯大學博士，電子電氣工程師學會（IEEE）高級會員。曾服務于美國通用電氣公司（GE）從事醫學影像研究，并在飛利浦醫療放射解決方案擔任首席架構師。
2017 年，陶博士正式加入科大訊飛，負責智慧醫療領域的技術研發、產品落地及市場推廣等工作。
目前科大訊飛的智慧醫療產品線戰略已定型，其中包括：語音技術在醫療中的應用、智能影像輔助診斷、輔助診療系統三大業務。
此次人事任命，可以看做是訊飛把醫療業務當做重頭戲的一大信號。從去年開始，科大訊飛在醫療領域高調展開了一系列動作。
科大訊飛為何在醫療業務上開始加碼？
科大訊飛與全球最大語音識別公司 Nuance 的技術與業務路徑有些相似，而后者將近一半的收入來自醫療，盡管目前還未進軍中國醫療市場。
反觀科大訊飛，作為政府背景深厚的企業，其與醫院合作方面有著天然的優勢，在這種天時地利的環境下，科大訊飛在醫療上的表現似乎并不出眾。
業內人士稱，這與早期國內醫院對新技術、新產品接受程度較差，在相關技術上的投入力度較小有關系。與此同時，再加上東軟、衛寧、東華、天健等老牌的傳統醫療信息化廠商駐守，留給科大訊飛的市場其實并不大。
根據 2015 年的數據顯示，國內整個醫療信息化的市場約 230 億，主要分為硬件、軟件和服務。除去硬件，剩下的軟件和服務市場大約為 73 億。
不過根據國家衛生計生委規劃信息司的透露，醫療衛生信息化是國家信息化發展的重點，已納入“十三五”國家網絡安全和信息化建設重點，將實現重點突破。權威機構預測，未來幾年，我國醫療信息化規模將持續增長，國內目前三級醫院 1400 家，二級醫院 8000 家，一級醫院接近 1.4 萬家，未來理想狀態下 10 年后，三級醫院每年至少拿出收入的 3% 用于信息化建設，二級和一級醫院拿出 1.5% 進行信息化建設，屆時化醫療信息化的市場規模將超過 800 億元，到 2021 年，我國醫療信息化規模將超過 870 億元，軟件部分將有望達到 300 億元，需求增長速度遠超過往。
與此同時，人工智能技術的不斷成熟也為智能醫療創造了新的突破點。
這就可以理解科大訊飛為何在近期開始重兵布局醫療。
其實科大訊飛很早之前就已開始試水醫療，但更多是與語音轉文字技術相關。 2014 年 8 月，公司針對語音技術在醫療方面的應用開展了研究，并在部分醫院進行了試點，其產品是把語音記錄自動轉換為文字，生成電子病歷，但一直未大規模使用。
2015 年，科大訊飛開展三大醫療業務戰略：語音醫療解決方案；類人答題機器人訊飛超腦；穿戴式醫療設備。
在經過一系列試水后，除了語音生成電子病歷項目拓展較為穩定外，其他兩項在公共場合露出較少。直到 2016 年年中，科大訊飛與安徽省立醫院共建的醫學人工智能聯合實驗室正式成立，昭示著醫療戰略已正式成型，并在以下五方面進行探索：
語音技術在住院、門診等領域的探索
智能圖像處理及識別技術在醫學影像輔助判斷中的應用
基于大數據技術的非結構化醫療大數據處理平臺的構建
探索認知計算在臨床輔助決策系統中的應用
研究機器人導診系統及探索面向醫院的建筑智能化解決方案
從科大訊飛官方資料中可以看出，之前提到的穿戴式設備戰略開始被邊緣化。與此同時，科大訊飛開始涉足基于圖像技術的醫學影像輔助判斷研究，并且被提到重要位置。
如果仔細分析會發現，科大訊飛的醫療戰略帶有較為深刻的時代特征，2015 年智能硬件火熱之時，他們開始進軍可穿戴醫療設備。而在 2016 年人工智能爆發之際，語音、圖像、大數據、認知計算、機器人系統被部署在更高的戰略層面。
研究戰略方向確定后，下一步就是具體產品的落地規劃。
智慧醫療三大產品線布局
根據科大訊飛智慧醫療事業部副總經理鹿曉亮介紹：科大訊飛智慧醫療事業部團隊已有近百人，共規劃了三大產品方向，分別是智能語音技術在醫療中的應用、智能影像輔助診斷、輔助診療系統。
智能語音技術在醫療中的應用
在這部分產品線上，科大訊飛的初衷是通過智能語音交互技術對醫院臨床業務進行流程再造，減輕醫生文書壓力，提高醫生工作效率。
2016 年，科大訊飛智慧醫療業務的“云醫聲”手機應用在安徽省立等醫院正式投入使用。
云醫聲不僅能夠收集病人的資料，方便醫生隨時查閱，還能將醫生說用自然語言說出的醫囑直接記錄整理成電子文檔，同時還可給醫生精準推送醫療文獻等數據。
考慮到放射科、牙科醫生、手術操作醫師在工作或手術中無法用手來書寫病情，科大訊飛還為醫生特制了一款麥克風應對嘈雜的環境和遠場識別：利用麥克風陣列的空域濾波特性——在目標說話人方向形成拾音波束，抑制波束之外的噪聲和反射聲。醫生和患者交流的過程中，算法會自動過濾掉無用的信息，將有用的醫療語音數據自動轉換成文字。
除此之外，基于 NLP 技術，訊飛還將轉換成的文字進行結構化處理，輸出結構化電子病歷。病例中包含有患者的病史、檢查史、各項檢查結果、身體指標，醫生只需對電子病歷內容進行簡單修改確認，即可完成電子檔保存。據悉，目前科大訊飛的智能語音轉錄系統的準確率在 97%。
智能影像輔助診斷
智能影像輔助診斷能夠利用圖像識別技術輔助醫生閱片，提高放射科醫生的工作效率，降低閱片的漏診率。
科大訊飛的醫療影像輔助診療系統的主要功能是幫助影像醫生閱片，識別出病變區域，減少醫生因技術欠缺等其他因素造成的誤診、漏診等問題。據悉，科大訊飛的影像系統現在已經完成識別 3mm 以下的病變區域。
智能影像輔助診斷背后應用到的技術多為圖像識別，作為一家以語音發家的公司，這似乎與其技術基因并不匹配。
確實，外界對科大訊飛在圖像技術上的認知并不多。其實早在 2015 年科大訊飛就對外透露，他們擁有人臉識別等相關的圖像識別技術，并且與該領域頂級專家香港中文大學湯曉鷗教授團隊一直保持良好合作，同時在 OCR 掃描中也達到了全球領先。
當然，醫學影像與其他圖像識別有一定的差異。
DeepCare CTO 丁鵬向雷鋒網透露：自然世界里的圖像與人體內的圖像有著天然的巨大差異，因此針對于不同問題我們使用的算法也是不一樣的，絕對不可能一刀切。我之前做過一種醫學影像，它的病變的位置（做的是分割問題）有從十幾個像素到幾千個像素，為了檢測小的病變點，如果 downsampling 次數太多，可能無法 deconvelotion 回來。
丁鵬進行了進一步解釋，在圖像識別上有三個最基本問題：分類，檢測和分割。醫學影像分析在處理問題時也采用這三種方法，在病理上主要是做細胞層面上的，比如分類，細胞的分割，在細胞病理學上的檢測工作等。
科大訊飛智慧醫療醫學影像團隊將在成像方法、充分利用臨床信息指導成像和輔助閱片等方面進行研發。目前，科大訊飛的智能影像輔助診斷系統是從肺部 CT 影像檢測細分方向切入，接下來還會進入乳腺的 X 光圖像、MRI 圖像檢測方向，預計在 2017 年底實現大規模臨床應用。
人工智能輔助診療系統
科大訊飛可以看做是類似于 Watson 的 AI 輔助診斷系統。但兩款產品在定位上有所不同，Watson 主要針對癌癥患者，而科大訊飛的輔助診療系統主要是針對基層醫生，通過構建人工智能輔助診療系統，深度切入醫生工作流程，在醫生診斷治療過程中給予人工智能的指導和建議，從而提升醫生特別是基層醫生的診療服務能力。
決定上述智慧醫療三大產品線正常推進的前提，就是醫療數據得充足。
通常情況下，這些醫療數據的主要來源是醫院，但醫院往往并不會輕易對外開放數據，而第三方病理中心渠道的數據價格較為高昂。此前業內人士向雷鋒網透露，目前第三方帶有標注的影像數據，每片價格高達 8 元。
科大訊飛為了獲得數據，也與行業伙伴一同進行拓展。近些年先后與北京大學口腔醫院、安徽省立醫院、上海交通大學附屬第六醫院南院等多家醫院以及萬方數據等機構深度合作，推進速度非常快。
熟悉了科大訊飛醫療戰略后，我們再回到陶曉東擔任科大訊飛智慧醫療事業部總經理一事。
“AI+醫療”決定性的三個因素即數據、專家、算法。除此之外，政府、醫院、醫生與病人的切實需求是也智慧醫療發展的重要推動力。在這幾方面，訊飛無疑有著一定的優勢。
當然，管理團隊也是極其重要，甚至起到決定性作用的影響因子。
雷鋒網了解到，陶曉東此前研究和從事的方向為醫學影像。
除了陶曉東之外，智慧醫療事業部還有悍將鹿曉亮。鹿曉亮現為智慧醫療事業部副總經理，此前曾負責科大訊飛平臺與嵌入式事業部算法與引擎研發部，從事語音識別系統的研發工作，主導了科大訊飛各代語音識別引擎的設計及研發。隨后又帶領團隊進行深度學習平臺的研發，在算法的先進性及訓練效率方面都取得了較大的突破。其經歷與智能語音緊密相關。
從這里能夠看出，二人所擅長的方向在智慧醫療事業部既重要，又互補。陶曉東對應的智能影像輔助診斷是訊飛未來新的核心突破點，而鹿曉亮對應的智能語音醫療產品則是訊飛醫療的根基。
至于二者在接下來能否產生良好的化學反應，我們拭目以待。
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