近年來，在國家政策支持以及前沿技術的共同驅動下，隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云平臺、大數(shù)據(jù)傳感器等的飛速發(fā)展，快速推動以患者為中心的醫(yī)療數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的形成，推動醫(yī)療真正進入智慧醫(yī)療時代，智慧醫(yī)療隨著互聯(lián)網(wǎng)特別是移動互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展迎來爆發(fā)。

智慧醫(yī)療利用先進的互聯(lián)網(wǎng)技術和物聯(lián)網(wǎng)技術等，將與醫(yī)療衛(wèi)生服務相關的人員、信息、設備、資源連接起來并實現(xiàn)良性互動，以保證人們及時獲得預防性和治療性的醫(yī)療服務。物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代信息技術的快速發(fā)展為智慧醫(yī)療提供了強大的技術支撐。

物聯(lián)網(wǎng)技術對醫(yī)療信息、設備信息、藥品信息、人員信息、管理信息等信息進行采集、處理、存儲、傳輸、共享等，可有效管理醫(yī)療物資，實現(xiàn)醫(yī)療安全。

智能藥物研發(fā)

智能藥物研發(fā)是指將人工智能中的深度學習技術應用于藥物研究，通過大數(shù)據(jù)分析等技術手段快速、準確地挖掘和篩選出合適的化合物或生物，達到縮短新藥研發(fā)周期、降低新藥研發(fā)成本、提高新藥研發(fā)成功率的目的。

智能診療

智能診療就是將人工智能技術用于輔助診療中，讓計算機“學習”專家醫(yī)生的醫(yī)療知識，模擬醫(yī)生的思維和診斷推理，從而給出可靠診斷和治療方案。

智能影像識別

人工智能在醫(yī)學影像應用主要分為兩部分：一是圖像識別，應用于感知環(huán)節(jié)，其主要目的是將影像進行分析，獲取一些有意義的信息;二是深度學習，應用于學習和分析環(huán)節(jié)，通過大量的影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)，不斷對神經(jīng)元網(wǎng)絡進行深度學習訓練，促使其掌握診斷能力。

深耕智慧醫(yī)療 釋放AI商業(yè)價值

將智慧醫(yī)療作為業(yè)務重點之一的云知聲，很早便開始布局醫(yī)療行業(yè)數(shù)字化轉型，其智慧醫(yī)療解決方案融合了智能語音識別技術(ASR)、自然語言理解技術(NLU)、臨床知識圖譜技術等，廣泛而深入地應用于智慧醫(yī)療的各個場景，覆蓋醫(yī)政醫(yī)管、臨床診療、醫(yī)保管理、患者服務多個領域，有效支撐了醫(yī)療行業(yè)全場景智能化升級。包括北京協(xié)和醫(yī)院、復旦大學附屬中山醫(yī)院、復旦大學附屬華山醫(yī)院、北大第一醫(yī)院、福建省立醫(yī)院等在內的300余家國家級和區(qū)域級標桿醫(yī)院均采用了云知聲的智慧醫(yī)療解決方案，還有600余家醫(yī)院完成了相關測試。

作為IT行業(yè)最大的“風口”之一，AI讓很多廠商趨之若鶩，其中不乏擁有原創(chuàng)AI技術的廠商，但是如何讓創(chuàng)新的技術與具體的業(yè)務場景相結合，真正展現(xiàn)AI的商業(yè)價值卻并不是一件容易的事。難能可貴的是，云知聲是一家非常務實的國內頭部人工智能獨角獸企業(yè)，它以最擅長的人工智能語音技術為核心，串聯(lián)起全棧式技術鏈條，為客戶提供智能語音技術和綜合解決方案的同時，不斷開拓并深深扎根于智慧物聯(lián)、智慧醫(yī)療等行業(yè)，讓人工智能語音技術有的放矢，促進行業(yè)的智能化升級。

云知聲擁有智慧醫(yī)療全體系解決方案，包括面向患者的導醫(yī)機器人、智能候診解決方案、智能隨訪系統(tǒng)，面向醫(yī)護的語音電子病歷系統(tǒng)、報告錄入/撰寫助手、移動查房助手、智能病歷質控系統(tǒng)，以及面向醫(yī)院管理的單病種質控系統(tǒng)、等級醫(yī)院評審管理系統(tǒng)、醫(yī)院核心制度管理系統(tǒng)、醫(yī)院績效管理系統(tǒng)、智慧醫(yī)保解決方案和智慧醫(yī)院整體解決方案等。云知聲在推動AI技術演進升級的同時，綜合運用信號降噪增強、智能語音識別技術(ASR)、自然語音理解技術(NLU)、知識圖譜等，更好地賦能醫(yī)院智慧化升級，為醫(yī)院帶來實實在在的價值。

當下，中國甚至是全球都被人口老齡化問題所困擾，醫(yī)療需求和醫(yī)療費用逐年上升，但醫(yī)療資源供應不足，醫(yī)療供需矛盾長期存在，而與之對應的又是過度診療或者是重復診療等問題嚴重，藥品、器材以及其他保健品也都出現(xiàn)了很多浪費。當然最重要的還是優(yōu)秀醫(yī)生太少，并非可以通過流程上的信息化、數(shù)字化能解決。

近幾年以來，人工智能的技術產(chǎn)生了翻天覆地的變化。數(shù)據(jù)、算法和計算等人工智能的三大支柱在技術上已相對成熟。這樣的背景下，人工智能的應用有了很好的基礎。一方面有需求，另一方面技術有突破。而醫(yī)療行業(yè)又是少數(shù)幾個行業(yè)有數(shù)據(jù)積累，而且擁有高質量數(shù)據(jù)的行業(yè)之一。據(jù)了解，醫(yī)療是做了幾十年的標準化的影像，或者一些病理診療數(shù)據(jù)，有非常規(guī)范的數(shù)據(jù)，而且嚴格要求有很長的存檔期。