虽然像电影《超能陆战队》中的大白那样能实时监测人们的健康状况、提供健康问题解决方案的机器人还不能成为我们生活的标配，但人工智能早就不仅是停留在大屏幕中的幻想，它已经走进了医疗行业，成为医生背后的支持者和赋能者。人工智能与医疗的紧密结合正在掀起新一轮科技革命。森亿智能便是“AI+医疗”领域内，极具代表性的一家创业公司。
森亿智能以医学自然语言处理、机器学习、数据挖掘等核心技术为驱动引擎，对海量医疗数据进行深度治理、转化分析和研究，为各级医疗机构、科研院校、政府部门、制药企业等提供专业、安全、高效的医疗大数据整体解决方案。
森亿智能创始人、CEO张少典认为，医疗人工智能发展的关键，在于将AI和专科专病进行深度结合。
张少典是从上海交通大学计算机科学ACM班走出来的计算机“天才”、哥伦比亚大学医学信息学博士，他还入选了2017福布斯亚洲30位30岁以下杰出青年（30under30，医疗科技领域）、2017胡润中国30位30岁以下创业领袖。在今天的文章中，他围绕AI如何赋能医疗、中国医疗信息化的发展空间，以及人工智能走向成熟的标志等方面，分享了自己的思考与洞见。
如果不是事先了解，你很难相信这名身着浅色polo衫、神情带着特有锐气的年轻人，已是一家完成C轮融资企业的CEO。1988年出生的张少典刚过而立之年，他还入选了2017福布斯亚洲30位30岁以下杰出青年（30under30，医疗科技领域）、2017胡润中国30位30岁以下创业领袖。
他创立的森亿智能也是一家年轻的公司。从2016年4月成立，到同年11月获得近千万天使轮融资，再到完成A轮、B轮、C轮融资，森亿智能仅用了三年时间。其中，2017年4月的A轮融资由红杉资本中国基金领投。
说到创业初衷，张少典坦言，在美国的五年恰好是中国移动互联网弯道超车的五年，中国在移动支付、移动出行等领域已对美国反超，但在医疗信息化领域，中美之间还有15到20年的差距。国内巨大的市场空间，刺激他在2016年回国创业。
森亿智能的初始核心产品，是一款基于中文医学自然语言处理技术的智能化科研平台。它能像医生一样读懂病历的同时，将医学文本、病历等文字数据高效结构化。其阅读及分析病历的速度，相较于普通医生可谓事半功倍。
谈及研发这款产品的初衷，张少典表示，目前我国医院普遍存在数据分散、数据挖掘和利用低效的问题，政府、医疗机构均在设法推动病例信息、医疗数据标准化，努力消除信息孤岛。基于中文医学自然语言处理技术的产品，能够助力医疗机构对海量的原始数据进行挖掘与治理，并将低价值数据转化成高价值数据。
经历数轮融资，森亿智能由初始的创业团队，扩展到近350名员工。并且公司始终坚持以技术为驱动力，在研发上的投入，接近总营收的70%。
如今，森亿智能逐渐开始将业务往专科专病领域拓展。其医学自然语言处理系统，已能解析十五六个专科医疗病历，包含住院小结、出院小结、手术记录、病程记录、护理记录、麻醉记录、影像报告、体检报告等一系列类别的病历。医疗人工智能发展的关键，在于将AI和专科专病进行深度结合。对此，森亿智能开发了一款静脉血栓栓塞症智能化预测及辅助诊疗系统。
静脉血栓栓塞症（VenousThromboembolism，VTE）包括深静脉血栓形成和肺血栓栓塞症，是第三大常见的血管疾病，预警难，致死率高。依靠传统的人工统计分析和判断会耗费大量医务工作者的时间精力，且易产生误诊、漏诊。
森亿智能通过医学自然语言处理与机器学习方法，整合医院内部病历、检查、检验等各个信息系统，采集VTE的风险关键指标，通过大数据机器学习，形成一套智能化的静脉血栓栓塞风险预测工具、推荐个性化治疗的辅助诊疗工具。
该预测工具嵌入到医院的电子病历系统，可实时监控、预测每例患者的VTE发生风险，从而降低VTE的发生率，提高肺栓塞的抢救成功率，辅助上海第十人民医院的医务人员开展“高效”“动态”“规范”的VTE的管控。
据悉，医生借助森亿智能的VTE预测系统，VTE的识别率比纯人工提高了20%-22%。该系统在上海第十人民医院的应用被国家卫健委评为人工智能应用落地30最佳案例，并已同步在江西、四川等地的部分医院进行了部署。
说到中美AI+医疗的差距，张少典认为，两国业态不同，现在中国有一大批公司在做人工智能，而美国的人工智能已润物细无声地被放到了临床诊疗的环节里，很少有公司站出来称自己是医疗人工智能公司。
他笑称，直到人工智能像水、电、煤一样在生活、工作中无处不在，不再被人提起，才意味着行业真正走向成熟。
原标题 / 对话森亿智能张少典：医疗AI发展的关键，在于AI和专科专病的场
来源 / AI报道（AI-Reporting）
（文章略有编辑删减）
森 亿 智 能
领域：医疗健康
上海森亿医疗科技有限公司（森亿智能）成立于2016年4月，作为中国医疗人工智能行业的创新引领者，是国家健康医疗大数据产业国家队——中电数据的AI技术核心供应商。森亿智能以医学自然语言处理、机器学习、数据挖掘等核心技术为驱动引擎，对海量医疗数据进行深度治理、转化分析和研究，为各级医疗机构、科研院校、政府部门、制药企业等提供专业、安全、高效的医疗大数据整体解决方案。
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