盘点国内29款医疗语音产品，精准把握痛点是关键

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随着深度学习与智能语音技术的结合，人机交互效果更加理想，科研向产业化进行加速。亿欧智库对中国医疗语音助理企业进行盘点，并提出医疗语音助理未来发展的四点展望，与您分享。

AI交互才是未来。

这是埃森哲日前发布的《2017年数字化健康技术展望》中提出的医疗护理行业第一大趋势。

在这一轮人工智能浪潮中，深度学习在智能语音技术方面的应用，使语音识别、语音合成、声纹识别等技术得到显著提升，人机交互效果更加理想，科研向产业化进行加速。国内，科大讯飞、云知声等提供智能语音技术方案的提供商被市场“激活”，Duer OS、小爱同学、DingDong、vivoice等通用型语音助理大量面世，主要集中于移动终端服务，以及智能汽车、智能家居的入口级设备。在医疗健康领域，同样涌现了不少语音助理产品，涉及智能问诊、分诊与导诊、药物推荐、语音电子病历等多类应用场景。亿欧智库对国内提供医疗智能助理产品的企业进行了盘点，如下图所示。

然而，与图像识别在医疗健康领域的产品研发进展、参与企业数量与资本聚拢程度相比，智能语音技术则略显逊色。纵观当前医疗语音助理应用场景及各类产品，究竟在医疗未来发展中扮演怎样的角色？尚待攻克哪些难题？今天我们来共同探讨。

医疗流程的辅助性服务为主，较少触达诊疗环节

医疗人工智能什么最火？您一定会说“医学影像辅助诊疗”。不论是影像科的病灶识别、放疗科的靶区勾画，还是手术方案制定环节的三维影像重建、皮肤疾病筛查，各类与图像识别相关的医疗应用，均与诊断与治疗具有强相关性。反观医疗语音助理的应用场景，则多以医疗流程的辅助性服务为主。从医院就医流程来看，患者从踏入医院起，到正式与医生见面，这一时间段内有较丰富的语音助理应用。例如，导诊机器人辅助实现挂号、分诊、科室路线引导等功能，医院“预问诊”系统（一般基于移动端App或微信公众平台）帮助提前了解患者病情，为医生生成初诊报告等等。到此想必您已经发现，在上述情境中，语音的交互模式具有可替代性。在嘈杂的医院大厅环境中，语音交互的效率和体验可能远不如文字交互方式。就目前市场中的医疗语音助理产品而言，效率的提升与语音交互方式关系较弱。

把握核心痛点，消费级产品成长性较好

语音交互方式若只是“锦上添花”，或是创造新的需求，它的应用价值和商业价值便很难体现出来。所以，有哪些应用场景是“非语音不可”呢？对这个问题的回答，就是要把握核心痛点。目前，语音电子病历和陪护机器人，对痛点的把握相对精准。

首先来看语音电子病历。在消化内科、影像科/放射科等科室，由于每位患者的检查项目较多，医生每天需要花费大量时间输入病历。而语音电子病历系统，能够通过语音自动转录文字，辅助医生快速完成病历录入工作。在医生与患者沟通过程中，语音电子病历系统就可以根据医生的主诉内容，自动将转录文字填入病历模板的对应位置，效率提升十分显著。

再来看陪护机器人。随着中国人口老龄化的不断加重，老年人的陪护工作必然是增长潜力巨大的需求。通过陪护机器人，从生活上和精神上给予老年人必要的护理，并实时评估老人的健康风险，及时做出预警。

除上述应用场景以外，精神健康也是未来语音交互的主要应用方向。语音的交互方式，能够直接刺激人的听力感官系统，产生并传达情感讯号，满足精神需求。目前，在美国、英国、以色列等国家，已经出现专门针对情绪调节、心理咨询的语音助理产品，例如美国X2AI公司的Karim聊天机器人，帮助难民进行心理治疗。

综合上述内容，我们认为消费级的医疗语音助理产品成长性较好，能够真正发挥医疗语音交互的价值。

单点辅助意义较小，需构筑服务生态体系

医疗语音助理是为“方便有效地解决健康问题”而生，这就要求医疗语音助理的背后，有完整的服务体系。仅做单点上的辅助，产品的价值则要大打折扣。例如，一款推荐用药的App，只能够为用户提供用药建议，而用户还需要在其他App上查找附近药店，或购买送药上门服务，则十分不便利。反之，医药电商基于药品资源和送药上门等服务，开发推荐用药App的逻辑则更加合理。所以，构筑服务生态体系尤为重要，将信息、服务、产品集合于同一平台，提供医疗“一站式”服务，是未来的消费级医疗语音助理的优质形态。

重点攻克：方言识别与语言地域差异

目前国内研究语音底层技术的科大讯飞和云知声两家企业，均在方言的识别率和覆盖广度上进行“赛跑”。在刚刚过去的科大讯飞2017年度发布会上，科大讯飞宣布其讯飞语音助理已经可以识别22种方言，其中在四川话、东北话、天津话等方言中，识别率达到90%以上。中国的方言种类十分繁多，在官方七类方言的分类基础上，每一类还包含非常多的次方言。所以，方言识别范围和识别率，对于医疗语音助理的市场推广有重要影响。

此外，语言的地域差异也是目前重点攻克的难题。不同地域的人，对于同一种症状的表述是存在差异的，要做到正确理解还需要做很多工作。对于语音电子病历产品，不同地域的医生对于同一种病症的称呼方法存在较大差异，即使同一所医院的不同医生、同一个医生的不同阶段，也会存在称呼上的差异。这就要求系统能够建立“多对一”的关系，准确判断医生所要表述的内容。而要达到这个目标，工作量可谓巨大。

随着智能语音技术、自然语音理解的不断进步，医疗语音助理的价值将进一步凸显。我们认为，优质的人机交互，提升用户或患者的体验感和幸福感，将是医疗语音助理未来真正被广泛使用和青睐的内在驱动力。

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