時間：2019-11-25 來源：互聯網 瀏覽量：
微軟2020年財年第一季度的數據亮眼，有賴於Azure業務的增長。兩年來，Azure的體量與市場占有率與第一位亞馬遜AWS的差距正在逐漸縮小。Azure作為雲平台，接入了諸多功能模塊，其中AI能力具有戰略意義。在NLP領域，微軟的技術地位不容小覷，其中chatbot方向是早有耕耘的細分。早在3年前，微軟已開始了Microsoft Health Bot項目（當時以“Health”定名的而非“Healthcare”），是同時期微軟啟動的Healthcare NExT創新計劃中的一部分。Healthcare NExT旨在應用其AI技術與Azure雲平台推動醫療產業變革。根據官方數據截至今年7月，注冊使用Azure Bot Service的開發者已超36萬。
微軟Healthcare NExT創新計劃內容
通過Health Bot項目，微軟希望使醫療產業合作夥伴創建智能可兼容的虛擬助手或聊天機器人變得更容易。這些機器人具有認知服務能力，且含豐富的權威醫學內容，主要集中在為其合作夥伴提供兩方麵的功能：一方麵是開發允許客戶自助進行的部分流程，另一方麵是獲得醫療衛生信息。
微軟Health Bot服務示意
今年2月，微軟Healthcare Bot正式在Azure Marketplace上線。微軟Healthcare bot有內置的語言模塊，能理解醫療意圖和醫學術語，由權威服務方提供的內容，可實現相關症狀、藥物信息、醫生信息以及症狀查問。可客戶化可擴展以允許合作夥伴接入自己的業務流程及係統中。符合各種行業需要的安全標準，包括ISO 27001、ISO 27018、HIPAA、Cloud Security Alliance (CSA) Gold以及GDPR，且為開發者提供適應更多安全需要的功能工具。
微軟Healthcare bot模板目錄
在Healthcare bot模版目錄中有7個，包括定位醫療服務方、理賠填寫、分流及轉人工、預約、藥物依從、詢問權益、臨床試驗配對。此外，從另一個定位劃分維度來看，基於NPL技術為主的微軟是虛擬助手Virtual Assistant服務板塊，橫切到醫療行業主要是Healthcare bot service，和以在醫患溝通環節作為醫生助手自動做記錄的EmpowerMD項目。
臨床醫學專性內容有門檻微軟healthcare bot總的說來就是提供了一個能滿足醫療行業所需要的行業性要求的聊天機器人開發工具。客戶化可擴展是軟件行業通用的能力要求。安全性上，涉及醫療行業較為特殊的個人健康信息隱私條款，如HIPAA等，有行業性要求，但合規也不算難。在醫療意圖與醫學術語方麵到底能到達什麼境界，就不那麼好說了。顯然，在微軟的官方圖示中，也有意識的強調在醫學術語、複雜醫學問題上的理解能力。
這裏不得不提到Health Navigator，它是微軟醫療行業聊天機器人的技術供應夥伴。Health Navigator成立於2014年，定位於臨床醫療數字內容服務，其以API的方式，應用於醫療聊天機器人，以及EHRs、遠程醫療公司、醫療類呼叫中心等領域。
Health Navigator的客戶包括 TytoCare、Pager、 Avizia、MDLive 等一係列數字健康公司，也包括微軟。與微軟的合作始於2017年Health bot項目。分診引擎和診斷引擎是Health Navigator的兩個產品方向，直接應用於Health bot項目。
然而有趣的是，就在上個月亞馬遜宣布完成了對Health Navigator的收購。微軟有點尷尬，但近來心態越發開放的微軟當選擇合作發展，競爭共進吧。
醫療消費體驗全程早期接受者已現今年7月，微軟繼續發布Healthcare Bot合作夥伴計劃，那麼“合作夥伴”到底要落地在產業中的哪些角色呢？微軟幾乎將整個產業的重要角色包含了進來，包括醫療服務方、藥企、醫療支付方、HMOs，並且還包括遠程醫療健康組織。與2017年時相比，今年的Healthcare bot顯然有了更大的目標範圍，這也反應了產業應用落地場景的進一步增多。
埃森哲健康事業部數字健康與創新總監Brian Kalis去年底曾指出：貫穿醫療服務消費體驗的整個過程，可以看到早期接受者已開始使用聊天機器人這種方式。以下多方給出的調查分析複議了這一觀點。
Frost & Sullvian在今年發布的一份醫院創新報告裏列出了AI在醫療服務方服務環節中的應用分布，我們用黃色框出來的兩塊chatbot應用環節：一個是初診支持，另一個是患者激勵。Frost & Sullvian將這兩個方麵的市場接受度階段都評定為Emerging新興期，介於初發期與成長期之間。
Frost & Sullvian ：醫療AI主要玩家分布（2019）
根據Statista的調查顯示，有27%的消費願意使用虛擬助手來尋求健康問題解答，相比詢問醫生，除了便捷性、個性化、互動性之外，虛擬助手更適合詢問某些令人尷尬的問題，這至少成為另一個選擇。Juniper Research在2018年發布的研究稱，AI賦能的聊天機器人很快將成為為醫療服務方響應大眾的第一渠道，這一應答交互量在2018年預計達到210萬次，之後以167%的年增長率發展至2023年，達到年28億次。
智能語音助手方麵，今年10月，Voice.ai與醫療垂直類智能語音服務商Orbita聯合發布的2019語音助手美國醫療消費者接受度報告。調查顯示約7.5%的美國消費者中有一個已經使用醫療語音助手，有51.9%稱對此應用服務感興趣。該報告認為智能語音助手在醫療行業的應用仍處在早期，將迎來一個上升過程。
Voicebot.ai：智能語音助手的市場接受度處在早期階段
早期接受者是怎樣做的？自2017年到2019年3年間，微軟醫療健康聊天機器人技術服務的案例已有不少，且有多角色多功能的應用。透過微軟這些合作案例，確實讓我們看到了一批醫療消費體驗全程上的早期接受者。
美國健康組織Aurora Health Care擁有15家醫院、150家診所、70家藥店。處理分診與急診壓力占用了大量的醫療資源，Aurora Health Care與微軟Health bot合作嚐試應用聊天機器人工具來進行緩解。
該項目合作最早開始於2017年，是與微軟Health bot服務最早合作的項目之一。這相當於是一個數字虛擬導醫。微軟與Aurora雙方都強調了用聊天機器人連接創建個無縫銜接的醫療消費體驗：通過讓用戶回答關鍵問題，這個APP根據患者提供的症狀，給出可能引起的原因，初步判斷其輕重緩急，需要什麼級別的醫療服務，並引導用戶通過進行下一步的就診預約。這類醫療聊天機器人也是當下最常見的切入點，從初診自查開始最後引導就醫預約。
與該項目應用類似的，還有MDLive遠程醫療服務公司在微軟技術幫助下，用戶使用聊天機器人在與醫生進行視頻問診之前自查症狀以便分診。
2018年，Cincinnati Children辛辛那提兒童醫學中心使用了微軟Azure bot來開發他們的名為Caren的APP。聊天機器人界麵主要作用為醫院導診，及其他應答，順便用來安撫和娛樂就診的兒童們。
辛辛那提兒童醫學中心意欲進一步改善其客戶在醫療中心的全程體驗，通過Caren，患者家庭很容易的找到他們的醫療中心，查找在急診中心位置，查詢等待時間，獲得孩子手術的實時信息。Caren甚至還能提供數字停車服務，提供停車證，記錄停車位置。通過Caren還能用對話方式回答更多不在APP菜單界麵的其他問題，且能為孩子們講笑話，進行尋寶遊戲等。
美國上市公司診斷化驗醫療服務組織QuestDiagnostics今年使用微軟Healthcare Bot Service發布了其患者服務機器人Quest Chat，能幫助患者查詢服務地址，預約時間，回答非醫學領域而涉及服務流程方麵的問題，例如驗血需要多長時間，什麼時候出結果等。當遇到患者問題Bot無法回答時可轉接專業人士提供人工服務。
太平洋西北地區最大的健康保險公司Premera Blue Cross，擁有220萬會員。在微軟的healthcare bot技術支持下，Premera Blue Cross於2018年在Facebook Messenger上線了名為Premera Scout的聊天機器人，作為虛擬助手為其投保會員解釋保單信息、相關權益、獲得理賠等Premera的各類服務。
埃森哲的一項調查發現，目前，68%的保險公司已經在其業務的各個領域使用聊天機器人。通過使用人工智能來管理客戶互動，健康保險公司每年可以節省20多億美元。Premera Blue Cross認為客戶們在某些情況下向機器人尋求幫助會感覺更自在更簡單，這一應用可降低呼叫中心的服務量，讓員工們可以從低端繁瑣的工作中解放出來，以集中處理更複雜的客戶呼叫。Premera Blue Cross 稱：在對用戶體驗做了大量研究之後發現，越來越多的人非常樂於采用這種技術解決方案，而不是直接與人進行溝通，醫療保險客戶越來越適應這種人機互動的模式。該項目還將利用Call in數據及Chat 數據繼續提升其能力。
一半的新藥研發，難以找到足夠數量的患者參與試驗。而與此同時，某些患者無法在全球5萬起限製條件多達20-30條的各類看不明白的醫學試驗中找到適合參與的項目，甚即便是醫生代表患者快速搜索也不容易。2019年以色列的微軟醫療團隊創建了臨床試驗聊天機器人幫助臨床試驗篩選配對合適的誌願者。臨床試驗機器人允許患者和醫生搜索與某一疾病相關的研究，通過一係列問答，以匹配推薦最適合的試驗項目。製藥公司也能通過這個聊天機器人找到合適的試驗對象。
例如某患者詢問：加州52歲女性患有乳腺癌的試驗。機器人響應並追問一係列問題：是否有為轉移性做化療、癌症是否擴散、患者能出行到多遠距離。此外，它提供了五個選項讓患者選擇，以描述患者當前的健康情況和自我照護的能力水平。從多項選擇題答案病人選擇,軟件生成下一個問題和改進的列表可用試驗。機器人根據患者的填寫，進而追問，並進一步篩選過濾可能的試驗列表。
2017年微軟與Weill Cornell Medicine威爾康奈爾醫學院合作開發了精準醫療知識庫機器人（Precision Medicine Knowledgebase Bot，PMKB)，目前是開源資源。這款聊天機器人與之前幾個不同，不是針對患者而是提供給醫療專業人員使用的。知識庫支持163組基因和518個變異與404個臨床注釋。在Microsoft Bot Framework 支持下使用聊天機器人，病理學家和研究人員通過多種渠道訪問知識庫，包括Skpye、Slack、Wechat等即時通訊工具，支持文本和語音，最終提高臨床決策效率。
綜述我們看到，微軟提出的幾類合作夥伴：醫療服務方包括醫院、診所、化驗中心、遠程醫療服務公司，支付方健康保險公司或HMO集團，製藥公司，都已在服務對象範疇內。此外，微軟Healthcare bot涉及的場景並非AI對話在醫療行業應用的全部，如服務藥企、藥店及健康保險公司定位於患者激勵藥物依從性等場景的應用有出現，但不在微軟的案例中。微軟之外，還有多家各有特色的專注醫療行業的對話式AI技術服務方：海外項目有上月剛獲得1500萬美元融資的Sensely，聚焦在智能語音交互的Orbita，以患者激勵為強項的Conversa Health和LifeLink；國內在北京的新創企業愛科沃智能（Echo-Wall）已有多起與國內外藥企、商業保險合作的AI實操案例落地。後續將有更多內容探討。
我們所看到的早期接受者已落地案例，一部分開始將這種特有的個性化對話能力貫穿在整個服務流程，也有部分落地案例深挖在某個點上，集中解決點上的困境。可以預見，未來AI對話在醫療行業將有更多不同的點和麵，出現在產業各角色各環節中需要信息交換相互溝通的地方，成為一個產業生態中的連接者。
