本文摘要：医疗大脑否可以应用于实践中，协助医生增加任务量，准确的临床呢？ 如果严肃仔细观察医生的一天，你不会找到医生只不过每天都在做到很多重复性的劳动。

医疗大脑否可以应用于实践中，协助医生增加任务量，准确的临床呢？　　如果严肃仔细观察医生的一天，你不会找到医生只不过每天都在做到很多重复性的劳动。　　重复性劳动主要反映在以下三个方面：交互、找到和决策，而这些都可以为机器所胜任：　　交互层面：医生在问诊时和患者的告知性交互，针对患者的用药指导、患者跟踪等;　　找到层面：保险审查人员在医保单据审查中的机械重复性劳动，医生对化疗方案的编辑审查等;　　决策层面：医生根据患者的症状和检查，得出临床结果，然后在根据临床结果写适合的化疗方案和建议等。

　　整体说来，医学是一门科学知识驱动类学科，只要从多维度搜集充足多、充足可信的科学知识，就能在辅助决策层面充分发挥极大的价值，把医疗人员从繁复的重复性劳动中解放出来，进而去做到更好有创造性的事。　　如果能利用人工智能协助医生在浩如烟海的医学知识里对应症状和疾病，甚至辅助医生决策并对症下药，毫无疑问需要提高医疗资源的优化效率。

康夫子CEO张超做到的正是这样一个医疗大脑利用人工智能技术，从医学文献中自动自学科学知识、建构科学知识图谱、构建科学知识推理小说，再行将普通公众对症状的叙述及疾病的解读精确地同构在坦率医疗平面。

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