語音識(shí)別可有效緩解醫(yī)院三大痛點(diǎn)：效率,、安全,、數(shù)據(jù),。因?yàn)椴v書寫工作量大,，很多醫(yī)生寫病例的時(shí)候就選擇復(fù)制粘貼的方式，夸張的有些把左右腿都搞混,，這樣的結(jié)果就造成了醫(yī)院誤診率提高,，甚至出現(xiàn)醫(yī)療事故，安全問題不容忽視,。語音識(shí)別能夠很好的與現(xiàn)有電子病歷系統(tǒng)相結(jié)合,，在記錄每個(gè)病人病情時(shí)，通過語音錄入的方式極大的提高了效率,，將醫(yī)生從機(jī)械的文案錄入工作中解放出來,，提升就診效率和患者體驗(yàn)度。

在醫(yī)學(xué)影像方面,，人工智能除了可以對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別,，還可以通過對(duì)大量影像數(shù)據(jù)和診斷數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練，掌握診斷能力,。以肺結(jié)節(jié)為例,，人工智能可以降低漏報(bào)率，并識(shí)別多種肺部結(jié)節(jié),，比如磨玻璃結(jié)節(jié),、血管旁小結(jié)節(jié)、微小結(jié)節(jié),、多發(fā)小結(jié)節(jié)等比較難判定的結(jié)節(jié),。

報(bào)告同時(shí)指出，人工智能+醫(yī)療行業(yè)還存在監(jiān)管,、觀念,、技術(shù)、安全,、割裂五大難題,。孫楊介紹，目前市場(chǎng)中的應(yīng)用技術(shù)尚不成熟,，產(chǎn)品呈現(xiàn)雞肋狀態(tài),，缺乏獨(dú)立研發(fā)的動(dòng)力；缺少標(biāo)準(zhǔn)的安全評(píng)估體系,；各家獨(dú)自研究,，缺乏交流和適當(dāng)?shù)乃枷肱鲎病＿@些問題亟待解決,。

(科技日?qǐng)?bào)北京6月28日電)