快商通医疗知识图谱工程平台获得重大突破

日前，快商通在民营医疗行业的知识图谱项目「医疗知识图谱工程平台」获得重大突破，11年耕耘产生质变。

依托该项目，快商通智能客服云平台现已完成医疗知识图谱2.0升级，仿真营销客服机器人问诊答疑水平直线提升。

数据复杂又海量，医疗信息难题如何破解？

医学数字化进程不断推进，使得海量医学数据的处理成为当务之急。

如何在处理医疗文本信息的同时，不破坏文本信息中专业知识？如何更为高效地提取、分析患者症状信息？如何放大信息的价值，将其作为问诊答疑的依据？

知识图谱技术，能够将数据以结构化、关联化的方式呈现给用户，将医学信息表达成更接近于人类认知的方式，毫无疑问，这是解决当下医疗领域数据痛点的关键技术之一。

快商通医疗知识图谱工程平台，击破医疗信息痛点

快商通借助自然语言处理、大数据分析等人工智能技术，多年持续研发「医疗知识图谱工程平台」项目，基于全人类对疾病的理解和医生问诊经验建立知识库，利用知识图谱技术，将各种琐碎、零散的医疗信息相互连接，进而形成医疗垂直领域的知识图谱工程平台。

基于该项目，快商通对公司智能客服云平台进行知识图谱2.0升级。以构建医疗知识图谱技术在智能客服系统中的对话应用为核心，融合纠错、句法分析、语义分析、NER、多轮对话等多种NLP技术，提高对话自然度和智能性，实现了客服系统对话自然度与回复满意度的大规模提升。

 

目前，快商通仿真营销客服机器人业务水平可达高级客服85%，意图识别准确率相比关键词匹配提高25%；机器人可自主识别相同意图的不同表达形式，无需重复设置关键词。

轻松配置，便捷使用。快商通能够为广大人民群众提供更加便利顺畅的问诊答疑功能，为医生提供更加完善准确的智能辅助诊断功能。

11年行业积累，不可复制的知识图谱构建能力

回顾整个项目，知识图谱的构建过程，实质上就是获取知识图谱所需要的数据，并将数据以适当形式和方法组织为一个整体的过程，这当中，快商通的行业积累与工具链的建立，成为项目成功的关键因素。

快商通，自2012年成立研究院「Kriston AI Lab」后，全面转战人工智能客服领域，专注于自然语言处理、知识图谱、大数据、声纹识别等技术在客服领域的应用研发。2015年，公司于行业内率先推出基于自然语言处理技术的智能客服机器人，2017年，公司成功申请知识图谱相关发明专利。

到目前，公司已服务超过36万的企业用户，申请发明专利接近500项，并积累了海量的文本对话数据，拥有千亿级对话语料库和海量行业知识点，在民营医疗、教育培训等服务行业，对话场景覆盖率高达90%。这些庞大的信息资源，为快商通快速建立医疗领域知识模型提供了基础。

除行业积累外，快商通还整合了可用于语料清洗和分析的完整工具链，能够快速根据行业或企业的对话记录，从分词、命名实体识别和意图判断等多个方面，构建语义理解系统，帮助对话系统深度理解访客对话内容，进而快速实现特定行业知识图谱的建立。

例如，快商通在疫情期间能够快速推出高可用度的智能肺炎咨询机器人，便是得益于工具链的作用。

现阶段，精准式智慧医疗问诊服务的系统应用平台较为缺乏，用户的医疗问诊需求难以得到满足。

快商通「医疗知识图谱工程平台」，将精准医学知识与人工智能技术相结合，辅助问诊答疑，能够在构建精准化医疗服务中起到关键作用。

另一方面，医疗信息知识图谱的研究，对于海量医疗信息的处理有着极大的推动作用，是医疗领域上层深入分析研究的基石。

目前，快商通正与全国34个省市的数千家医疗机构密切合作，依托智能客服云平台，为医疗行业提供精准问诊答疑能力。相信在未来，快商通将依托知识图谱技术，落地更多医疗应用，为医疗数字化变革注入有效动能。
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