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快商通医疗知识图谱再突破!机器人客服业务水平可达高级客服85%

2020-06-10 18:18  未知    阅读:

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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