10年前，认识康复从AI诊后随访入手，开始立项研发。公司常年深耕于AI工具、大数据精准分析、AI医疗推理决策引擎等方面。成立至今，已经着手开发了AI虚拟医生系统，有效服务于广大医务工作者（医生和护士），累计服务于数百家大型三甲医院，服务患者达数上亿人次。

　　如今，随着AI技术不断地升级迭代，认识康复未来将会给医疗行业带来什么新的贡献呢？

　　认识康复AI虚拟医生 认识康复供图

　　AI随访对病人来说意味着什么？

　　治病的过程是不是在患者走出医院的那一刻就终止了？“当然不是”是认识康复给出的答案。

　　在一些发达国家，由于医疗资源丰富，患者教育到位，随访通常做得很好，医生和患者长期保持沟通，遇到问题能及时处理。国外一般要求失访率不能超过10%，随访体系相对完整，中国由于人口基数大，医护比例较低，很多人觉得“治疗结束就不用再管了”，大多数患者往往因此错失了最佳的治疗契机，让疾病不断恶化。

　　随访是指医院根据医疗、科研等需要，与诊治后的病人保持联系，定期了解患者病情变化和指导患者康复的一种观察方法。

　　十年前，在线问诊、医药电商、AI医疗等新面孔相继闯入医疗行业视野，开启了行业的数字化进程。创办于2014年的认识科技集团，团队由国家级人工智能顶尖科学家、华为、阿里资深研究者组成。自成立之初，认识康复就深耕AI领域。

　　“随着医院和患者对诊后随访的意识越来越强烈，这就需要规范随访行为，改进随访方式。医生平时工作较忙，患者又处于移动状态，亟需在各方配合下，借助适合的工具，用最低的投入，使诊后随访效率最大化。”据认识科技集团CEO万马介绍，AI随访在前端简单表现为：人工智能机器人可以通过多模态（图像，视觉，语音，文本）等多类型终端模式实现数据采集交互，患者非常便利可以使用。

　　2019年，认识康复籍AI为上海交通大学附属仁济医院“肿瘤科”“日间康复中心”等4个科室提供了随访级通知服务，全年累计上线15个随访方案，发现异常指标患者3413人次，采集异常指标4489个。

　　同年，为上海交通大学附属瑞金医院“肿瘤科”和“骨科”提供了随访服务。通过随访，发现肿瘤科患者反馈“心情烦躁”的情况最多，有115人次，其次为“头晕”的异常情况患者，有98人次。

　　“对于肿瘤科科研随访患者的康复跟踪，有效记录每个周期内患者的恢复情况异常关键，通过观察患者多次的异常指标变化可分析相应的风险因素及症状发生的时间机制，必要时也有助于及时人工干预，延误导致病情恶化。”万马强调道。

　　许多疾病在医学上的治疗和康复需要漫长的过程，尤其是随着患者平均住院日的减少，大多数康复工作需要在医院外进行。这意味着患者及其家庭对后期护理、病情观察和健康保健等方面的需求不断增加。对诊后患者进行随访，不仅能满足患者对健康的需求，也能促进医院医疗、科研和服务质量的提升。“因此，诊后随访对患者和医院，都是重要且必要的。诊后康复的关键密钥就是诊后随访，它的重要性，不言而喻。”万马说。

　　“虚拟医生”如何成为医生的好助手？

　　随着人民生活水平的提高和老龄化的逐渐步入，健康长寿已成为百姓日益关注的焦点。

　　《“健康中国2030”规划纲要》中明确指出要坚持医保、医疗、医药协同发展和治理的原则，进一步提高人民防病治病和全周期健康管理能力。纲要中特别提到了新型的科技技术和医疗健康的深入融合，尤其强调了需利用科学技术推动医疗健康行业的数字化转型。

　　面对医疗资源的稀缺和医生工作压力的增大，如何高效利用现有资源成为了一个亟待解决的问题。各方通过技术创新、管理优化和提高患者服务粘性等多种方式寻求突破，旨在提升医疗服务效率和质量。

　　在这一背景下，认识康复核心产品“虚拟医生”助手，通过大数据建模和核心算法的突破，AI辅助医生跟踪上万种细微指标特征差异，打破时间和空间，实现医生对患者的长期随访，降低人力成本，同时提高医院随访病患效率。

　　此外，该助手支持多种语言随访，医院可以根据地域需求本地化训练小方言，以及利用任意硬件，电话对外输出医生AI语音智能服务，并按要求进行标签分类管理和自主学习。

　　自推出以来，“虚拟医生”已在全球范围内取得显著成绩。同时，认识康复在每一次产品迭代的过程中不断摸索前进。

　　2019年，全世界第一篇人工智能替换医护人员进行采集医学指标性能超过90%，系统支持20种语言，掌握1000种疾病，目前相关产品成功在中国、日本、英国三国运行，仍属于全球第一性能。成立至今，认识康复已累计服务于数百家大型三甲医院，服务患者达数上亿人次，帮助医院提升了院内医疗服务，为医院的智能化建设提供了有力支持。

　　AI工具助力中国医药事业发展

　　在新药研发领域，大多数医药公司依赖随机对照试验（RCTs）来评估药物的效果，这种方法虽然科学严谨，但其条件限制和样本选择可能无法完全反映现实世界中的多样性。与之相辅相成的是，新药上市后再评价（PMS）提供了重要的补充视角，能够捕捉到更广泛的患者经验和临床实践结果。

　　“相较于RCTs，PMS能提供现实世界人群中的临床实践效果，包括更多元化的患者群体、更加现实的临床实践。同时还有多种干预疗法的比较证据，还可衡量长期的临床收益和罕见副作用等。”万马说。

　　PMS需要基于大量的真实世界数据（RWD）研究，RWD的数据来源主要有六大类：已发表临床试验文献、全国调查、医院电子病历、观察性研究及注册表、医保理赔数据库和患者调查。

　　其中，来源于日常所收集的各种与患者健康状况、诊疗及保健有关的数据是对PMS研究的关键评估参数。对此，AI随访工具所保留的大量有效数据，能做到强有力的补充和完善。

　　“在公共层面，只有数据量足够大，随访才能发挥其巨大作用”，万马表示，随访数据是重要的评估决策之一，对疾病诊断、药品研发、医疗支付、政府决策等都有重大贡献。尤其在新药研发过程中，一般临床样本量有限，无法覆盖全人口不同族群，但通过随访，可以针对不同人群结构收集不同反应，整理真实数据，反馈到药厂、监管层，以提供更科学的决策依据。

　　“AI介入后，以前只能依赖2000个临床案例分析的药企可以接触到全国不同地区的10万例甚至几十万例的数据”万马说，“如果由人来做收集工作，那背后庞大的人力成本是无法估量的。”

　　这些真实数据还可以反馈给医疗链条上的每个环节。研发时可以参照随访产生的结果，诊断可以利用随访数据发现相关性，医保可以观察随访疗效产生医保支付的作用，医疗政策制定可从随访结果发现差距等。

　　这些数据不仅能够反馈给整个医疗链条，促进研发、诊断、医保和政策制定等多个环节的优化，还能通过数据中台方案，解决业务间的信息孤岛问题，利用数据驱动业务创新。认识康复的实践展示了如何通过数据中台集成和分析患者信息，支持多场景的智能化运营，同时确保数据的安全和合规使用，展现了人工智能技术在医疗领域应用的前景和潜力。

　　如今，积累了丰富AI技术研发与服务经验，认识康复团队着重聚焦需要广泛性、长期性、临床设计多样性的药品上市后业务（PMS），通过临床设计方医学图谱化、数据化通过人工智能实现智能招募患者、智能匹配、精准入组、省时50%以上，实现真实世界数据的充分应用，发掘药品更广泛的经济性价值，为企业临床研发带来更多效益以及社会价值。同时也惠及患者，智能匹配实现试验风险最小化，保障患者用药安全、拓宽药企适应症、警戒ADR，从而提升患者满意度及黏连度。实现企业、医疗机构、患者之间深度合作，为中国的医药研发提供强有力的数据支撑。

　　正如万马所言：“中国‘智’疗，正在走向全世界。我们的使命，旨在打造一个医、药、患、企、研多维复合生物产业服务的平台，并为提升国内整体医疗水平进步而不断前进。”（作者 尹李梅）