子詢人工智能于2016年在深圳成立，從醫療、工業到金融，子詢都相信AI能帶來不一樣的未來。

自從成立之初，子詢人工智能便不斷捕捉行業中的缺陷，致力于開發自然語義處理、計算機視覺、數據處理原創技術，始終堅持自我創新。

經過近兩年的摸索與積累，子詢決定將業務核心的一部分放置于醫療領域，并開發了一站式智能客服解決方案及腫瘤智能診斷機器人。

名校博士組成核心研發團隊

子詢人工智能的創業團隊來源于各行業的頂尖人才。聯合創始人包括趙教授（未透露姓名）、劉東屏、王斌、劉翔四人。

趙教授在中國科學院物理研究所取得博士學位，后于加拿大麥吉爾大學、香港大學從事博士后研究工作。劉東屏取得了中國學院物流研究所博士學位，也曾在加拿大麥吉爾大學任博士后。王斌是香港大學物理系博士，入選“孔雀計劃”B類引進人才。劉翔取得了西南大學西南民族教育與研究中心博士，并在西南大學漢語言文獻研究所做博士后工作。

團隊COO陳昊天曾取得墨爾本大學工商管理碩士，他曾創立了Heywines葡萄酒智能推薦系統，該系統與子詢的產品有異曲同工之處。研究院高級商務經理羅康晉曾任賽億科技高級商務經理，擁有三年提供軟硬件解決方案的經驗。

微信端輔助導診，線上線下聯動助力分流醫院人流

子詢人工智能過去已經發布了線下的智能導診機器人，主要放置于醫院大廳，用以為初入醫院的患者提供咨詢服務，患者可以通過點擊相應的程序來獲取掛號、繳費等信息。

但這種機器人缺陷也非常明顯。子詢人工智能在實踐中發現，出于經濟和空間等原因，一般醫院僅布置數臺智能導診機器人。一方面，數量上的缺陷導致機器人不能滿足巨大人流量的需求；另一方面，當前情況下醫院仍以老年人居多，技能限制決定了他們不能很快適應系統。所以，這類產品在醫院難以發揮其核心作用，常作為一種面子工程的產物，提升患者對于醫院的印象。

在“互聯網＋醫療”的大環境下，子詢人工智能認為智能導診機器人可以作為一個跳板，一個輕易的改變就能讓更多的人接入互聯網。

由此，子詢人工智能推出微信端智能導診機器人，該機器人采用了咨詢研究所開發的NLP算法，連接專業醫療語義庫，能夠很好的分析出文本信息與語音信息，并給出相應的回復。

子詢人工智能COO陳昊天告訴動脈網記者：“雖然市面上做NLP系統的企業很多，但具有專業優勢的企業很少。我們擁有專業的醫療信息語義庫，將其連接至微信端導診機器人。患者接入系統后首先會通過定位識別位置，并為其查找出符合距離條件的醫院，然后再根據患者提供的信息，如病情描述、自身意愿等將患者導入合適的醫院，合適的科室。”

“一定程度上說，它比醫院內部的導診機器人更為實用，實用條件也更為寬泛。因為患者不需要到達醫院后再排隊導診，坐在家里即可提前了解到各種信息。”

“接入系統的方式也非常簡單，我們計劃在醫院內部的智能導診機器人旁放置微信二維碼，掃碼關注即可享受服務。微信的用戶群體如此廣泛，那么我們的市場也非常廣泛，同時，無論是青年人還是老年人，都能通過簡單的操作獲取他們需要的信息，我相信這個市場是非常具有前景的。”

為醫院提供便利

人群分流不僅僅是患者的要求，更是醫院的要求。合理的人流可以極大的提升醫院效率，醫生不用在看病的同時還要為患者提供導流服務。同時，增值的服務可以提高醫院的聲譽，這提升了醫院的內在價值。因此，這對于醫院是一件兩全其美之事。

此類軟件對用戶收費是很困難的，醫院作為既得利益方，有義務也有意愿為軟件付費，這是子詢微信端智能導診機器人的一個未來盈利模式。

目前，咨詢人工智能已經與數十家醫院進行了合作，這些醫院遍布各地，包括深圳、成都、合肥等地，整個項目仍在實踐之中，廣泛的合作能夠加快子詢人工智能對于市場的判斷。

未來發展

據陳昊天介紹：“目前子詢微信端導診機器人已經能夠達到95％的語義識別準確度，產品本身已經算是成熟了。這說明我們在兩年間在醫療領域做過的方案、收集的數據是非常有用的。”

在未來，子詢人工智能會繼續堅持醫療領域的發展路線。下一步發展將繼續堅持研發醫療器械的方向，并加強軟硬件交互研究，如硬件加圖像識別醫療圖片，這可以用于多個場景下的疾病篩查。此方向與子詢人工智能過去研發的腫瘤智能診斷機器人一脈相承。

子詢人工智能仍在發展中，希望用產品為更多基層醫療機構提高效率，也歡迎在發展的同時有更多相關人才及企業能參與產品與技術的交流。