独角兽云知声的医疗逆旅
在保罗·莱文森的心中，有一条媒介技术发展的人性化路线——媒介技术将以更适合人类感官生理特性方向发展。这位媒介理论家看到了媒介技术的积极面，并坚信沿着这条路径发展，媒介技术便能使人从自然和生命的压迫中解放出来，进一步推动人类文明和社会进步。
在医疗领域同样能够瞥见莱文森这一观点的影子。2014年，基于智能语音识别、自然语言理解、临床知识图谱等人工智能技术，云知声开发出语音电子病历系统，以语音录入这一人类自然言说的形式，替代医务人员在电子病历记录过程中键盘鼠标录入操控形式，将医生从繁复的病历采集与录入工作中解放出来。
伴随政策推动、需求拉动以及企业探索，智慧医院的建设已迈入2.0阶段。基于人工智能、互联网、物联网等新技术的智慧医院建设，已成为未来医院发展的必由之路。这一源于技术发展的医疗变革之风，已吹向全国。
然而，企业在探寻智慧医院建设的过程中，仍存在如如何规划产品路径、如何找准市场先机等诸多尚待解决的难题。由此，动脉网专访了云知声医疗业务线总裁谢冠超，以探寻答案。
场景+产品=云知声的生命线
2012年，云知声便发布语音云及深度学习应用，开始了其在科技领域的探索。早期的入局，并未让云知声在发展过程中呈现出持续快走之势。相反，公司在人工智能市场喧嚣之时，选择沉静下来做技术。
就其去年的招股书来看，2017年到2020年，云知声研发费用与营业收入的比值分别为109.13%；117.78%；77.61%、163.55%，比值远超过规则要求的15%。
财务指标节选
同时，云知声尝试采用第二套上市标准登陆科创。该标准要求企业”预计市值不低于人民币15亿元，最近一年营业收入不低于人民币2亿元，且最近三年累计研发投入占最近三年累计营业收入的比例不低于15%”。由此，足以看出云知声在技术研发上的决心。
从云知声发展路径来看，其前期在核心技术打磨上所花费的时间与精力，为其后续发展持续提供动能，使公司能够不断高走。
企业发展路径
但对于云知声来说，打好技术基础仅是其在产品研发上所迈出的第一步。产品能力及其在应用过程中所衍生出来的场景价值更为关键。
在访谈中，谢冠超告诉动脉网：“在医疗领域中，云知声期望能够通过技术创新驱动产品创新，但在技术之后，更期望技术能够在医院及其他应用场合中产生实际价值。”
2014年，云知声一举进军医疗领域，针对医疗行业效率、安全、数据三大痛点，开发出语音电子病例智慧医疗语音系统。通过自动将语音转为文字、以结构化的方式录入电子病历数据，提高病历录入效率。同时，为了能够精准识别，云知声还为医院做了深度定制，根据不同科室、不同病种的整段病历资料，运算出关键词句语料，为40多个临床和医技科室提供分场景支持，以适应医院不同科室实际的使用需求。
该系统语音识别准确率超95%，个别科室的语音识别率超98%。云知声告诉动脉网，系统高准确率背后，是以其所研发的国内首个医学领域语音识别引擎为支撑——针对医学数据库（数百万医学专有名词、数万小时语料积累、极其复杂的中英文混合表述方式和特殊医学符号）做大量模型优化。
云知声前期对技术的深耕成为了企业持续向上发展的基点，而其在医疗智能语音系统所积淀的数据与对医疗场景的理解，则为其后续开发相关产品提供了更多支撑，建立起自身壁垒。
这正如谢冠超所谈及的那样：“基于不同的场景，将会衍生出不同的技术能力，创造不同价值。因此，在做好技术的基础上，加以对场景的理解及数据的积累显得尤为重要。”
云知声对于产品的理解，使其在过去两三年中推出了一系列基于其自身构建的临床知识图谱，及相关技术衍生出的一系列医疗辅助决策类产品，其产品框架已不完全局限在语音识别范畴。
知识图谱，底层技术
基于百万数据，云知声迈出了自己的下一步，构建起知识图谱。该知识图谱覆盖症状、体征、疾病、手术，检查检验，药品等七大类实体，共计132万个，对应医学术语334万；包含十大类实体关系，共计757万实体关系；在执业医师资格考试中考取超过500分的成绩，对其知识图谱应用能力进行了验证。2017年至今，其知识图谱已完成三次迭代，并投入使用。
知识图谱迭代路径
目前，云知声已凭借该知识图谱在多项比赛中斩获冠军。
在技术的加持下，知识图谱作为推动互联网和人工智能发展的核心驱动力之一，其建立一定程度上能够帮助行业从重复性的脑力工作中跳脱出来。云知声在知识图谱上的深耕，亦使其产品智能化水平逐渐提升。云知声期望通过打开知识广度，实现知识与能力的平衡，构建出一个基于知识图谱的完整辅助决策系统。
在谢冠超眼中，信息化是智能化技术的前提，当信息化迈入较为成熟的阶段后，智能化则将成为智慧医院建立所必经的路径。基于其知识图谱，云知声下一步计划通过打造辅助性决策类产品，解决当前阶段的常见问题。并计划通过AI技术，做临床决策上的持续推动，实现从效率工具到决策支持产品的跨越。
在产品规划上，谢冠超进一步解释道：“现在我们更多将该产品定义成助手，但我们希望有一天他能够真正变成医生的同事，变成医生的导师。尽管无法确定在这条路上还需走多久，但在我眼中，这一定是未来发展的趋势。”
后续云知声还将不断完善临床知识图谱，提升技术能力。并将产品投入到医疗场景中，实现自身技术、能力与行业需求的有效结合，深入产品开发。
下一步，智能化
作为一个以技术为底色的企业，云知声似乎拥有抓住事物背后的逻辑链条，从数行代码中找到行业内在痛点所在的能力。
今年一月，国家卫生健康委员会《病案管理质量控制指标（2021年版）》及相关解读的发布，再次将病案问题上升为重要管理任务。
从电子病历相关问题出发构建医疗产品体系的云知声，便恰好踩在了这一节点上。作为早期入局者，云知声已构建起智能病历质控系统、医疗质量管理平台、单病种质控平台、智能医保审核系统等相关解决方案。
谢冠超告诉动脉网：“最初我们对医疗质控的理解比较简单，我们仅将病历看成一份文书，找出其中不合理之处。但随着业务推进，我们发现它不仅涉及医疗病历文书的问题，还涉及整个医疗业务中的问题。因此我们现今在医院里面提供的已经不再局限于病历质控产品，而是一个完整的医疗质控平台。”
云知声的智能病历质控系统，在做病历形式筛查的同时，还可以准确理解病历内涵并进行缺陷筛查，重塑业务流程，提高病历质控工作效率。为质控员提供辅助工具，帮助医务处自动管理质控工作，并给出多维度统计分析。
可见，云知声已经完成了由感知智能到认知智能的迭代升级，并搭建起医务、医管、医保三方业务。
目前，云知声以三甲医院为主要标杆客户切入，与北京协和医院、复旦大学附属中山医院等建立其合作。以行业技术提供者为合作对象，已上线100+具有代表性的大型综合三甲医院，另有500余家处于测试阶段。
产品化，一条难以绕开的路
谈及营收，谢冠超向动脉网表述：“今年上半年和去年相比，云知声在医疗业务上的收入翻了一倍不止。”
据了解，云知声整个医疗团队不足百人，而这些人却支撑起了其医疗板块业务，使其营收保持每年成倍的增速。云知声为何可以做到？这得益于公司的商业路径——产品化。
在云知声眼中，产品化是AI企业面前一条难以绕过的道路。若不做标准化产品，便容易被客户需求打乱自身产品研发节奏，触碰到天花板。
由此在产品开发上，云知声坚持做标准化产品。通过让战略走在技术之前，技术走在业务之前，业务走在客户之前，满足同一场景下不同客户90%以上的需求。
当产品化实现，人效比便能够得到提升，进一步助推其营收增长。
沉与浮
9年时间，云知声从A轮至D轮已累计获得10轮融资（企查查数据），至少20亿元资金。并获取51款软件著作权，533项专利。云知声可谓已稳为人工智能/物联网领域领头的独角兽之一。
从云知声近两年筹备科创板上市，经历静默期，到其今年声称为持续构建核心技术和产品体系、保持竞争力撤回科创板IPO申请材料，这家深耕技术的公司，似乎也在随行业沉浮。
当云知声再度退回一级市场，斩获近一亿美元D1轮融资。可以看出，在沉与浮背后，云知声所做的努力不无意义。
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