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【2018慢性病与信息大会】吴卓浩:人工智能技术与服务设计推动医疗健康产业发展

2018年4月27日-28日,由中国疾控中心、中国信息通信研究院主办,中国疾控中心慢病中心、中国信息通信研究院云计算大数据云研究所、中国通信标准化协会慢性病防控信息技术委员会承办的“第四届中国慢性病与信息大会”在北京国宾酒店盛大召开。

27日主会场上,创新工场人工智能工程院副总裁吴卓浩参加此次会议,并发表《人工智能技术与服务设计推动医疗健康产业发展》的主题演讲。

(创新工场人工智能工程院副总裁 吴卓浩)

以下为演讲实录:

吴卓浩:今天跟大家分享的内容是我过去在这么多年里面从事设计行业和人工智能行业相关的这些交叉点上面看看能够给大家带来一点启示的地方,如果中间大家觉得有异议的地方不妨私下里面多做沟通交流。

说到服务设计,在医疗保健这个行业里面其实有太多太多的人因为在过去看到互联网行业的成功,看到互联网高举用户体验的大旗,就可以攻城略地,好像把用户体验做好就行,实际上不是的,每一个行业里面都是一个生态系统。

而像医生、护士事实上也需要成为咱们整体当中非常重要的一部分,而且有很多看起来似乎难破解的难题,不见得非要从用户单一的角度去破解,反而从内部、从服务者的角度来说的话能够得到一些不一样的意外的惊喜。

刚才大家看到的,是我们整体的服务体验的研究过程当中做的笔记跟梳理,当我们回到我们的工作室的时候,用便签的方法来做内容的整理、头脑风暴,(见图)大家可以看不同颜色的便签代表来源于不同的信息或者是不同的类型的数据,这些数据本身,因为它是基于小样本量的研究,虽然说我们跟踪了几十个人、电话访谈了更多的人,然后在网络上面做了更大规模的访谈,但是跟整个群体来说还是比较小样本的,这就是为什么我说这个其实是服务设计当中比较传统的做法。

在今天除了这样传统的做法以外,还有一些其他的做法,比如说像现在大家在屏幕上看到的是我们做的在当年微博上面的数据挖掘所反映出来的情况,大家可以看到左边是用户在微博发言当中提及代驾两个字的时候还会提及什么其他的词,就是左边蓝色的小气泡,大家看到提到代驾还会提到开车、酒后服务这些。(见图)右边是当他们提到E代驾的时候会提及的其他的词,可以看到这里面大部分的词都是相近的,蓝色的部分,有几个词是绿色的部分不太一样,比如像师傅、感谢、39元、朋友,这些词非常有意思。首先师傅、感谢是非常明显善意的表达,所以如何去有效地利用这种善意地表达去缓解服务过程当中潜在的风险和矛盾,这是一个课题。第二个39元是因为当时的推广策略就是我们39元起,这也带来一个负作用,你不是说39元吗?怎么到家变成70多块钱了?是啊,你得按里程收费。还有“朋友”,代驾的过程当中有一些朋友宴请的环节,在这个环节中出力不只个人的情况,这也是很有意思的情况。另外我们看数据,在经营情况下有什么数据支持我们的发现,把定性和定量的相结合帮助我们产生更好的洞察。

这个方法当中在经典服务设计方法中非常重要的一种,这种叫用户体验地图,也叫顾客体验地图,它把一个使用者来使用你的服务的全过程按照时间逻辑序列把它全程列出来,然后详尽地分析每一个环节当中的用户的体验好在哪里?不好在哪里?为什么?可以怎么样改进?用这样的方法把服务这样一个看起来会比较抽象的然后会比较复杂的事情能够清晰、结构化、系统地梳理出来。

最后的结果,非常有意思的是,当我们试着去提整体的服务的改进方案的时候,我们发现最接近的可以借鉴的一个模型居然是游戏设计,因为在这里面不是单一所谓的用户这一个类型的人,也不是单一的所谓的用户体验这一支,而是在中间搀杂了各种各样不同的利益相关人,比如像用户这一支、企业管理团队这一支、司机这一支,彼此之间是有各种各样的利益诉求和矛盾冲突,就像是一个小世界一样。

所以在最终的解决方案里面,事实上我们是把这个游戏化的设计引入到其中来帮助建立更加有效的机制,包括如何去把一个新手的顾客变成是一个忠实的顾客,把一个新手司机变成成熟司机,把一个司机的成长路径能够很清晰地描绘出来,并且有合适的奖惩机制。在这个基础之上才构成了整体的解决方案。所以其实这是一个特别特别典型的用传统的服务设计的方式切入,但是又融合了当下很多的新的技术的方法、可能性以及新的设计理念共同得到的一个结果。

这个事情其实是在几年前发生的事情,即便是这样,服务设计仍然面临一个非常大的挑战,就像今天咱们还要来讲服务设计一样,因为如果说一个东西真的好,其实一定已经在全社会都铺开了,大家都在应用。服务设计其实面临非常大的挑战,就是这个设计本身,这个方法本身已经有三十多年的历史,它是在学术圈子里面首先被提出来的,但是在很长的一段时间以内,服务设计都被主要应用在大型公共设施这种大型的服务里面,但是在真正的深入到咱们老百姓的生活的方方面面这里面其实远远不够,不仅仅是中国,在欧洲、美国这些发达地区也是一样的,而且还有另外一个很大的挑战是什么呢?因为服务设计涉及面还广了,包括业务、软件、硬件、环境、人员,所以很多人并不认为说服务设计是一个独立的学科或者至少不认为说会有一群人他们居然是所谓的服务设计专家,能比我干了几十年的还懂,这是非常非常大的一个挑战。

就像做医院的,突然跑来一群小年轻的,说我来帮你改进一下医院吧?比如做酒店的,说我们经营了几百年了,你说你要帮我们改进?但是为什么服务设计在这几年又被重提了呢?很大的一个时代背景就是一方面咱们中国赶上消费升级了,大家都想要更好的产品和服务,另外一方面是从互联网出身的人,包括很多人信仰互联网的工作方式来试着用互联网这套东西去改造各个传统行业,这是正在发生的事情。所以在互联网领域当中很多方法是没有办法直接搬到真实的世界当中,所以各种各样的可依托的理论跟时间方法就被借鉴进来,服务设计就是其中之一。

这个大家都熟悉,心电图。几个重要的挑战,第一个很重要的挑战,在做服务设计研究的时候,我们传统的服务设计方法始终面临着样本和全貌的非常重大的挑战,比如说心电图这件事情,家里要是有父母长辈有心脏问题的可能会知道。当我难受那时候我想要看医生,当我见到医生我已经不难受了,测试心电图没事啊、很好啊。还有各地差异很大,有的人按照正常的来说,就是太慢或者是有一些不太正常的地方,但是可能就是一类人,这类人就是这样。样本跟全貌之间的关系究竟是什么样的,用传统的方法,纯线下的方法没有人做到。而在今天,在人工智能的技术和人工智能的行业的推动下,各种各样新型的传感器以及由于传感器的量产导致传感器的技术水平提高和成本下降,就带来一种新的可能是什么?就是人工智能推动更有效的方法来采集数据,来利用数据,从而把样本和全貌之间的鸿沟尽可能地连接起来。

再看这个,这也是大家非常熟悉的一个环境,大家都觉得每次去医院这么多人排队,就是因为中国的医疗资源不足,医疗资源不足是一方面原因,但是有谁真正算过,我们去看医生一次标准的时间里面要排多少次队?其中有多少次队是可以减少的?同样这样定性、定量的关系,人工智能的技术、人工智能推动的传感器的应用,包括像现在人工智能技术所推动的通过这种监控摄象头就可以识别其中究竟发生了什么事情,这些都是可以发生的。

比如说一个医生根据过去大数据的情况每天大概可以看到多少人,今天的挂号情况是怎么样的,挂号的这些病人他们的这种大概的特征是如何,可以相对来说把你去排队和等待的时间给你缩小到一个更窄的范围内,这些都是可以做到的。

还有比如说传统的设计都强调说我一次就完成,但是互联网产品的设计之所以能够在短时间内取得这么大的突破就是因为它能够高效地运用数据,尤其是过程数据来帮助快速地决策,实现更高效的迭代,这一点其实在过去传统的服务设计方法当中因为没有更好过程数据的收集和利用方式也很难做到,但是在人工智能这个领域里面辅助可以做得到。

大家可以想见,比如说在今天最前沿的人工智能技术当中,已经有相以自动驾驶为代表的整合了各种各样人工智能的技术,通过学习这些自动驾驶的包括这种图象、视频、人体的分析、机关雷达这些数据实现什么呢?真正进入到一个真实道路当中机器真的就可以自动驾驶了,(见动图),这是一个在综合领域当中计算机视觉、自然语言处理、机器学习加上传感器硬件方方面面共同得到的结果,这样的事情、这样的综合突破的技术同样也可以应用到咱们的医疗的领域,并且能够大幅地帮助咱们传统的这些包括像服务设计类型的方法,能够产生更新的突破。

这块给大家最后来一个祝福,这也是人工智能的成果(见图)。当我们去学习了足够多的特朗普的英文发言,我们就可以生成一个人工智能,我们跟它对话,它真的懂说什么。我说“说说人工智能吧”,就真的跑出一句话,并且真的是以特朗普的声音讲出来,甚至里面再叠加机器翻译,甚至就是以他原有的音色讲出来的中文。

最后在座的各位,因为我知道你们都是这个行业里面的专家,我们在为了帮助这个行业能够更快地有进展,事实上是有做全球的人工智能技术的这些专业人士的竞赛,帮助能够更好地推进人工智能技术的发展和应用,如果说在座的各位你们要是有相关的大数据不妨可以聊一聊,我们可以免费放到全球的平台上面吸引更多的从业者、爱好者来参赛。像去年我们做的竞赛就是叫全球AI Challenger挑战赛,吸引了来自65个国家的8892支团队,他们来使用公开的这些大数据、数据集来进行竞赛,产生出非常好的结果。非常希望能够和在座的专家一起共同推进咱们这个行业的发展,谢谢大家!

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