2017年11月23日-24日，在深圳举办的“第三届中国健康信息处理学术会议（The 3rd China Health Information Process Conference）”上，平安科技展示了其利用人工智能和大数据在医疗健康领域的多项实践，并发表主题演讲。
平安在不同医疗健康领域的探索与实践
目前，国内的医疗健康信息行业的技术公司受限于技术能力和融资情况，大多选择在单一领域进行尝试。平安科技依托在业务场景和技术能力上的领先优势，在不同的医学领域进行探索与尝试，并且已经在疾病预测、医学影像、医疗大数据等方面取得了显著成果。
平安科技在第三届中国健康信息处理学术会议上发表演讲
平安科技首席科学家肖京曾表示，目前国内许多初创团队都致力于通过大数据和人工智能技术提升医疗卫生系统的效率，但在数据质量，模型稳定性与模型精度上都存在短板。平安科技通过积极与各地政府合作，利用平安在医疗、健康行业二十多年的业务知识和数据的积累，结合先进的人工智能技术，在疾病预测、辅助诊断、就医体验、医疗大数据以及智能预诊等方面都取得的成绩，大大了提升疾病事前预防的成功率，帮助政府医疗系统降低国家疾病与防控工作的成本。
疾病预测：首创人工智能+大数据流感预测技术预测流感
在与重庆市卫生与计划生育委员会联合研发全球首个人工智能+大数据流感预测模型的实践中，平安科技基于全面的影响因子收集、多种维度的模型建立，将一系列互联网金融机器学习算法应用于疾病预测。在宏观层面，通过整合全国上百个城市的环境气象因子、地区生活行为等一系列宏观因子，对历史数据进行尝试挖掘；在微观层面，通过整合全方位、多维度的个体预测因子和信息来预测疾病发生风险。在深度层面，将宏观因子和微观因子融入多种深度学习和人工智能方法。
目前该流感预测模型可提前一周预测疫情，同时结合重庆市数据现状，平安科技与重庆市卫生与计划生育委员会联合研发了慢阻肺疾病预测模型，还将开展其他慢性病预测模型的研究，为政策制定以及疫情防控提供支持。
辅助诊断：利用深度学习技术识别医学影像
平安科技将深度学习技术和图像识别技术运用在医学影像领域，帮助影像科医生提升阅片效率。与其他公司研发的影像读片产品相比，平安科技在模型训练的时候采用了各级医院的不同数据，使系统可以尽量让大多数医院使用。目前，平安科技的肺结节检测模型病灶检出率已经达到95%以上，在胃癌、宫颈癌等疾病上的研究也在稳步进行中。
医疗大数据：应用关系网络识别医保欺诈行为
在医疗保险领域，医疗欺诈、串刷医保、转售药品牟利等现象时有发生。平安科技利用多源用户医疗行为数据，结合时间和空间，从患者，疾病，诊疗，医生，医院等多个维度建立医疗就医关系网络，利用机器学习等相关算法，识别其中的欺诈行为和群体。
智能预诊：根据用户输入的症状，召回最为相关的病例及医生回答
“相似病例”服务是系统利用语义识别技术，根据用户输入的病症，召回最为相关的病例与医生的回答。此技术可以提高基层医生的诊疗能力，帮助基层医生实现全科医生的职能。同时，这个技术也可以服务于C端用户，减少他们不必要的就诊。
未来，大数据与人工智能在医疗健康领域的应用会更广泛，更深入。如何让信息与技术更好地服务于临床诊断，真正地造福医疗行业，需要在实际场景中不断打磨技术，让信息与技术变得具备实用价值。平安科技也将坚持“技术制胜，场景为先”的行动方向，夯实技术基础，满足实际需求，用专业用心的态度保障用户的健康生活。
关于平安科技
平安科技作为平安集团的高科技内核，负责开发并运营集团的关键平台和服务，支持集团的保险、银行、投资和互联网业务高效发展。平安科技也是集团的技术孵化器，在云、人工智能和大数据方面有着强劲的研究和开发能力。
伴随着平安集团成长，平安科技积累了丰富的“科技+互联网+金融”经验，在技术研究和储备方面，已拥有超过18项前沿新技术、独特的全球研究和开发AI内部的能力，包括微表情、图像和语音识别及语义理解。平安科技以客户为先、开拓进取、创新突破为文化，并注重企业社会责任和环境保护，立志成为世界领先的金融科技公司，促成未来以“科技引领金融”的发展模式。
