话，只是黎总那边太热闹，不太好凑过去。”江九思端着一杯香槟，开口就很热情，“听你们的意思，是要来京城开研究院？不知道对医疗这个方向有没有兴趣？”
韩路一和赵文渊对视了一眼。
源智暂时没有这方面的计划。医疗不同于其他领域，对用户的影响太大，对结果的准确度要求又高，不是能轻易下注的好方向。
当然，不是说将来不做，只是眼下还没有精力和资源去做。
但韩路一没有明确拒绝，而是问道：“江总做的是哪个方向？”
“我最想做的是癌症早筛，治未病嘛，这也是我的老本行。但手头的数据不够，这个方向的进展太慢。为了尽快市场化，我们主攻另外两个方向。”江九思苦笑了一声，“一个是病例结构化，把自然语言病历转成标准字段；另一个是临床路径辅助，帮医生做初步提示，比如相似病例、用药风险、检查建议。”
韩路一对这个答案颇感惊奇：“病例结构化？这个还需要AI来做吗？”
他是互联网出身的。在AI时代到来之前，互联网企业的数据早就结构化了。拿鼎盛的电商部门举个例子，用户搜索“女装”这种模糊的大类，出来的可能是可爱风、成熟风、纯欲风，具体看到什么由后台推荐系统决定。推荐为什么能做得这么精准？靠的就是用户端和商品端大量结构化数据。
怎么，到了医疗领域，病例结构化还得靠AI？
江九思显然不是头一回遇到这个疑问，解释得驾轻就熟：“你们做互联网的，可能不了解医院体系。互联网数据在网上跑，天生就是结构化的。搜索、点击、下单，后台都能直接入库，医院却不一样。”
他推了推眼镜：“你们知道国内多数三甲医院的HIS系统是什么年代的吗？不少核心模块还是上世纪九十年代写的，那时根本没人考虑数据要结构化。医生写手写病历，扫描进去就是一张图；就算打字录入，也是自由文本，“患者自述左上腹隐痛三天，饭后加剧”——这些只能人工读，想在上面做数据分析，根本没法用。”
“而且，”江九思微微苦笑，“医院之间系统互不相通。同一个病人在协和看一次，再去宣武看一次，两边病历格式完全不同，连字段定义都不一样。这种情况下要做大数据分析，第一步就是把自由文本里的临床信息挖出来、洗出来，标准化之后才能往下走。”
他端着香槟扫了韩路一一眼：“这活儿医院里根本没人做。以前做这个方向全靠人工，招大量医疗
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