微軟本月剛剛上線了虛擬代理人工具（Power Virtual Agents Tool），一款號稱人人可用、無需程式設計的聊天機器人開發工具。在醫療領域，微軟Azure Marketplace在今年2月在正式上線了Healthcare Bot，7月宣佈Healthcare bot合作者計劃，將醫院、藥企、保險、HMO、遠端醫療公司都納入了合作伙伴計劃範圍，作為技術上游服務，微軟醫療聊天機器人看上的是怎樣的價值市場，或能催化釋放多大能量？
“Azure+AI+醫療”中的一個站位
微軟2020年財年第一季度的資料亮眼，有賴於Azure業務的增長。兩年來，Azure的體量與市場佔有率與第一位亞馬遜AWS的差距正在逐漸縮小。Azure作為雲平臺，接入了諸多功能模組，其中AI能力具有戰略意義。
在NLP領域，微軟的技術地位不容小覷，其中chatbot方向是早有耕耘的細分。早在3年前，微軟已開始了Microsoft Health Bot專案（當時以“Health”定名的而非“Healthcare”），是同時期微軟啟動的Healthcare NExT創新計劃中的一部分。
Healthcare NExT旨在應用其AI技術與Azure雲平臺推動醫療產業變革。根據官方資料截至今年7月，註冊使用Azure Bot Service的開發者已超36萬。
微軟Healthcare NExT創新計劃內容
通過Health Bot專案，微軟希望使醫療產業合作伙伴建立智慧可相容的虛擬助手或聊天機器人變得更容易。
這些機器人具有認知服務能力，且含豐富的權威醫學內容，主要集中在為其合作伙伴提供兩方面的功能：一方面是開發允許客戶自助進行的部分流程，另一方面是獲得醫療衛生資訊。
微軟Health Bot服務示意今年2月，微軟Healthcare Bot正式在Azure Marketplace上線。微軟Healthcare bot有內建的語言模組，能理解醫療意圖和醫學術語，由權威服務方提供的內容，可實現相關症狀、藥物資訊、醫生資訊以及症狀查問。可客戶化可擴充套件以允許合作伙伴接入自己的業務流程及系統中。
符合各種行業需要的安全標準，包括ISO 27001、ISO 27018、HIPAA、Cloud Security Alliance (CSA) Gold以及GDPR，且為開發者提供適應更多安全需要的功能工具。
微軟Healthcare bot模板目錄在Healthcare bot模版目錄中有7個，包括定位醫療服務方、理賠填寫、分流及轉人工、預約、藥物依從、詢問權益、臨床試驗配對。
此外，從另一個定位劃分維度來看，基於NPL技術為主的微軟是虛擬助手Virtual Assistant服務板塊，橫切到醫療行業主要是Healthcare bot service，和以在醫患溝通環節作為醫生助手自動做記錄的EmpowerMD專案。
臨床醫學專性內容有門檻
微軟healthcare bot總的說來就是提供了一個能滿足醫療行業所需要的行業性要求的聊天機器人開發工具。客戶化可擴充套件是軟體行業通用的能力要求。安全性上，涉及醫療行業較為特殊的個人健康資訊隱私條款，如HIPAA等，有行業性要求，但合規也不算難。
在醫療意圖與醫學術語方面到底能到達什麼境界，就不那麼好說了。顯然，在微軟的官方圖示中，也有意識的強調在醫學術語、複雜醫學問題上的理解能力。
這裡不得不提到Health Navigator，它是微軟醫療行業聊天機器人的技術供應夥伴。Health Navigator成立於2014年，定位於臨床醫療數字內容服務，其以API的方式，應用於醫療聊天機器人，以及EHRs、遠端醫療公司、醫療類呼叫中心等領域。
Health Navigator的客戶包括 TytoCare、Pager、 Avizia、MDLive 等一系列數字健康公司，也包括微軟。與微軟的合作始於2017年Health bot專案。分診引擎和診斷引擎是Health Navigator的兩個產品方向，直接應用於Health bot專案。
然而有趣的是，就在上個月亞馬遜宣佈完成了對Health Navigator的收購。微軟有點尷尬，但近來心態越發開放的微軟當選擇合作發展，競爭共進吧。
醫療消費體驗全程早期接受者已現
今年7月，微軟繼續釋出Healthcare Bot合作伙伴計劃，那麼“合作伙伴”到底要落地在產業中的哪些角色呢？微軟幾乎將整個產業的重要角色包含了進來，包括醫療服務方、藥企、醫療支付方、HMOs，並且還包括遠端醫療健康組織。
與2017年時相比，今年的Healthcare bot顯然有了更大的目標範圍，這也反應了產業應用落地場景的進一步增多。
埃森哲健康事業部數字健康與創新總監Brian Kalis去年底曾指出：貫穿醫療服務消費體驗的整個過程，可以看到早期接受者已開始使用聊天機器人這種方式。以下多方給出的調查分析複議了這一觀點。
Frost & Sullvian在今年釋出的一份醫院創新報告裡列出了AI在醫療服務方服務環節中的應用分佈，我們用黃色框出來的兩塊chatbot應用環節：一個是初診支援，另一個是患者激勵。
Frost & Sullvian將這兩個方面的市場接受度階段都評定為Emerging新興期，介於初發期與成長期之間。 
Frost & Sullvian ：醫療AI主要玩家分佈（2019）根據Statista的調查顯示，有27%的消費願意使用虛擬助手來尋求健康問題解答，相比詢問醫生，除了便捷性、個性化、互動性之外，虛擬助手更適合詢問某些令人尷尬的問題，這至少成為另一個選擇。
Juniper Research在2018年釋出的研究稱，AI賦能的聊天機器人很快將成為為醫療服務方響應大眾的第一渠道，這一應答互動量在2018年預計達到210萬次，之後以167%的年增長率發展至2023年，達到年28億次。
智慧語音助手方面，今年10月，Voice.ai與醫療垂直類智慧語音服務商Orbita聯合釋出的2019語音助手美國醫療消費者接受度報告。調查顯示約7.5%的美國消費者中有一個已經使用醫療語音助手，有51.9%稱對此應用服務感興趣。該報告認為智慧語音助手在醫療行業的應用仍處在早期，將迎來一個上升過程。
Voicebot.ai：智慧語音助手的市場接受度處在早期階段
早期接受者是怎樣做的？
自2017年到2019年3年間，微軟醫療健康聊天機器人技術服務的案例已有不少，且有多角色多功能的應用。透過微軟這些合作案例，確實讓我們看到了一批醫療消費體驗全程上的早期接受者。
醫療服務方：就診前，預診分流
[創新動力>>資源配置優化]
美國健康組織Aurora Health Care擁有15家醫院、150家診所、70家藥店。處理分診與急診壓力佔用了大量的醫療資源，Aurora Health Care與微軟Health bot合作嘗試應用聊天機器人工具來進行緩解。
該專案合作最早開始於2017年，是與微軟Health bot服務最早合作的專案之一。這相當於是一個數字虛擬導醫。微軟與Aurora雙方都強調了用聊天機器人連線建立個無縫銜接的醫療消費體驗：通過讓使用者回答關鍵問題，這個APP根據患者提供的症狀，給出可能引起的原因，初步判斷其輕重緩急，需要什麼級別的醫療服務，並引導使用者通過進行下一步的就診預約。這類醫療聊天機器人也是當下最常見的切入點，從初診自查開始最後引導就醫預約。
與該專案應用類似的，還有MDLive遠端醫療服務公司在微軟技術幫助下，使用者使用聊天機器人在與醫生進行視訊問診之前自查症狀以便分診。
醫療服務方：就診中，院內服務助手
[創新動力>>消費體驗提升]
2018年，Cincinnati Children辛辛那提兒童醫學中心使用了微軟Azure bot來開發他們的名為Caren的APP。聊天機器人介面主要作用為醫院導診，及其他應答，順便用來安撫和娛樂就診的兒童們。
辛辛那提兒童醫學中心意欲進一步改善其客戶在醫療中心的全程體驗，通過Caren，患者家庭很容易的找到他們的醫療中心，查詢在急診中心位置，查詢等待時間，獲得孩子手術的實時資訊。
Caren甚至還能提供數字停車服務，提供停車證，記錄停車位置。通過Caren還能用對話方式回答更多不在APP選單介面的其他問題，且能為孩子們講笑話，進行尋寶遊戲等。
醫療服務方：服務全程，患者虛擬助手
[創新動力>>消費體驗升級]
美國上市公司診斷化驗醫療服務組織QuestDiagnostics今年使用微軟Healthcare Bot Service釋出了其患者服務機器人Quest Chat，能幫助患者查詢服務地址，預約時間，回答非醫學領域而涉及服務流程方面的問題，例如驗血需要多長時間，什麼時候出結果等。當遇到患者問題Bot無法回答時可轉接專業人士提供人工服務。
保險支付方：投保會員工具
[創新動力>>降低成本]
太平洋西北地區最大的健康保險公司Premera Blue Cross，擁有220萬會員。在微軟的healthcare bot技術支援下，Premera Blue Cross於2018年在Facebook Messenger上線了名為Premera Scout的聊天機器人，作為虛擬助手為其投保會員解釋保單資訊、相關權益、獲得理賠等Premera的各類服務。
埃森哲的一項調查發現，目前，68%的保險公司已經在其業務的各個領域使用聊天機器人。通過使用人工智慧來管理客戶互動，健康保險公司每年可以節省20多億美元。Premera Blue Cross認為客戶們在某些情況下向機器人尋求幫助會感覺更自在更簡單，這一應用可降低呼叫中心的服務量，讓員工們可以從低端繁瑣的工作中解放出來，以集中處理更復雜的客戶呼叫。
Premera Blue Cross 稱：在對使用者體驗做了大量研究之後發現，越來越多的人非常樂於採用這種技術解決方案，而不是直接與人進行溝通，醫療保險客戶越來越適應這種人機互動的模式。該專案還將利用Call in資料及Chat 資料繼續提升其能力。
製藥公司：藥研試驗招募
[創新動力>>提高效率]
一半的新藥研發，難以找到足夠數量的患者參與試驗。而與此同時，某些患者無法在全球5萬起限制條件多達20-30條的各類看不明白的醫學試驗中找到適合參與的專案，甚即便是醫生代表患者快速搜尋也不容易。2019年以色列的微軟醫療團隊建立了臨床試驗聊天機器人幫助臨床試驗篩選配對合適的志願者。
臨床試驗機器人允許患者和醫生搜尋與某一疾病相關的研究，通過一系列問答，以匹配推薦最適合的試驗專案。製藥公司也能通過這個聊天機器人找到合適的試驗物件。
例如某患者詢問：加州52歲女性患有乳腺癌的試驗。機器人響應並追問一系列問題：是否有為轉移性做化療、癌症是否擴散、患者能出行到多遠距離。此外，它提供了五個選項讓患者選擇，以描述患者當前的健康情況和自我照護的能力水平。從多項選擇題答案病人選擇,軟體生成下一個問題和改進的列表可用試驗。機器人根據患者的填寫，進而追問，並進一步篩選過濾可能的試驗列表。
醫療專業人士：專業資訊便捷獲取
[創新動力>>提高效率]
2017年微軟與Weill Cornell Medicine威爾康奈爾醫學院合作開發了精準醫療知識庫機器人（Precision Medicine Knowledgebase Bot，PMKB)，目前是開源資源。這款聊天機器人與之前幾個不同，不是針對患者而是提供給醫療專業人員使用的。知識庫支援163組基因和518個變異與404個臨床註釋。
在Microsoft Bot Framework 支援下使用聊天機器人，病理學家和研究人員通過多種渠道訪問知識庫，包括Skpye、Slack、Wechat等即時通訊工具，支援文字和語音，最終提高臨床決策效率。
綜述
我們看到，微軟提出的幾類合作伙伴：醫療服務方包括醫院、診所、化驗中心、遠端醫療服務公司，支付方健康保險公司或HMO集團，製藥公司，都已在服務物件範疇內。
此外，微軟Healthcare bot涉及的場景並非AI對話在醫療行業應用的全部，如服務藥企、藥店及健康保險公司定位於患者激勵藥物依從性等場景的應用有出現，但不在微軟的案例中。
微軟之外，還有多家各有特色的專注醫療行業的對話式AI技術服務方：海外專案有上月剛獲得1500萬美元融資的Sensely，聚焦在智慧語音互動的Orbita，以患者激勵為強項的Conversa Health和LifeLink；國內在北京的新創企業愛科沃智慧（Echo-Wall）已有多起與國內外藥企、商業保險合作的AI實操案例落地。後續將有更多內容探討。
我們所看到的早期接受者已落地案例，一部分開始將這種特有的個性化對話能力貫穿在整個服務流程，也有部分落地案例深挖在某個點上，集中解決點上的困境。
可以預見，未來AI對話在醫療行業將有更多不同的點和麵，出現在產業各角色各環節中需要資訊交換相互溝通的地方，成為一個產業生態中的連線者。