近日，云知声收到了一封来自北京小汤山医院的荣誉证书，感谢云知声在疫情期间向医院无偿捐赠的“医疗智能语音识别系统”，为疫情防控做出的贡献。
北京小汤山定点医院是北京市为应对新冠肺炎疫情、加大集中收治能力而紧急启动的新建和改造建设项目。1月23日，北京市启动小汤山定点医院改造和建设工作。云知声第一时间安排医疗团队向市相关部门了解医院信息化建设的整体规划和需求，并逐层汇报了云知声成熟的医疗AI技术、产品的特点与应用情况；2月9日，云知声与院方就医院在信息化建设过程中的需求做了深度探讨；2月11日，云知声以公益捐赠企业的身份正式入场北京小汤山，与院方信息中心团队通力合作，于两日内迅速完成首批“医疗智能语音识别系统”的设备部署、调试和一线医生培训指导工作，为疫情防控随时待命。
云知声“医疗智能语音识别系统”通过智能语音的方式，帮助医护人员录入病历，可解决医护人员由于防护措施严密造成操作办公电脑时的不便问题，大幅提升病历录入效率的同时，有效避免频繁接触电脑的接触式感染风险。
早在2016年，北京协和医院即率先引入云知声“智能语音电子病历系统”。在实际应用中，方案以极高的应用价值连续两年获评北京协和医院“年度优秀供应商”。目前，该系统已在包括北京协和、中山医院、华山医院、北大第一医院、福建省立医院等在内全国百余家知名三甲医院和新冠肺炎定点收治医院应用。
疫情期间，除支援北京小汤山医院之外，云知声还将“智能语音电子病历系统”免费捐赠给武汉第三人民医院、厦门大学附属第一医院杏林医院、广西壮族自治区人民医院邕武医院、青岛大学附属医院等多个一线定点收治医院，总价值超千万元。
当前，智能语音应用在各个行业已十分普遍。对于医疗领域而言，语音应用的难点在于医疗识别引擎的搭建，背后则涉及基于海量医疗大数据的医疗图谱构建。在这方面，云知声基于自然语言处理技术构建的医疗知识图谱已储备约 50万医学概念，超过169万医学术语库和398万医学关系库，涵盖了绝大部分药品、疾病、科室与检查，规模达国际领先水准，并在语音病历，病历生成、病历质控、辅助诊断系统等具体应用。
值得一提的是，近日，在自然语言处理领域国际顶级会议 ACL 2020 (Association for Computational Linguistics)上，云知声3篇医疗相关研究论文被收录，分别在医疗对话的自动信息抽取、国际疾病分类（ICD）自动编码，以及 ICD 自动编码可解释性等领域取得突破。这些最新的自然语言处理算法将进一步加速云知声智慧医疗产品的演进，助力人工智能更好地服务于我国医疗健康事业。
