近年來，平安在醫療領域的獲獎一個接一個，就沒停下來過。肺癌病理分割、內窺鏡影像質控、病理性近視檢測、肺結節、胃癌病理分類/分割、糖網等等多項世界級的醫療比賽，平安均斬獲過世界第一的優秀成績?；蛟S有人會疑惑平安為何會執著于挑戰醫療領域，實際上，在智慧醫療技術不斷突破的背后是平安的不變的保障初心，以保險起家的平安，一直以來都致力于保障人們的生活。隨著保險被越來越多人接受，平安也逐漸意識到除了疾病后的補償，病前病中都可以有所作為。平安以智慧醫療技術為切入點，在智慧醫療的道路上一路狂奔，正是為了實現這五個愿景。

治病千萬條，預防第一條，平安希望在疾病來臨之前，幫助人們及時預防最大程度降低風險。平安利用“互聯網+醫療健康"大數據前沿技術，采集千萬城市級數據以及氣象、輿情等數據，搭建了智能城市疾病預測模型，傳染病、慢性病預測模型準確率均達到90%以上。同時，平安智慧醫療的個人疾病風險預測，準確率同樣高達90%以上。平安智能疾病預測以其高準確率，努力為人們搶得對抗疾病的先機。

對醫生而言，影像質量的提高，能大大提高疾病判斷的準確性，因而醫療影像的重要性不言而喻。平安也希望在醫療影像技術的幫助下，人們的病情可以早發現、早診斷。在科研團隊的不懈努力下，平安智能醫療影像產品已實現50+種AI模型儲備，同時能夠支持 CT、B超等多種影像類型覆蓋人體各個系統。平安智能影像篩查為疾病的及早發現、快速診斷提供有力的影像支持。

患者一旦來到醫院什么科、走什么流程、找哪個醫生一系列繁瑣的問題將接踵而來，而平安不希望復雜的流程耽誤了患者的最佳診治時間。因此，平安基于自然語言理解技術（NLP）和海量醫學知識庫，打造智能分診導診醫療系統，智能分診通過患者描述的癥狀推薦就醫科室，而智能導診則能自動回答就診流程、科室位置等常見問題更多的患者可以從高效的分診導診中獲益。

數據顯示，2018年非三級醫院診療次數為40億人次。這意味著病人被推到了基層，但基層醫生診斷水平往往很有限他們非常需要工具的幫助來規范治療。針對這種情況，平安希望AI的力量幫助基層民眾享受到更快速更精準的診療。因此，平安基于醫療知識圖譜和NLP等AI能力打造了智能輔助診療系統AskBo。它可在診療場景中為醫生提供診斷及治療決策輔助也可以幫助醫生自我提升學習。值得一提的是，本次COIN 2019文本理解大賽中，平安智慧城市的智慧醫療技術團隊用到的文本理解技術正是AskBob的核心。

診后醫院會定期了解患者病情變化指導患者康復，然而在傳統模式下效率很低，且數據常有疏漏。針對這個行業痛點，平安希望通過科學的診后疾病管理，讓患者們避免疾病復發再次入院。因此，平安融合NLP和龐大的醫學知識圖譜，開發出AI隨訪助手，它根據患者病史智能推薦隨訪方案，自動發起隨訪，并且可以智能回答患者提問進行診后健康記錄。平安智能疾病管理正以科學而高效的方式，幫助患者診后康復不再遭受疾病困擾。

為了實現這些愿景，平安發揮科技實力，火力全開，憑借著在智慧醫療領域的徐徐布局，讓保障人們生活不被疾病所改變的夢想，一點點照進現實。目前，平安以領先的醫療科技為核心，完善了包括智能疾病預測、智能疾病篩查、智能輔助診療支持、智能疾病管理等診前、診中、診后全流程的解決方案矩陣，覆蓋約8億就診人群70多個城市、上萬家醫療機構。

未來，平安將會持續深耕智慧醫療，推動醫療科技的不斷實現新突破，讓更多的人受益于智慧醫療，讓人們的生活更簡單而美好。