当你拿到药品的时候，第一件事是做什么？
相信90%的人都会打开药盒，掏出药品说明书，了解这个药的有什么禁忌、怎么服用。
那如果在说明书设置一个入口，我们称之为虚拟医药健康顾问，让用户可以通过对话来了解药品的相关信息，甚至是做一些用药时间提醒，你会不会接受呢？
相信绝大多数人不会拒绝，为什么呢？
因为这位虚拟医药健康顾问仅通过对话就可以提升患者的医嘱遵从度，随时随地应答患者的药品科普与健康管理相关咨询，实现医生患者非接触地远程诊疗互动，进而提升患者的愈后水平与生活质量。作为患者来说，这位“顾问”向你提供了周到的私人服务。
并且它在延伸医患触点同时也在积累循证医学数据，为老龄化社会减负，为未来的医药健康大平台积累经验。同时有助于供应商精准洞察客户之声与绘制客户画像，将复购与主动服务的触点前置。而竹间智能通过虚拟医药健康顾问不仅仅是将患者和药品做了连接，更连接了患者与医生，患者与医院，把整个医疗过程的链路打通，覆盖整个医疗全过程，其价值已经远远超出了一纸说明书。
3月12日，在上海举办的2021全国医药大健康CIO上，竹间智能的代表应邀出席，在会上分享了以上这样一个竹间智能“虚拟医药健康顾问”。
除此之外竹间智能代表还分享了竹间智能基于各项医疗场景，通过AI能力实现医疗各环节点的连接。
药厂-医生
竹间智能帮助药厂建设人工智能质检平台助力检测药企销售(简称MCL)与医生的沟通质量，检测MCL与医生的沟通是否有效合规。采用该系统后从原来每日10%人工抽检，上升到100%机器质检，MCL（医药联络官）主管有效提升工作效率，药厂医学联络部门能够更加高效及时地跟踪与洞察MCL拜访质量，提升药厂对上下游产业的服务质量。
医生-患者
竹间智能提供医生虚拟助手及助手管理平台，帮助与药厂合作的互联网医生了解所有问诊过程中医生对知识点的采用率，同时反馈给虚拟医生助手、缩短医生与患者的沟通时间，降低沟通成本，提升互联网医生的问诊效率。
通过搭建移动端虚拟助手，提供基于自然语言理解的知识推荐，可视化的管理界面。根据识别到的问诊与用药咨询意图，实时提示对应的问诊流程，辅助互联网医生规范问诊。例如在慢性病领域，竹间智能基于78类/340个糖尿病领域产品说明，可以识别12w+糖尿病领域的不同问法，支持一线医生在线问诊，大幅提升在线问诊工作效。
心理诊疗
机器人根据临床症状量表、语音语言表情分析、模拟情景行为实验等，进行相关心理评估检测与详细访谈，根据访谈与评估检测结果给出具体疾病诊断建议，形成电子化记录供临床医师参考，作为记录。
机器人基于评估结果，综合专家规则、机器学习推荐算法与标准治疗方案等，结合其他相关信息进行临床治疗决策建议，选取心理治疗技术模块形成治疗方案推荐，供临床医师参考。同时，在临床医师与患者的交互过程中，机器人为医生提供辅助信息，包括知识点智能提示与搜索，包括药品、病症、诊断流程与要点、治疗方案、医学案例等。
治疗结束后，机器人“虚拟医生”可以进行远程随访管理，给予健康或诊疗建议，患者有问题可以“全天候”咨询，实现患者全病程管理。
最后通过提取诊疗过程中所有相关数据，结合专家规则与机器学习，实现知识洞察，形成临床研究数据库，进一步积累循证医学证据。
这些复杂场景需要通过竹间智能自研的自然语言理解、知识工程以及情感计算等技术结合实现信息感知和知识推理，构建全景知识和内在联系的知识并进行应用。?在对话场景下主要通过语音+语义和情感计算来理解对话的深层含义和情感。知识工程基于信息的挖掘，和新数据的产生形成循环学习的方式，通过对数据获取、数据处理、知识融合、知识处理来生产知识，再让知识产生应用价值。
特别是医疗场景下，医疗知识和药品、用药建议等等包含的知识量巨大，且关系“错综复杂”，最重要的是不容出错。完全通过人工来构建知识体系和知识图谱，工作量不可估量且不易查错。
而竹间Gemini21知识工程平台，将知识的获取到应用都实现自动化，过往的药品说明书、医药知识、数据，只要通过平台进行“阅读”，就可以可以快速理解庞大且复杂的医学知识体系，构建相互关系。面对不断更新的医药产品，不断更新医疗数据，都能进行自动化“学习”构建知识图谱，进而辅助人类。
竹间Gemini知识工程平台与Bot Factory对话式AI平台，将长文本NLP技术与短文本对话的交互融合，让知识从非结构化数据中自动抽取建立知识图谱并以有温度的对话方式在用户需要的时候提供准确到位的服务，进一步将知识的价值发挥至最大。