课题组理解到，年夜大好人生集团经逾十年的研发与积累，具有近2000多种完全的常见病诊断决策树，同时还具备康健风险诊断等面向大康健家当发展未来的根本性知识图谱。
课题组希望理解完全的知识图谱与行业壁垒、人工智能进化的操持和方法，以及如何保持长远的竞争上风的核心能力。

自2007年景立至今，年夜大好人生集团在康健医疗和康健保险领域中的人工智能科学研发脚步从未停滞。
十年间，年夜大好人生集团通过率先或独家地与天下顶尖的康健医疗和保险规则的底层数据库、IT技能等根本资源对接、不断研发和更新，沉淀和迭代了“康健保险+康健管理”的人工智能知识图谱，个中得到包括IDMA国际疾病管理协会和“疾病管理之父”Warren Todd师长西席、“天下最好的医院”梅奥Mayo Clinic、天下有名再保公司等专业互助伙伴的大力支持。

通过机器学习建模，年夜大好人生集团对根本资源数据进行开拓，面向不同领域的运用技能，包括机器学习/深度学习、智能机器人等，使其能像人一样，乃至是富有一定履历的人，自主思考和行动，从而办理了人工智能发展中“替代和发展人的知识和逻辑”的关键技能。

目前较多运用于人工智能学习方法是认知算法、采取监督学习的方法，以IBM Watson为例，从海量的医学文献和病历中提取年夜夫临床诊断履历，通过不断重新调度它的内部处理流程来得到一些问题凑集的最高可能性的精确答案，比如哪张放射性图片显示癌症。
精确答案必须是已知的，这样系统才能被奉告它何时做对、何时做错。
然而，这种算法须要大量、有质量的临床数据，年夜夫的临床履历差异性较大、治疗偏好互异、各国本土化差距甚远等成分，导致在研发六年后的本日，Watson的问题被频频爆出：“开错药”、“须要年夜夫利用，不能完备独立”、“数据来源受阻”等问题。

不同于以IBM Watson为代表的归纳法学习方法，年夜大好人生基于马尔可夫逻辑网的关联规则迁移学习方法，通过对从源领域（梅奥疾病诊断决策树、IDMA疾病管理决策树）中得到的与当前目标领域（个人康健风险评估与干预、疾病自我诊断、康健险核保、康健险核赔）干系的领域模型的迁移来完成精确有效的构造学习，将迁移视为优化构造，给出一个算法来调度和扩展源MLN构造（引入景象、环境、医疗、个人行为等动态成分，保险两核规则等干系行业规则）并加以优化，提高对目标领域学习的精确性和适用性。
同时，还也利用过去十余年康健风险管理做事实践所积累的实例样本数据对小样本学习方法做相应的考试测验，希望能够为特定目标人群（如：慢病人群、地方病人群）的康健风险管理供应更为有效的支持。

近年来，年夜大好人生集团的人工智能培植不断推出新成果。

2015年发布了疾病症状自我诊断人工智能系统“绝世好医”，累计帮助了数千万人群通过在线的自我诊断，明确疾病状况、避免低效就医。
“绝世好医”是基于梅奥首次在华投放的150年大数据算法及海量医疗知识库由年夜大好人生独立完本钱土化和研发、发布。

2016年，基于年夜大好人生人工智能和康健医疗做事的履历沉淀，确定了VHS Inside生态赋能计策，为康健保险+大康健家当供应赋能助力。
赋能计策履行至今，已做事超过数百家大型企业、50余家保险公司、300多万生动付费客户、数千万供应康健医疗做事覆盖人群。

2017年至今，基于对康健险和康健管理行业的十年研发和做事履历，年夜大好人生发布了人工智能康健保险智能风控平台“健保云”，为保险公司供应了更为高效的检查对象。
目前，“健保云”已以人工智能和大数据为驱动、以“康健风险诊断”和“疾病诊断”为核心，为康健保险行业供应包括了智能康健干预、智能两核、大数据挖掘行为识别等4大核心技能、6大智能规则引擎、12项康健风控赋能的模块化支配，并在不断接入康健医疗、保险规则、康健风险管理实务和干系重量级行业大数据的同时，持续、高效地迭代和优化系统。

利用人工智能技能，年夜大好人生“康健保险+康健管理”知识图谱在一贯快速学习、高效输出、积极反馈，在运用中不断趋于更优。

本文源自中国保险报网

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