（文/张笑）自2016年人工智能在模式识别、自然语言理解技术、专家系统、数据挖掘等技术领域迎来“集体爆发”之后，目前市场上最常见的三大技术应用——计算机视觉、智能语音技术和自然语言处理技术也从那时起真正走向成熟。各行各业都在积极引入这些技术成果，实现了工作效率的大幅提升和人力、物力成本的大幅下降。

在东亚、东南亚地区，伴随着人口老龄化程度日益加深，老龄人口对医疗资源的需求更加强烈，与中老年人相伴的各类慢性疾病、癌症发病率也居高不下，大众对于自身健康越来越重视，这也让全社会对于医疗服务的需求日益迫切。所以，解决医疗资源供给不足，将成为人工智能渗入医疗的根本性动因。在亚洲医疗事业领域，以李通为代表的医疗健康智能化研发专家们将大数据、云计算这些技术巧妙地应用于医疗行业，不仅使东亚、东南亚地区率先感受到了“智慧医疗”的先进与便捷，而且在医生劳动力得到解放、医疗生产力得到释放的同时，还让医疗资源短缺与分配不均的矛盾得到了缓解，医疗服务模式更是得到了创新发展。

李通拥有北京协和医学院临床医学博士学位，多年来在健康管理、疾病统计和分析、智能化医疗科技研发方面均取得了丰硕的成果，是中国乃至全亚洲医疗事业管理方面的权威专家。他研发出的多项智能化技术成果，更是为中国乃至亚洲地区医疗卫生事业持续、稳定、快速发展提供了强大助力。

多年来积累的医疗行业工作经验，加上自身在计算机技术等方面所投入的巨大精力，成就了李通在智能化医疗科技研发方面的专业才能。作为一个极具社会责任感，愿意主动承担使命与担当的医疗专家，李通所做的绝不仅仅是管理好自己的“领地”，他还希望发挥出更大的价值，这也是他投入更多精力去研发智能化技术成果的根本性原因。“研发出多少项成果并不是最重要的，”李通说，“真正重要的是，这些成果能够真正发挥它的作用，帮助我们达到目的。”

李通对工作有一种最纯粹、最原始、不夹杂任何功利色彩的热爱。自2018年开始，李通先后发布了基于自然神经语言的病理报告数据分析系统V1.0、基于MOE的智能医疗安全网络监督系统V1.0等技术成果，这些成果一经推向市场，就受到了广泛的关注。其中，基于自然神经语言的病理报告数据分析系统V1.0创造性的引入自然神经语言技术，可以识别文字、视频、语音等多个种类的复杂信息，然后通过其语义关联进行智能化分析，这是病理报告数据分析的重要环节。此外，该系统中还应用了关联分析方法，能够对疾病和症状之间的关系、对疾病和治疗之间的关系、对时间副词修饰等进行有效分析，将复杂问题转化成分类问题。据了解，李通先生在该成果的研发过程中，尝试了自然神经语言、SVM、逻辑回归、决策树等模型，发现在同等的特征和训练数据下，自然神经语言这一技术可以最大程度的保证分析结果的准确性和精密度，在选择该技术后对30000份标注病理报告进行了5-fold的交叉验证，获得了平均98%的语义关联抽取准确度。该技术一经推出，便在极短时间内实现了大范围的推广和应用，被无数医疗机构引进并创造出了显著的效益。

亚洲权威医学专家、东京大学医学系教授小山博史这样评价李通和他的技术：“李先生在他的技术成果中将医学知识与众多先进技术进行了深度融合与应用，这些成果对于提高中国乃至亚洲各国政府医疗事业的管理水平，起到了非常好的技术支撑作用。首先，这些技术切实了提高医疗机构、医生和相关主管部门的工作效率，减少很多不必要的人力成本；其次，在提前预测疾病风险、判断重大流行病发生发展趋势方面更加精准，避免了无效的医疗支出；最后，在为医、护、管三方提供便利的同时，也为患者进行自我健康和疾病管理提供了便捷、精准的工具，真正让医疗延伸到了医院以外，甚至进入了家庭，这对于缓解医疗资源紧张、降低医疗成本、推进全民健康有着极为重大的意义。”

在接受采访时李通表示，来自同行的赞誉将对自己迎接新挑战、开创新未来起到激励和鞭策的作用。未来，他将再接再厉，始终走在行业发展的最前列，通过研发出更多的先进技术成果，为推进亚洲乃至全球医疗卫生事业创新发展做出更大贡献。

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