让糖尿病患者告别忌口 他的机器人30秒听音定制饮食运动方案 识别率90%

◆冯培根总是一门心思工作，很少专门拍照。

文| 铅笔道 记者 冯超

►导语

“你有糖尿病，别吃了。”对于任何一位糖尿病人而言，这句话都同魔音一般萦绕于耳，剥夺着自己享受生活的权利。

但学医药的冯培根知道，只要计算得当，糖尿病人的运动、饮食都是可控的。只是医生太少、工作太忙，无法为每一个患者时刻把控而已。

“如果有一款医生机器人，就能同时解放医生和病人了。”

基于这个想法，冯培根于今年1月创立了糖医机器人。项目通过App的自然语言语音交互功能获取糖尿病患者数据，为其提供量身定制的饮食、运动方案，并可以通过机器人24小时解答医疗问题。

据了解，糖医机器人为患者制定方案只需30秒，语音识别准确率约90%，在满足患者需求的基础上，可节约医生60%的时间。

截至目前，糖医机器人共有1000余名用户，日增60~70人。项目预计于今年年底开始盈利。

注:冯培根承诺文中数据无误，为其真实性负责，铅笔道已备份录音速记，为内容客观性背书。

做一款“机器人”医生

“以后不能吃土豆和粉条了。”医生下令后，冯培根看到母亲眼里闪过一丝失落。他挣扎着想辩解，却始终一言未发。

一周未见，消瘦一大圈的母亲令冯培根担忧不已。他不顾母亲炫耀“瘦身成功”的兴奋劲儿，立刻带她去医院做检查，结果被医生告知，母亲得了糖尿病。

但冯培根不打算执行医生这条“命令”。因为对从小生活在黄土高坡的母亲而言，即使这两样基础食物升糖指数高，要彻底告别也太过艰难。

而且，禁食并非唯一的治疗方案。冯培根曾在礼来、诺和诺德两大世界知名糖尿病公司从事学术推广工作，他很清楚，只要将每天摄取的热量和各个营养素摄入量计算好，糖尿病人不用拒绝任何食物。

68岁的母亲一病近十年，医生不可能每天为她计划饮食。冯培根辗转于繁忙的工作之间，能做的只是为母亲不时的问询提供答案。

对母亲身体的牵挂让他想到其他患病的老年人，“他们又能问谁呢？”

可这不能怪医生。国内的糖尿病患者在2010年就有1.14亿人，至今已近1.5亿人。然而，该领域的医生只有不到4万人，明显供不应求。他曾看见糖尿病专科门诊室前大排长龙，导诊和医生都应接不暇。

患者需要更细致的治疗，医生需要更聪明的帮手，可目前针对糖尿病市场需求开发的App使用量却不足1%。经过分析，冯培根发现了造成这一现象的两个原因：

一方面，九成的App主要功能都是满足医患沟通需求，类似中介，无法减轻医生的负担；另一方面，App使用门槛较高，对老年患者而言太过复杂。

因此，他想做一款“机器人”医生。机器人不仅节省医生时间，提高门诊效率，还能被糖尿病患者时刻带在身边，为他们答疑解惑，制定合适的饮食、运动计划。

今年年初，冯培根创立糖医机器人。为了快速探索出业务方向，他打算研发一款机器人App“小爱”，主要功能分为制定饮食、运动计划和解答问题、提供用药建议两类。

◆图片左上角为糖医机器人的标志。

降低使用门槛

网上的数据告诉冯培根，在糖尿病患者中，90%均为55岁以上的老年人。可见，想研发App，降低使用门槛势在必行。

因此，冯培根组织团队自主研发了App自然语言语音交互功能。“小爱”可以通过识别用户发布的语音进行疑难解答，以此省去用户学习拼音、点击输入的过程。

为保证语音识别的准确性，冯培根还进行了大规模的谐音词录入，其中最复杂的名词拥有近百个谐音词。

冯培根介绍，糖尿病领域有很多专业名词，如“酮症”二字就经常被识别成“同志”、“铜阵”。录入谐音词可以保证“小爱”在语音识别错误的情况下，依然能够准确捕捉信息。

◆专业的“小爱”

在提高沟通效率的基础上，冯培根决定进一步增加功能的便捷性。

他发现，多数糖尿病类App只负责用户的饮食、运动数据记录，即使会对数据进行分析，也只是提出诸如“多吃、少吃”类的建议，具体方案需由用户自己把控学习，“这对老年人来说有点难”。

于是，冯培根决定直接将数据结果提供给用户。他要通过建立数据库和问答库的方式，支撑App两大功能的执行。

今年4月4日，App正式进入研发阶段。冯培根让团队在后台录入了约2万种食物种类，以此建立食物库。其中，为保证计算的准确性，儿童、孕妇、老人的食物库各不相同。

随后，团队将算法写进App，通过相应的计算公式对用户每天需摄取的糖分、蛋白质、脂肪、胆固醇和碳水化合物进行计算，并从食物库中选择相应的食品进行匹配。

所有的计算都基于用户的身体状况信息进行。“‘小爱’会在用户打开App时，像医生一样询问他们当天的运动强度、病情、肝功和肾功能状况。”

◆“小爱”为患者量身定制的营养餐

此外，不同的用户信息会有不同的获取频次。糖尿病类型、性别、出生年月三项基本信息需要用户在注册时填写；身高、体重等短期无变化的信息会由“小爱”询问一次并记录；是否怀孕这种周期性的属性则会被“小爱”设置询问时间段，定期确认。

App机器人上线

冯培根将运动方案的计算如法炮制，并依托《糖尿病指南》中的高血糖诊疗流程提供用药建议。至于和数据库同等重要的问答库，则由项目合伙人、糖尿病专家张进安联合团队成员依据诊疗经验和开通网络实时搜索功能来建立。

除基础功能外，为了让“小爱”更加“善解人意”，冯培根还在App中添加了天气、闲聊、食谱查询和计算器等多种生活功能。

今年7月，冯培根完成了源自医创空间的种子轮融资，糖医机器人App也开始上线。机器人“小爱”的语音识别准确率约90%，团队共建立3万多条问答数据，占总问答数据的99%。

App主要通过医生推荐的方式获客。“我们能节省医生60%的时间，为了减轻工作负担，他们很乐意和我们共同背书，引导患者使用。”

截至目前，糖医机器人已和上海数家大型三甲医院达成合作（医护人士约100人），上线1个月收获1000余名用户，日增60~70人。

冯培根有着更长远的计划。他正在研制可穿戴设备，希望能够打造由患者、自然语言语音交互、机器人、可穿戴设备组成的服务闭环，为“小爱”添加更多技能（如识别化验单）。

下一步，冯培根打算在今年年底完成实体人型机器人方案设计，并于明年开始研发。目前，他正在寻求500万元的天使轮融资。

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编辑   赵芳馨     校对   王  琳

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