医疗领域，基于自然语言处理技术构建的医疗知识图谱已储备约 50万医学概念，超过169万医学术语库和398万医学关系库，涵盖了绝大部分药品、疾病、科室与检查，规模达国际领先水准，并在语音病历，病历生成、病历质控、辅助诊断系统等具体应用。目前已落地北京协和、中山医院、华山医院、北大第一医院、福建省立医院等在内全国百余家知名医院。
疫情期间，面对各大防疫定点收治医院的诊疗工作量巨大，医护人员穿着防护服操作电脑时的不便和接触式被感染风险。云知声火速组织上百人的研发和工程应用团队，研发并落地8款疫情防控AI产品，全力参与科技抗疫。云知声将智能语音电子病历系统捐赠部署至北京小汤山医院、武汉第三人民医院、厦门大学附属第一医院杏林医院、广西壮族自治区人民医院邕武医院、青岛大学附属医院等多个一线定点收治医院，价值超千万元。
近日，自然语言处理领域国际顶级会议 ACL 2020 (Association for Computational Linguistics)论文接收结果公布。云知声共有3篇论文被收录，分别在医疗对话的自动信息抽取、国际疾病分类(ICD)自动编码，以及 ICD 自动编码可解释性等领域取得突破。
据悉，这些最新的自然语言处理算法将为后续研究提供极具价值的经验和方向。目前，已在云知声医疗业务率先应用。(中关村管委会供稿)