医学知识有术语多样化、知识分散、知识复杂和质量参差不齐，随着行业应用的深入，医学知识图谱未来在数据数量、数据质量、标准化程度和知识分级等方面应有更高的要求。医学知识图谱是医学人工智能的基石，是医学领域智能化未来发展的重点。

依托于竹间Gemini KG平台，通过知识图谱处理多源异构结构化数据，针对于医学领域的临床指南、临床路径、药品说明书、医学书籍和医学文献等高质量医学资源进行结构化、知识化，促进知识更深度地应用，不仅帮助药企医学部提供高质量及时的对外服务，也可以协助诊疗系统从辅助诊断、治疗方案推荐、合理用药检测等方面为临床医务人员提供决策支持。

支持自然语言交互， 非关键词识别；准确回答用户问题；理解相近问题，但能准确给出不同答案。

医学部往往要撰写生成大量对外支持型学术材料或者文档，面对严格的医学伦理审查及医药合规要求，医学部需要对所提交的每一份材料进行审核；文档内容多，文档量大，医学部审核人员往往具备较高的学历，人力成本较高，如何快速实现审核，是目前药企普遍面临的问题。

依托于竹间Gemini IDP，可以对文档内容进行快速解析、识别核心关键信息，输出给到内部审核系统，快速实现审核；同时，强大的NLP能力，能够对文档之间进行比对，针对已经审核过的内容，无需再次人工复核，大大降低审 核人工成本，缩短审核周期，快速响应客户。

医学问询作为制药企业必备的职能，专业性要求高，通常由医学部医学信息团队提供该模块的服务。2020 年，作为国内排名第一的外资药企，该药企所收到问询工单量已达到28,000+。与此同时，团队运 营微信平台医视通中，用户自主文献下载量达500,000+，可见用户整体问询需求量很大 。

当前用户问询均经过在线系统提交工单进行人工回复，人工工单回复时间为48小时。经过一线同事使用 后的反馈，该回复时间无法满足一线千变万化的问询需求。同时，随着问询需求的不断增长，2022年，工 单回复预算将达到250万元。面对类似情况，外部其他跨国制药企业，已纷纷展开行动，针对单个 治疗领域或产品，搭建智能对话机器人，旨在提高医学问询回复质量与效率的同时，降低成本。

基于竹间强大的机器人交互平台 Bot Factory，打造药企专属的智能医学机器人，机器人为医生提供专业 和及时的学术知识支持服务，包括疾病治疗最新进展、疾病诊疗指南、高影响因子文献、产品使用方法、 临床疗效等。机器人能够精准识别客户问题，并对客户模糊问题进行引导回复，确保有效服务用户。

竹间强大的知识图谱技术可以在医生/药师助手中将疾病的表现症状，需要用到的药物，联合用药，注意事项，以及日常护理等知识进行结构化管理。销售助手不仅可以帮助药店店员学习专业知识，提升专业水平，更重要是可以进行实 时知识查询辅助，减少用药出错率。

基于竹间Insigh合规分析，对于医药代表与医生的通话录音/文本通话内容，进行合规检查。 以此符合医药行业行业监管的要求，规避潜在的风险，且提高销售代表的服务规范性。帮助质检经理减少人工检查时间56％ ；机器平均得分与人工检查平均得分之间的差距在10分以内。

基于竹间Emoti Coach），快速掌握对话技巧，仿真HCP画像、对话场景，进行最真实的对话场景演练，帮助销售人员快速学习医学知识、产品知识、掌握话术要点、沟通技巧，快速上岗。

基于竹间Sales Mate（ Offline），对于医药代表与HCP的通话录音/企微文本通话内容，进行销售交易洞察，挖掘HCP画像标签、销售优秀话术、自动分析HCP意向，给予销售针对性地销售分析建议和提升策略。

基于竹间SalesMate Offline更好监督每笔交易，高效辅助主管决策；更精准高效的统计反馈，提升管理效率；提供有效行动 建议，提升团队表现。

竹间智能由前微软（亚洲）互联网工程院副院长简仁贤先生在2015年创办，以独特的情感计算研究为核心，利用自然语言处理、深度学习、知识工程、文本处理等人工智能技术为基础，研 发具有情感识别能力的对话机器人，提供一站式的企业服务的情感人工智能开放平台，涵盖Bot Factory人工智能平台、AICC+（AI Contact & Collaborate） 平台解决方案、Gemini 认知知识推理 平台、NLP自然语言理解平台、Scorpio 机器学习平台以及WFEA流程自动化引擎。

作为专注人工智能 NLP 技术研发公司，竹间智能从公司创设之初， 就非常重视知识产权的积累和管理工作。2020年7 月，竹间智能获得上海市专利试点企业荣誉。截止2022年3 月，公司累计申请的商标数量达到393余件 ，软件著作权申请数量55件 ，已公开的专利数量115件 ，授权专利44件，覆盖智能语义到语音情感、图像情感，乃至多模态情感识别。