打开手机APP,拍照上传化验单，3分钟内你就可以得到一份全面详细的化验单解读报告。这款APP有一个很形象的名字叫拍医拍，于今年6月中旬，正式面市。
除了对用户上传的化验单进行快速、详细解读之外，拍医拍还能够将纸质化的病历转换为电子病历，建立云端个人健康档案。通过患者数据的云端存储，拍医拍希望跟踪患者一生的医疗数据，以实现为患者提供最个性化的健康指导。
为什么以化验单为切入点？
2014年中国卫生机构门诊总量78亿次，人均就诊5.8次，每次就诊都可能产生多张检验单据，保守估计检验单据数量超过150亿张。根据卫计委统计的全国医生总量在230万以上，医生平均每天解读数十张化验单。而实际上，中国医生平均每个患者就诊时间为3-5分钟，这就意味着患者必然不可能在短时间内了解自身化验单上异常指标含义。
而且患者医疗检验项目单据较多，管理工作复杂，若丢失部分化验单数据也会延误最佳就诊时机，并且，因为患者对众多化验单数据不完全了解，很难自行将健康数据进行有效整合，进而也很难对自身健康状况的变化有所观察，这些原因都有可能妨碍医生全面了解患者，为其作出及时有效的判断。
拍医拍正是结合这些痛点，实现了通过拍照答疑的方式，解读患者化验单上的数据，并及时的传达给患者，让患者能够方便、快捷地了解自己，并且在保存化验单的同时，提供来自北京权威医学专家的第二意见。患者化验单的云端存储，患者的医疗信息得以持续积累，可以使患者在不同机构的病历都统一在自身的云端，为医疗机构提供更好的服务打下基础。
拍医拍CEO吴诗展表示，从创业者的角度来讲，医院数据都是信息孤岛，患者无法直接获取到电子化数据，那么想要帮患者构建个人电子健康档案，拍照识别解读化验单，是最好的切入点。
机器智能识别技术
拍医拍是行业内第一个图像识别解读化验单的移动医疗APP。在此之前，市场上有若干团队想做相似的化验单解读应用，但是由于没有克服图像识别技术上的困难，基本都已夭折。就像拍医拍CEO所说的那样：“我们团队是强技术背景，团队里有国际顶级计算机视觉专家，我们通过系统自动识别化验单，将化验单里的数据提取出来，并通过专家系统回复解读，提高医生解读效率”
拍医拍目前已经针对化验单完成了OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）建模，并正在对模型进行数据训练，且申请了多项专利。团队申请的专利包括，基于机器学习的医学单据版式分析技术（能够对不同版式的化验单进行识别）；针对医学领域的多字符集图像文字识别核心（对一个名词的不同名称进行识别）等。
拍医拍CEO吴诗展还介绍到，“我们有一项国家发明专利，用户可以不用手动拍照化验单，他只需要用手机对着化验单区域，系统就会自动进行扫描，如果扫描到化验单，手机就会提示你要怎么做，比如靠近一点，角度太倾斜，或是不要再移动等，随后系统会自动将扫描到的化验单拍下来，并自动裁剪和复原化验单。”
另外，拍医拍还具有很强的机器学习能力，机器识别过的数据越多就会越“聪明”。
也就是说，拍医拍在识别过程中会选择自己无法识别或是识别结果不确定的内容，转由人工来进行识别。工作人员进行识别后会将识别结果再输入给机器，为机器提供学习的内容。经过反反复复的学习后，拍医拍对化验单指标的识别度会越来越高。“这个过程就像是小孩子认识世界的过程。小孩子不认识一个东西，他的妈妈会告诉他这个东西是什么，多次之后，小孩子就会记住这个东西是什么，这就是一个学习的过程。”吴诗展强调，“随着数据的积累，最终机器识别准确度将接近人眼的识别效果。”机器准确识别化验单指标后，从而做出相应判断。
在未来，拍医拍还会为用户推送精准的就诊信息服务。同时，在保护用户隐私的前提下通过对信息的准确分析，为保险、医药、设备、耗材等公司提供数据挖掘，最终实现以大数据服务用户、构建以患者为中心的医疗健康生态圈的愿景。
CEO吴诗展表示，“先把化验单识别做好，之后，我们会去扩展所有医疗的纸质单据，同时会去扩展医疗影像。只要有足够多的数据，无论是化验单、处方单或是医学影像，拍医拍都是可以学习的。”
拍医拍还会增加交互性的智能问答功能。机器在看到单据后，会识别出人体不同阶段不同结果的指标，它会询问用户目前所处的诊疗时段，比如怀孕三个月、或者正在服用药品之类。然后，提供个性化的建议。
“我希望有越来越多的公司企业进来一起把这个行业做大，让患者更好的了解自己，让患者成为自己的守护神。”吴诗展还表示，拍医拍考虑把纸质文字图像识别的技术开放出来，和有需要的移动医疗公司合作，一起把行业做大。
拍医拍团队不断壮大，已经完成天使融资，目前正在考虑洽谈新一轮融资。
团队背景
拍医拍的团队是一只以技术为核心的队伍，其中有多名机器视觉和机器学习的专家，包括来自百度、清华紫光、汉王等公司的文字识别核心骨干等。
创始人兼CEO吴诗展是MySQL数据库专家。曾担任赶集网首席DBA、技术保障部总监，曾负责百度商业数据库团队，管理竞价排名、凤巢、网盟等所有和钱有关的系统数据。有非常丰富的互联网开发运营维护、大数据分析挖掘经验。对高并发高可用性环境下的大数据运营有较深入研究和实践经验。
联合创始人刘立是计算机视觉与机器学习专家。自伊利诺伊理工学院获得博士学位后，先后在Panavision和Omnivision公司从事数字成像技术研究。2009年回国，继续在Panavision等公司领导机器视觉与成像产品的研发。已申请专利二十余项，覆盖人脸识别、运动图像处理、无人机驾驶等方向，在图像处理、机器视觉和机器学习等领域有十多年的丰富经验。
另一位联合创始人杨劲松曾担任好大夫在线医学总监，管理60人的分诊团队。在此之前，杨劲松从医15年，曾担任北京大学人民医院重症医学科医生。从医期间，参与多项北京大学人民医院医学数据开发工作，对于医学大数据的深度挖掘有丰富的经验。
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