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微医联创张晓春:中国医疗AI三阶段智能分诊、人工协同和智力协同

张晓春
2017-08-29 · 07:00
[ 亿欧导读 ] 在北京双井富力万丽酒店举办“破壁·融合2017中国大健康产业升级峰会”上,微医集团联合创始人张晓春做了《AI+医疗的想象空间》的演讲,在医学的人工智能阶段,中国分成三个阶段,智能分诊、人工协同和智力协同。
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文章来源于:张晓春

2017年8月25日,亿欧在北京双井富力万丽酒店举办“破壁·融合2017中国大健康产业升级峰会”,围绕大健康产业的四大升级,与诸多医疗行业领袖、从业人士和行业关注者一同探讨如何用新技术、新理念赋能大健康行业。

活动现场,微医集团联合创始人张晓春做了题为《AI+医疗的想象空间》的演讲,以下为内容实录:

各位领导、专家,各位来宾、观众,各位媒体朋友:

跟大家报告的题目与刚才主持人预告的题目有些差别。差别的原因是更希望根据自己公司的一些实践,能够从实践过程中诚实的还原一些当时我们的认知以及认知之后的试错,以及试错之后的教训。希望通过这种梳理能够把互联网公司持续形成竞争力的三个关键因素与大家一起勾勒一下。

第一,认知牵引。微医在过去七年间走过的一些路,我觉得并不是因为他总当红,而是在这个过程中有一些我们的同行,我们一起去摸索,一起去前进。比如微医的老师,王航老师,比如微医在做挂号、分诊过程中,真是向好大夫这样的同行学习才取得了这样的一些成就。所以,我希望从组织创新到技术创新的这样一个过程,来讲述对于微医向互联网医疗演进的理解。

昨天微医在开董事会时,与一位在互联网投资圈里投了20年的董事交流。他20年的项目平均回报率是3.5倍,我问他,你有什么法宝?他的回答让我很吃惊,他说,虽然我被标签为是互联网的投资人,但是我看项目的时候从来不按互联网的维度去看。他用什么维度看呢?

他说我基本上看每个项目,都要看这两个问题,就是你这个项目对行业本身的交易成本有什么改进?以及对行业的组织边界有什么贡献?如果一个公司它的解决方案能够在这两个方面定量的告诉我它的改进,它的提升,我基本上就会按照这个维度去圈。

说起他的估值模型,他说在看产品的时候,如果这个产品本身能够实现连接,从信息连接到产品连接,再到服务连接,这个公司的估值是十亿美金的估值。如果他连接的同时还能够形成数据,数据又不仅仅是单向的,还能形成回路、能够形成智能,这个公司将是百亿美金的公司。

同时,在实现连接和数据的同时,能够促进交易,还能从基础的信息匹配到交易的协同,再到服务的精准,这个公司将是千亿级的公司。其实在他的投资战略表里,已经有千亿美金的战略。

所以,我今天想跟大家交流的大概从这三个维度,这些年我们一起摸过的大象,摸象往往比喻我们对一件事物的全局并不是很容易能看清楚,但又充满了好奇、充满了对我们的刺激和期待。

那么,在这个过程中,无论是挂号、轻问诊、医生集团、包括健康管理、智能云平台,包括互联网医院、基层医疗,这些词其实是希望在原有的医疗产业格局里面,用我们自己的角度、基因、资源和能力形成的一种新的分类。刚才由院长对医疗和人工智能的八个分类,我觉得这种分类的能力,其实是想牵引大家,能够形成一个认知的很重要的能力。

这么多的关键词怎么去分类?因为这个类分的不重不漏,可能我们分头去摸象的时候,对于这个象最终是什么?它的全局是什么?它对自己适合的是什么?也就会更容易摸到一些。

所以,微医在这个摸的过程中,大概经历了这么一个方法论的过程。我是不断的处于一个Vision和实践的过程当中,既调Vision又改实践。其实Vision又来自于什么呢?Vision来自于一个Mission,Mission是一个更远的方向,但是又不容易看清楚,不容易看清楚,就不容易我们团队去理解。

所以微医先定了一个Mission,“就医不难,健康有道”,我们觉得这个大的方向是产业的需求。但是,每个过程的重点是什么?其实我们不知道。就是在边走的过程中边摸索。我们就是在这个过程中不断去修订Vision,然后一步一步的做出探索,下面,我简单的把微医的摸索给大家回顾一下。

这个过程其实是想从摸象的过程中找到一个关键点,就是象鼻子。刚才主持人也说了,微医并不是在热闹的时候做挂号,而是我们瞄准就医不难的时候,我们的认知是如果我们解决排队难,可能就是能解决就医难。

所以,我所做的事情就是去建立医院、医生和患者之间的连接,然后把原本没有流程感的就医流程细分,细分的目的是看这个环节里边哪些东西可以不用到物理的场所中去,而可以在屏幕中去完成,所以挂号是一个最不应该去现场的。除此之外,预约、候诊、查询、支付,包括在物理场景中不愿意做和不方便去做的随访。

这样我会把就医的流程尽可能的在线化,只把诊断、诊查、治疗这三个环节变成线下去完成。这个阶段给用户带来的价值是实实在在的,你不用在四点钟起来搬个小板凳去挂号了,不用在太多的排队中消耗你原本虚弱的身体。但是,我解决了挂号,我就解决了看病难吗?现在仍面临着应该去找什么医生的问题,因为很多病人到了医院之后,摆在他面前的是外科和内科,可是他就是觉得胸痛。

所以,其实在感受和医疗服务的信息这个衔接过程中,还有很多的坎儿没有帮用户,没有帮患者解决。所以,我们第二阶段就希望把你怎么了,你应该去找谁当成一个目标。

前面发言人说我们实际供给的绝对数量似乎是不足的,但实际上,我们的绝对数量并不是算少。在2.8万个医院中,我们占不到10%的三级医院,就是分级诊疗之前,实际承接了将近90%的医疗服务。

所以在这个过程中,如何把这些资源以一种精准匹配的方式去完成连接,是我们第二阶段所做的一个重点,我们称之为叫专家团队。在这样的一个实践中,后续得到了包括一些地方卫计委的认可。

比如在北京市,在出台的“京八条”里面就逐步的推出了在2017年12月31号前取消现场挂号,在北京的试水医院取消现场挂号,挂号只能挂医生团队,而不能点医生个人。那么,我们希望通过这样的一种努力,建立一种中国式的“全科+专科”的转诊模式。

第二阶段的重点,我们希望在资源配置方面起到作用。其实第一阶段和第二阶段,我们用了技术的手段,但是本质上我们发挥的作用是对组织方式的创新。也就是说,你原来挂号必须得到医院这样的一个组织内部,现在可以打破这个组织的外延和边界,所以这两个阶段实际上是组织创新。真正的互联网的发展其实慢慢的我们会看到一种趋势,一开始都是从组织创新开始的,但是最后必须得落在技术创新。

所以,在第三阶段把重点放在我们如何成为医疗和健康服务的一个运营商。说到运营商,很明显有一个定位就是希望通过我们所具备的、擅长的一些能力为行业里更多的应用和服务提供一些基础的和共性的支撑和服务。

Alpha Go,Google母公司的董事长施密特今年在乌镇的时候说过一句话,他说:“AI最大的应用场景是医疗,而医疗最大的应用场景是中国”。这句话里面包含着对于中国医疗服务效率的一个判断。

我们也看到人工智能在医学领域已经发挥了很大作用,包括像推想这样的,这个图是麦肯锡关于AI的研究报告里面的,我勾红的这一块是想说,前瞻性的使用AI技术可以使它的运营效率、运营利润能够发挥的变化。这是一些从医学方面来看,人工智能在医疗方面的应用,以及在一些国外的同行做出的探索。

医疗、金融服务和专业服务在采用AI 技术后,利润取得了最快增长

所以,医学的人工智能阶段,在中国大概还分成这样三个阶段:

第一阶段,智能分诊。接下来是人工协同和智力协同,再往上是学科的专家系统。微医基于过去几个阶段所做的积累,比如在连接方面的积累、在数据方面的积累。我们希望构建这样一个智能医疗云的生态,上端是尽可能多的用数据和回路形成的一个模型和算法,下端是通过医院、医生、终端和基地构建成的这样一个回路系统,不断的去丰富上端的医疗云的诊断能力、运算能力和辅助能力。

这个基础当然也来自于像我们从2015年开始在全国组建的互联网医院,它的本质其实是跨越单独的医院这样的一种组织形式而形成的一种医疗服务的连接体系。在这种连接下,它不是简单的用一纸协议连接,它是基于数据的连接,而且这些数据是能够形成回路的连接。

我们希望通过这种连接,起到协同的作用,从人力协同到智力协同,再到网络协同。网络协同是指大家都来贡献自己的能力,而不是说你一家能够完成什么样的能力。同时我们与浙江大学共建了医学的人工智能研究中心,我们也和国家中医药管理局开发和部署了中医的辩证认知系统。

最后想跟大家分享的是我之所以用象粪纸上的经验书写,斯里兰卡就是用大象的粪便做成的纸张。简单分一下类,其实可以分成这样的两类:

第一类,做组织创新。第二类,做技术创新。互联网其实也正在沿着价值链的一个阶梯,从传播层面的互联网再到渠道层面,再到供应链层面,最后到整个价值链层面的一种互联网化。

我们也相信在不同的公司和不断的摸索和探索中,最终我们会共同形成一个关于医疗的互联网化,医学、医疗的人工智能演进的一种模式。如果说要概括它的商业本质,就像回到开篇我讲到的那个投资人,我们能不能在交易成本方面形成我们的价值。

我想说,我们最终可能用不同的路径和不同的方向都在努力的探索如何在医疗效果、服务体验和医疗服务的交易成本过程中形成一个方案。这个例子并不是我独创的,其实电商也是在信息交易和履单这三方面形成交易成本的降低和边际成本的降低。这两份报告也是麦肯锡在AI里面的,AI对于四个方面的价值链的贡献给出了定量的测算。

AI在整个价值链中获取收益

如果围绕这样一种方式,瞄准在需求方和服务方之间的寻找成本、信息成本、决策成本,以及在服务方的获客成本、筛选成本、诊断成本和治疗成本,一个医疗的特殊的支付方的支付成本、控费成本,还有服务之后的像违约成本,医闹属于违约成本,还有疗效的维持成本,以及疗效的评价成本,分的越细,大家努力的点越聚焦,可能我们越容易找到诀窍点。

以上是我跟大家结合微医的实践做的一些分享,孟子两千年前说过,“虽有智慧,不如乘势,虽有鎡基,不如待时”。人工智能也好,医联体也好,这些其实也许是我们这些创业公司的一个乘势和待时的机会,我祝愿和微医一样在互联网医疗和人工智能探索中的同行都能够有所收获,谢谢!

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