互联网医疗何处去 微医布局人工智能

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辅助诊断 基层市场需求大

值得注意的是，在首届国机智能医疗大会上，由浙江大学牵头，浙大附属5家医院及浙江省人民医院、浙江省中医院、浙江省肿瘤医院、上海交通大学附属儿童医院、广东省中医院等10家医院，携手微医云，共同发起全国首个智能医疗行业联盟——医学人工智能联盟。

“云是土壤，AI是大树。”廖杰远表示，在云与AI的双轮驱动下，微医云将全面提升医疗效率，助力医疗服务能力提高。

无奈之下，卢昌鸿这样一个对电子设备从来不感兴趣的“老做派”，开始尝试使用微医的华佗中医云系统，没想到一用便停不下来。

嘉兴市南湖区七星街道社区卫生服务中心的医师卢昌鸿，对健康界说起了他的故事。为振兴基层中医药服务能力，嘉兴市南湖区在12家医院和52家卫生服务站里，都增建了标准化的中医馆。然而医馆建成后却面临有药无医的局面。“好不容易招到一位正规毕业的中医师，还需要先规培2年。”卢昌鸿的焦虑在于，“等到她规培出来，再遇上结婚生子，到底什么时候才能为社区中医药事业贡献力量呢？”

作为居民健康的“守门人”，目前我国每万人口有1.51名全科医生，距离到2020年每万人口有2-3名全科医生的目标差距明显。因此，国家高度重视全科人才队伍建设，近年来相继推出“5+3”全科医生规范化培训、全科医生转岗培训等措施，但从全国来看，全科医生缺口仍然较大，尤其是全科医生岗位吸引力不足，造成人才“留不住”；且现有全科医生队伍素质水平参差不齐，群众信任度有待提升，造成患者“下不去”。

在浙大睿医成立揭牌仪式上，国家卫计委副主任金小桃曾强调，“医学人工智能是健康医疗大数据的深层次应用，健康医疗大数据关系每个人的生命健康、关系国家安全。建立我国自主知识产权的医学人工智能核心能力已经刻不容缓。”

深耕互联网医疗领域的微医，已经连接了医院、医生、患者和医药险产业等多类医疗服务供需场景。先后帮助2400多家重点医院打通就医服务流程，实现了医院窗口“云化”；通过8大远程医疗支持系统，建立19家互联网医院，实现29万医生的诊室“云化”；打造覆盖全省的在线诊疗平台，并实现全省医保支付“云化”；建立省级人口健康信息云平台，实现电子病历“云化”；建设100多个互联网医联体，实现医联体“云化”。7年积累，微医织就了国际应用规模最大的医疗云。

一个更加重要的问题是数据安全。健康医疗大数据是一种高附加值的信息资产，关乎国计民生，具有重大的战略性意义。国务院在《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》中强调，健康医疗大数据是国家重要的基础性战略资源。而对于医疗AI而言，核心即在数据。中国天然的人口数量造就了我国庞大而丰富的数据优势，保护数据安全和产权问题，是引进国外医疗AI产品时的不得不虑。

国家卫计委发布的《2016年我国卫生和计划生育事业发展统计公报》显示，截至2016年末，全国医疗卫生机构总数达983394个，其中基层医疗卫生机构926518个，占比94%。然而，基层医疗卫生机构中的卫生人员只有368.3万人，占比33%，基层医疗资源的紧缺可见一斑。为解决该问题，国家大力倡导建设以全科医生为重点的基层医疗卫生队伍，以满足基层医疗服务需求。

对此，中国工程院院士、中国医疗保健国际交流促进会会长韩德民补充到——“中国医疗健康最大的应用机会在基层。”

与互联网医疗从模式创新上缓解医疗资源分布不均不同，人工智能直击核心问题，因此既是行业发展大势，亦是互联网医疗升级转型之重要路径。

大量的医疗健康数据将持续训练微医智能医生，不断提高其人工智能水平；同时，人工智能应用通过云平台，可以规模化地应用到各个使用场景，提升云平台的赋能力。

作为联盟的副理事长单位，微医表示将微医云的云计算和云存储能力向全行业开放，联合联盟成员以及更多的医疗机构、医生团队、医药企业和研究机构多向合作，共同推动中国智能医疗的发展，提升中国智能医疗在国际领域的影响力。

据健康界不完全统计，截止2017年7月31日，我国涉及医疗人工智能领域的企业共有140家，且大都处于初创阶段，整个行业呈现出年轻化、集中度低的态势。

“人工智能最大的应用机会在医疗健康，医疗健康最大的应用场景在中国。”谷歌母公司Alphabet董事长 Eric Schmidt曾这样预判。

实际上，正在引进梅奥AI系统的惠每医疗集团也正面临类似问题。惠每医疗CEO罗如澍曾表示，在实践应用中发现，梅奥规则库中25%的药和检查在国内医院都不涉及。为此，惠每医疗集团正结合国内临床指南打磨产品，以便落地应用。

作为当下最热闹的赛道之一，人工智能可以从技术端解决医疗的本质问题，提升医疗供给端的服务能力，解决供不应求的医疗窘状。

“太好用了！”卢昌鸿颇感欣慰，“现在南湖区所有中医馆都已正式接入华佗中医云系统，辅助开方系统让基层中医师都能够踏实自信地开出中药处方。”

廖杰远还在会上透露，河南省邓州市市长在现场了解微医两款智能医生后，希望把邓州作为微医医疗AI的全面示范基地，让基层医疗机构全都用上微医智能医生。

廖杰远对此深为认同，他说：“健康大数据的安全性至关重要，一定要建设具有自主知识产权的医学 AI，这是产业基本的立足点。如果不具备自主知识产权，也不可能形成规模应用，因为没有医疗机构和专家敢用。”

市场抢夺 数据安全成焦点

分级诊疗政策导向之下，强基层成为必由之路。根据国务院办公厅印发的《关于推进分级诊疗制度建设的指导意见》，2017年基层医疗卫生机构诊疗量占总诊疗量比例要大于等于65%。基层医疗需求广泛，现有基层医生迫切需要辅助诊疗工具，以提升诊治能力。

不仅如此，微医还同时发布了国际首个专注于智能医疗的云平台——微医云，以上两款智能医疗产品正是基于微医云的支撑。

相比之下，海外医疗AI企业正在抢滩中国市场。以IBM Watson为例。Watson已在中国21家医院落地，预计明年还将进入150家地市级三级综合医院。但是，Watson更偏重肿瘤方面，场景应用范围较窄；且数据基于国外人群和人种，对中国患者的指导意义有一定限制；更面临本土化难题，并不一定适应国内医疗场景使用。

放眼国内市场，既坐拥大量数据，又聚焦应用场景的本土化医疗AI企业并不多见，微医的前瞻布局便显得十分珍贵。