AI 赋能大数据-成就全链路的慢病管理模式
嘉宾介绍
匡明
智云健康 CEO
入选2016“千人计划”中国非公立医疗机构协会内分泌糖尿病专业委员，毕业于剑桥大学，曾任职强生医疗欧美、亚太及中国，获大中华区年度销售冠军，Intel任职期间亚太“专利之星”。
以下为Jahan Ghofraniha先生
在2018小蛮腰科技大会上演讲实录
演讲正文
匡明：刚才听到了几位嘉宾的分享，我都认识，跟他们有过不同程度的交流，就我的认识和了解，他们还是讲了非常中肯，非常实在的建议，其中有一些观点，我以前也没有听到过，所以我自己也学到了很多东西，接下来我给大家分享，我们智云健康也是医疗服务，慢病服务和管理的一家公司，最早我们是做糖尿病起家的，做着做着发现，在做这个行业里面，有两件事情有很大的机会，而且也绕不过去，一个就是数据，如果我们想做严肃的对于用户有价值的诊疗方案和提高效率，至少有一件事要很清楚，我给你看病是准确的吧，不能瞎看，这个事情的基础就是数据，这是绕不过去的。第二个是中国医疗环境和医疗资源，刚才好多嘉宾已经提到了，医生不够，物理师不够，至少我也知道护士不够，这些资源是现状，这些资源即使是政府都没有办法在短期内解决，我们也解决不了，中国的人又多，患者又多，我们做慢性疾病，慢病患者海量多了去了，医生不够怎么办？我们做的平台效率越高，双边市场不平衡就越突出，所以没有办法，AI和大数据是迫不得已要往这个方向努力。
我简单介绍一下智云健康情况，我们公司2014年成立，最早做糖尿病起家，当时是聚焦在糖尿病服务和管理上，2017年升级成为智云健康，从糖尿病单病种，扩展到了整个代谢类相关所有慢性疾病，我们想法是最聚焦的痛点，因为慢性病人有大量在医院外部治疗时间，患病以后十几年治不好，持续治疗，不可能天天住院，有大量外部治疗时间以及大量时间在医院外部，我们提供互联网平台，能够让医生、医院了解实时数据，更新治疗方案，这样也可以提高患者治疗效率，不用反复回医院。
首先先简单分享一下市场环境是什么样子。我今天讲是和AI和医疗相关的部分，我们大概在医院管理、健康管理、疾病风险预测这一块，跟我们做的有一定的相关性，这是一个完整的图谱。
提几个问题，前面高峰论坛已经提到了，这个市场真的很大，到底是真实需求还是伪需求？行业认可不认可？想不想往这个方向努力？第三个国家支持不支持？第四个技术到底能不能满足做这些事？第五个这些数据是不是足够多了？我快速回答一下，第一国家是一定会支持和倡导，这句话不应该我来讲，管总卫计委来看，还是从医保角度来看，中国公共资源都是不足的，人太多，如果能有更好的方式提高效率国家一定欢迎。第二个行业认可不认可？医生说你抢我的饭碗，从慢病和看到影像角度医生是非常欢迎的，第一大多数医生是有医德的，希望把患者治好，但是也很困难，一个人要管5000个病人，大多数人一个月两个月见不到一回，怎么管？你有一个方法能帮我管好，很好，医生大方向认可的，前提这是一个严肃的，能够经得起整个临床诊疗的验证的方法。第三个用户需要不需要？我举一个最简单的案例，以糖尿病为例，4个礼拜回一次医院，排队3—4个小时，大多数看医生时间5—10分钟，大多数是稳定不用看，改一个药就回去了，这个对于每4个礼拜，每个月都要回去的病人来讲是非常痛苦的一件事，率很低的，如果已经退休了就算了，如果还在工作想一想，肯定受不了。数据量够不够？这个问题前面有嘉宾提到了，我个人觉得数据本身是够的，但是活的，受到授权的，以及严肃的，能使用的数据还远远不够，这两个矛盾在哪里？简单说一下，我们现在和不同医院合作发现一个问题，每家医院不管做的好还是烂，经过很多年了，每一年的数据量是多恐怖的，都存下来了，而且有历史延展性的，都是严肃的医疗数据，这个数据非常有价值，但是很不幸的是，第一每一个医院在以前是数据孤岛，我们也不能保证一个患者永远只去一家医院，第二这些数据很难拿出来研究和使用，数据量是足够大的，可以做任何方式的学习，至少慢病是可以的，但是我们用不了，或者大多数拿不到。最后一个问题，技术能不能实现？技术能实现，但是技术还是有挑战的，原因是因为第一我们现在没有足够量的数据做训练，我们现在就碰到这个问题，我们也在尝试做AI引擎，但是我们做的时候碰到一个问题，引擎能做出来，算法可依写，但是学习的样本量不够，或者用充足样本数据量不够，我们也服务几千万病人，有了几百万病人常住，活跃病人也有几百万，但是不是每个病人都要数据链，数据非常不严密，我可以输入进去，但是出来的AI系统其实是不行的，这个就是我们目前的困境。
从慢性病来讲，除了医疗图像，最根本的原因病人太多，医生太少，医疗资源太少，所以就有一个根本性的价值。
AI如何赋能大数据，智云健康生态体系。我们构建了以互联网核心的，医院内部和医院外部一体化慢病管理SAAS管理平台。一个慢病患者，以糖尿病为例，有两个不同的治疗场景，一个是在医院内部治疗，一个是在医院外部治疗，所以数据一定会留在这两个场景里面，以前没有这套系统之前，患者会碰到很多问题，因为中国医疗资源原因以及技术手段的原因，决定了这个患者不可能天天住在医院，这是不可能发生的。第二又因为疾病本身原因，决定这个患者短期之内治不好，因为不像癌症，花半年或者一年治好了，腰部就是去世了，慢病周期非常长，一得20年，不可能20年住院。之前想用什么线上手段治疗患者都治不了，没有数据，没有一个人拥有完整的数据。我们做的事情，在医院内部，我们是和医院合作，在医院内部搭建一套SAAS平台，能够帮助医院提高治疗效率的同时，能收集到患者在医院内部诊疗数据，同时在医院外部也有这样一套互联网医院平台，这个平台的价值是当这个患者只要登陆这个平台以后，所有跟这个疾病相关的数据和行为会留在这个平台上，同时这个平台上能够直接连接到医院内部医生，给你相应的更新的治疗和更新的建议方案，听起来不复杂，不难。这个地方的难点在于，一如何向医院证明我们这套系统是能够提高医院整体效率，同时拿到数据，二医生的数量非常有限，在他很忙的情况下，怎么能够通过数据，大数据结构化，甚至通过一定的AI手段降低医生的工作量，否则的话一个医生管5000病人是没法管的，这是我们目前做的一套系统，有了这个系统之后有两个好处，第一对于患者来讲，可以随时随地，以前一个月一次，现在可以随时发生随访行为，第二个真正有一套数据健康档案，不能保证一个患者只在一个医院看病，第二大量的数据在医院外部，我们可以把数据整合在一起，形成完整的健康档案，有了这个以后就可以提高诊疗效率，然后要做进一步数据分析，AI处理、学习就有了可能，因为我们有了很多数据，而且我有了时间链上完整的数据。
我们做的很多家医院，非常非常累，而且要说服这些医院非常非常难，但是有了王总中电健康把坑填平了之后，他们做的基础设施，我们这样的公司，还有很多兄弟公司，只需要在这个基础之上做进一步应用就可以了这样节约了我们大量的时间和精力，甚至有可能解决我们以前做不到的问题，有些医院就是搞不定，中国有一个很特别的医院体系叫部队医院，比如像301、307，都对这套系统非常认可，但是不能用，部队数据不能出去，没有办法，这是国家规定，但是有了国家队支持和帮助之后，我们就可以合作了。
我们到底会收集哪些数据？我们收集这种疾病所有相关的诊疗数据，一句话：医生要看什么数据，这些数据都要收集下来。数据、信息、分析，分析完了之后，还要结果，光拿数有什么用？还要告诉患者结果，我们要做大量临床实验，有了这些数据，用了新的诊疗方式之后，在临床实验以后，这一组患者的数据，远远好于对照组，这说明什么？有了这个东西之后，就可以说明基于数据治疗方式对于患者健康有很大的帮助，样本量还不够多，但至少是一个小样本非常有结果的尝试，我们会有更大量样本临床实验，这个也是我们说明医院非常重要的基石。
我们现在已经扩展到目前中国大概有700多家医院，覆盖了20多个省，还有一些零零星星，确实搞不定，西藏、新疆投入产出很难成正比，但是在整个华东、华北密度还是相对来讲比较大的。
最后总结一下，我刚才给大家分享的就是，我们这样一个SAAS管理平台，是如何切一个细分领域，整个慢性疾病这个领域很好的，也相对比较全面覆盖的，拿到了基于时间线不同患者完整数据，是完整的数据，接下来我们利用这个完整的数据提升整个治疗效率以及效果，在接下来一步，我们正在基于这些数据建立AI引擎，这个引擎目前已经有一些医院部署了，在尝试了，确实准确率还不够，这是我们目前给大家分享的基于大数据和AI在医疗应用上面的方案。
谢谢大家！
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