與6萬億醫療費用賽跑:平安智慧醫療謝國彤和他的夢想
2019年09月27日18:43

原標題:與6萬億醫療費用賽跑:平安智慧醫療謝國彤和他的夢想 來源:新浪財經

新浪財經王茜

謝國彤算了一下,來平安不到兩年,他的飛行里程翻了一倍有餘:以前在IBM中國研究院每年要飛80次,現在作為平安集團首席醫療科學家,他每年要飛130次。

伴隨著差旅增多,工作進度也在“起飛”。20個月以來,謝國彤及其團隊從無到有,研發了個人疾病預測、AskBob醫學智庫、智能輔助診療AskBob、智能健康管家等多項業務。

目前,平安智慧城市AI醫療團隊已經與20多個省市衛健委建立合作,落地中國和新加坡等國家或地區100多個城市,上萬家醫療機構。

讓AI去基層

國家衛生健康委員會主任馬曉偉曾說,“分級診療製度實現之日,乃是我國醫療體製改革成功之時”。

不過,擺在眼前的現實是,我國醫療衛生資源總量不足、優質資源短缺、分佈不均衡、人才流失嚴重、結構不合理,基層醫療服務短板突出。儘管全國都在推行分級診療製度,但是對於大部分民眾而言,無論疾病輕重首選大醫院,大醫院掛號難成為痼疾。

在謝國彤看來,智慧醫療就是解決基層醫療的痛點。

他指出,基層治療的規範性操作比例較低,可能不及一半。“出一個製度讓大家都去基層是沒用的,普通市民在就診時,覺得醫生不行他就不去,他還要去協和、301門口去排隊,包括深圳很多人要到廣州去看病,就是這樣的。”核心問題是如何提升基層診療能力和規範操作比例。

智慧醫療可能是一種解答。平安為政府、醫療機構和患者分別提供一體化監管平台、智能疾病預測、智能影像篩查、智能診療助手AskBob(含智能輔助診療、醫療智庫、智能隨訪患教)等全方位服務。

他以智能OCT眼底疾病篩查系統為例,這款人工智能影像篩查系統將OCT眼底檢查和AI病灶篩查無縫結合,能夠精準識別包括糖尿病視網膜病變(簡稱“糖網”)典型病灶在內的23種常見眼底病灶。從檢查到患者獲得篩查報告,整個過程可以在三分鍾內完成。

糖網是糖尿病最常見的微血管併發症之一,會導致視力下降甚至失明。只要在發病初期定期進行眼底檢查,糖網病的失明風險可下降94.4%。但是,我國糖網病患者超4000萬人,但其篩查率卻不足10%。

究其原因,除了從事眼底醫療服務和研究的醫生人員嚴重不足,還有技術在基層的應用難度。

謝國彤說,“我們跟中華醫學會眼科分會的專家交流時,他們表示中國的基層醫生能看懂眼科OCT的很少,尤其是在中西部。醫生看不懂,培訓也教不會。現在就把我們的系統部署在基層醫生那邊,而且把那些大的專家、團隊跟這些縣級的醫院聯動起來。

縣醫院掃瞄完了,發現病人有危重問題,可能已經是黃斑前膜或者是出現一些很嚴重的視網膜脫落這樣的問題,系統會提示他要轉走,然後由上級醫院的醫生去做治療。如果是那些中等或者是不怎麼嚴重的病變例如玻璃膜疣,系統也會建議他怎麼治療。這樣軟硬一體的去提升基層診斷的能力。”

用他的話說,就是給各級醫院傳統的醫療信息系統“插上AI的大腦”,“武裝基層醫院醫生的手”。

又例如在新加坡應用的專門針對二型糖尿病的AskBob專科版,“二型糖尿病本身治療費用不高,關鍵是有很多併發症,例如心梗、腦梗、失明、截肢。AskBob糖尿病專科版本會做7種併發症的預測,把那些有併發症高危的病人給挑出來,然後綜合算法做治療推薦。”

那麼,智慧醫療可以替代醫生嗎?答案是否定的。

“很多做AI的人老說AI做的要比人做的更好,這個出發點就不對。在目前的階段,智慧醫療想去替代醫生是不可能的,你的定位應該是在某些任務上能夠幫到醫生,讓他省力氣,做得快。”謝國彤說。

謝國彤舉了一個例子:2018年12月,在複旦大學附屬中山醫院和平安智慧城市-智慧醫療聯合舉辦的“全科智能醫療輔助決策系統”大賽中,配備了平安AskBob系統的社區醫生團隊以86.2比51.5的大比分優勢戰勝了使用“傳統管理辦法”的社區醫生團隊。

他解釋道,“我們不試圖去解決醫學都沒有解決的問題,而是把那些醫學上已經解決了的,但是在實際應用中需要依靠醫生培訓去完成的那些事情用機器去代替。我們要把這樣的東西變成系統,讓那些醫生培訓完之後不只是人回去,還帶著這個系統回去,可以邊工作邊學習,我們的定位是這樣的。”

與6萬億賽跑

高額的醫療費用是民眾和政府不可承受之重。

根據我國衛生和計劃生育事業發展統計公報,2018年中國衛生總費用預計達約5.8萬億元。其中:政府衛生支出占28.3%;社會衛生支出占43.0%;個人衛生支出占28.7%。衛生總費用占GDP百分比為6.4%。

同時,財政部數據顯示,2013至2017年,全國財政醫療衛生累計支出59502億元,年均增幅11.7%,比同期全國財政支出增幅高出2個百分點。

曾有媒體引述清華大學醫療服務治理研究中心的報告指出,中國的衛生醫療總費用增長在進入老齡社會之後快速增長,具有指數式增長的趨勢。如果不加以控製,中國醫療衛生總費用將在2040年達到273萬億。

在此背景下,控費是當務之急。

謝國彤認為,當前的醫療費用里存在很多不合理的地方,輔助診療系統、規範化診療系統就是要避免過度治療、“大處方”,保證治療行為規範有效,從根上合理的控製醫療費用。疾病管理亦是同理,“就是減少疾病再發,這樣才能控製成本。”

同時,他認為現在是智慧醫療的發展機會。“如果政府的醫保錢花光了怎麼辦?所以一定要通過更有效的方法,在不損害醫療質量的前提下,能夠合理的使用醫療費用。這是大勢,各地的政府也好,醫院也好,都有更強的訴求來去改變當前的現狀。”

謝國彤表示,在當前的市場上,雖然有各類產品,但只有平安具備完整而系統的產品線,包括影像、輔助診療和健康管理等等,這意味著平安的競爭優勢更明顯。“醫療不是一個環節你解決好了就能解決問題,它是環環相扣的,而平安是提供了一個端到端完整的AI方案。”

智能輔助診療協同智能疾病預測、智能影像篩查、智能醫療質控、智能分診導診及智能隨訪患教五大體系構成了平安智慧城市覆蓋診前、診中、診後全流程,連接政府、醫院與患者的智慧醫療生態圈。

其中,平安智能疾病預測已經上線40多種模型,預測準確率在90%以上;智能影像模型有50餘個,可覆蓋人體九大系統,包括放射影像、病理影像及視網膜影像等多種模態,模型精確度90%以上,累計篩查7,000多萬張影像;

AskBob輔醫工具目前支持1,500多種疾病的個性化輔助診斷和治療支持,常見病的準確度可達95%以上,同時百科功能板塊包含3萬餘種疾病的百科知識查詢。AskBob目前已在上萬家醫療機構落地使用,實踐證明能夠為醫生節省近30%的診療時間,智能醫療助手有效回答率約95%。

2017年7月,國務院印發《新一代人工智能發展規劃》,明確提出要圍繞教育、醫療、養老等迫切民生需求,加快人工智能創新應用,為公眾提供個性化、多元化、高品質服務。

謝國彤切身體會了醫學界對AI的態度轉變。10年前他去與各家醫院院長溝通,對方第一句話都是“信息化能對我有什麼幫助?什麼叫人工智能?”;現在去參加院長們的會議,討論話題已經變成AI應用基礎DNN(深度神經網絡)、RNN(循環神經網絡)了。

他認為,“這個是風口,也是一個時代的契機。首先是技術成熟到一定程度;第二,用戶對這個技術的認知也到一定程度了;第三,整個國家的分級診療、醫療費用控製這樣的大勢。成功都是偶然的必然,就是要幾個東西都得配合了才行。”

AI背後的“個人夢想”

謝國彤介紹,整個平安集團的IT研發人員有3萬人,數據科學家上千名,他的團隊只是其中之一。“AI是一個智力的遊戲,不是在於多還要精,所以這是你要捨得投入才能請來這些人。平安每年從在上萬億的收入中拿出1%,今年預計有一百億的資金,做持續的研發投入,沒這個投入你是做不了AI研發的。”

同時,在科研領域,平安智慧城市與北大、清華、複旦等高校、國家腎病中心、國家心血管中心、國家內分泌中心開展智慧醫療合作,“我們跟這個領域裡面最牛的醫療機構合作,去構建最好的模型。”

通常在如此龐大的投入背後,都是殷切的資本回報期望。但是謝國彤說,平安更看重智慧醫療技術成為業界第一。

他說,“平安投入的人力是超過我們現階段通過一個個項目能夠賺回來的錢,它是一個長期的投入。AI業務將來一定會發揮巨大的價值,而且平安內部已經在很多領域應用到了。但是這還是一個過程,不是一蹴而就。”

其次,他自己的興趣並不是做獨角獸,“我的興趣要做技術應用,看到技術真的有用。我加入平安的原因就是覺得我研發的技術有機會通過平安的平台大規模應用起來。”

謝國彤提到自己幾年前與一位信息技術泰鬥交流,後者說自己最後悔的就是15年前沒有做醫療,等老了才發現醫療系統怎麼這麼落後。但是錯過了機會。“他說你們一定要好好做,這樣等你們老的時候你們可以受益。我覺得這真的是實在的”。

“醫療AI雖然現在做的很熱鬧,但其實剛剛起步,而且有很多魚目混珠的應用,可能會降低大家的期望或者是讓用戶傷心。我的個人夢想是這個東西真的用起來,真的能夠改變到老百姓的生活。”

平安不計成本的投入和龐大的醫療生態網絡讓AI科學家謝國彤看到了實現夢想的可能。眾星捧月之下,平安智慧城市智慧醫療將進化為怎樣的形態?

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