題圖 | 視覺中國

一年之間，曾經(jīng)的醫(yī)療AI“四小龍”，悉數(shù)開始沖刺資本市場。

但結局是有的被放棄、委身競爭對手，有的上市申請拖到失效、懸而未決，僅有的一支醫(yī)療AI股，上市即破發(fā)。

這被視為醫(yī)療AI交出的答卷，而人們對醫(yī)療AI的質(zhì)疑，也從推翻終局延伸到推翻底層邏輯。戲謔中，醫(yī)療AI似乎已然難以抽身于傳統(tǒng)醫(yī)療的夾縫，無法收場。

但其實不妨重新盤一盤醫(yī)療AI的邏輯。

倒逼

前不久，國家醫(yī)保局的新一輪藥品談判落幕，“靈魂砍價”的場景增加許多人對新醫(yī)改的好感。而“壓價砝碼”——世界最大醫(yī)療需求市場的背后，醫(yī)療資源不充裕、不均衡一直是醫(yī)療供給側(cè)的心病。

醫(yī)保局在努力，醫(yī)院也在修煉內(nèi)功。

于是，越來越大的院區(qū)正在被先進的設備填滿，醫(yī)生卻似乎比以前更累，工具和標準不斷在變，他們對患者負責的職業(yè)素養(yǎng)不會變，熟悉每個設備的功能、讀懂每個參數(shù)的意義，成了終生學習的一部分。

患者也累，冰冷機器的“檢查結果”橫亙在他們與對面的醫(yī)生之間，而更多時候，看著手中的檢驗單，他們腦中不免閃過上網(wǎng)查查再做決定的猶疑，久病成醫(yī)在這個被碎片化的醫(yī)學信息充斥的時代好像更常見了。

另外的人，跋山涉水往大三甲醫(yī)院擠，去搶來大專家們有限的問診時間，把名醫(yī)專家搶到一號難求，甚至催生出醫(yī)院前市場尋租的生意。

實際上，患者求索的，不外乎醫(yī)生行醫(yī)經(jīng)歷中，那些與自己情況十分接近的成功案例。在大數(shù)據(jù)的眼里，這是基于特征向量做匹配的過程，于是有了醫(yī)療AI?？梢哉f，正是醫(yī)療供需的錯配倒逼出了醫(yī)療AI。

醫(yī)療AI利用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘兩項核心技術，來探索在醫(yī)學場景中模擬、延伸和拓展人類智能。臨床醫(yī)療中那些基于大量標準化數(shù)據(jù)的重復勞動，醫(yī)療AI可以分擔。比如，醫(yī)學影像、病理判讀等以客觀數(shù)據(jù)為支撐的疾病診斷。

在醫(yī)院里，醫(yī)生往往越老越吃香，而醫(yī)療AI深度學習的數(shù)據(jù)庫里包含全球的臨床數(shù)據(jù)和研究文獻，這些數(shù)據(jù)體量可能遠超普通醫(yī)生一生掌握的醫(yī)學資料量。換言之，讓計算機學習醫(yī)療大數(shù)據(jù)之后再做判斷，其效率和準確性完全有可能超越醫(yī)生。

當然，這是后話。現(xiàn)在醫(yī)療AI的角色，是嵌入醫(yī)療全程，輸出接近醫(yī)生水平的決策支持。

悄然走進生活

與作為黑科技概念時的高調(diào)亮相不同，身邊的醫(yī)療AI，往往以人們根本察覺不到的方式出現(xiàn)。

大多數(shù)人能接觸到的，是醫(yī)療AI在醫(yī)院外的應用。比如，設置在線問診前的人機對話，就屬于醫(yī)療AI中的智能導診，計算機程序根據(jù)患者陳述匹配適當?shù)目剖液歪t(yī)生。再如，嵌入可穿戴設備中，用來提示疾病風險、進行用藥管理的軟件，則屬于醫(yī)療AI中的智能健康管理。

在國內(nèi)，醫(yī)療AI商業(yè)發(fā)展近 10 年，絕大部分基于計算機視覺與自然語義處理的醫(yī)療AI產(chǎn)品都已經(jīng)相對成熟，正逐步實現(xiàn)商業(yè)化的廣泛應用。

其中，醫(yī)學影像科的檢查結果格式相對一致，是國際上的醫(yī)療AI研究團隊最早關注并且發(fā)開出算法的領域，國內(nèi)的醫(yī)療AI“四小龍”企業(yè)最早也多憑借醫(yī)學影像的AI算法起家。

至今，CT 肺結節(jié)、乳腺鉬靶、CT 肝、MRI 腦等多個應用場景都出現(xiàn)了相應的醫(yī)療AI產(chǎn)品，結果勾畫準確率越來越高，醫(yī)生閱片壓力得到緩解，并提高了相關癥狀和疾病的檢出率。

當前，醫(yī)療AI還陸續(xù)進入胸外科、心內(nèi)科、內(nèi)分泌科等診療數(shù)量居高不下的熱門?？?。前不久，平安集團表示，旗下AskBob AI醫(yī)生通過對臨床指南、專家共識和大量經(jīng)典案例的學習，已經(jīng)具備了與國際內(nèi)分泌主治醫(yī)生團隊相近的糖尿病綜合管理能力。

在這場由北京大學人民醫(yī)院內(nèi)分泌科羅櫻櫻教授和鄒顯彤醫(yī)生主持的“人機大戰(zhàn)”中，6名分別來自北京大學人民醫(yī)院、北京大學國際醫(yī)院、新加坡中央醫(yī)院、巴西圣保羅大學里貝朗普雷圖醫(yī)院的參賽醫(yī)生被分為三組，各自在約45分鐘內(nèi)獨立回答3個病例，而平安AskBob AI醫(yī)生則由一名平安智慧醫(yī)療工作人員操作答題系統(tǒng)，來同步作答9個病例。

比賽中，系統(tǒng)把病歷信息給到參賽選手，后者根據(jù)病史的完整性決定是否要進一步補充患者的病史以及檢查檢驗結果。當選手認為所有患者的信息已經(jīng)完備的時候，即給出最終的診斷和治療方案。由國內(nèi)外專家組成的評委團根據(jù)診斷的準確性、治療的合理性和其他建議的完備性等因素對各選手答案進行盲審，并給出診斷、治療等分項評分。最終，AskBob醫(yī)生以92.4 vs 89.5媲美國際內(nèi)分泌主治醫(yī)生參賽團隊。

無獨有偶，一年前的另一場“人機大戰(zhàn)”中，AskBob AI還顯示出了與三級醫(yī)院住院醫(yī)生相當?shù)男难懿【C合管理能力，以97.7vs93.9贏得了比賽。

這些默默工作的醫(yī)療AI，并未有引發(fā)預想中的軒然大波，未來也大概率不會。

醫(yī)療AI進入中國HMO樣本

其實AI本來就無它，只是一種需要更多算力的軟件，但可以完成更強大的任務。比如在中國的醫(yī)療環(huán)境中，推行曾被歐美國家反復驗證的管理式醫(yī)療模式HMO。

HMO的運營模式是指在收取固定預付費用后，為特定地區(qū)主動參保人群提供全面醫(yī)療服務的體系。HMO模式最大優(yōu)勢是醫(yī)療和保險的深度融合，其不僅可以提供高效的醫(yī)療服務，還可以最大程度的控制費用，有效解決看病難，看病貴的問題，在國內(nèi)具有廣泛的應用場景。

對于用戶而言，通過“預防為主、防治結合”，做好健康管理，避免過度醫(yī)療，達到控費目的，同時提高投保人的健康水平，實現(xiàn)保險保障與健康管理價值協(xié)同。

在2021年10月末的投資者開放日上，平安集團聯(lián)席首席執(zhí)行官陳心穎表示，平安集團的醫(yī)療健康生態(tài)將打造HMO模式，整合集團力量，形成以“HMO+家庭醫(yī)生會員制+O2O”為支點的醫(yī)療生態(tài)圈。

馬明哲董事長也在多個場合提出，要用專業(yè)讓生活更簡單，解決人民“煩心、煩事、費錢”的痛點，提供“省心、省時、省錢”的高質(zhì)量服務。

這對于而立之年的平安集團和中國保險業(yè)而言，涉足HMO的嘗試都不太可能淺嘗輒止。

今年4月，平安率先推出了“平安臻享RUN”。以專業(yè)家庭醫(yī)生和專業(yè)健康檔案為基礎，提供覆蓋健康、亞健康、慢病和疾病四大健康服務場景的一站式管理方案。

5月，平安通過參與方正重整補齊了醫(yī)療生態(tài)圈最后一塊拼圖，線上借助診療平臺，為用戶提供線上診療、健康管理及藥品配送等服務；線下憑借方正系的醫(yī)院資源，為用戶提供醫(yī)院檢測、治療等有溫度的服務。

可以說，平安的保險產(chǎn)品已經(jīng)跳脫僅僅財務補償?shù)墓δ埽饺虢】倒芾砗捅ｋU保障協(xié)同并進的新階段。有場景、有服務、有溫度、有頻率的“醫(yī)療健康+保險服務”生態(tài)已形成。

綜合國外經(jīng)驗，HMO模式的精髓——保險+健康管理，以保險、醫(yī)院和醫(yī)療服務為抓手，利用技術實現(xiàn)更有效的健康管理和保費控制，形成一個完美的閉環(huán)。但是，這三個因素頗有門檻，也決定了只有少數(shù)人能夠進行復刻。

對于平安集團而言，有獨特的優(yōu)勢。

首先，經(jīng)驗優(yōu)勢。平安有30年的健康管理經(jīng)驗，在此之上有非常多的技術支撐，例如，五大數(shù)據(jù)庫覆蓋了3萬種疾病，還有100萬醫(yī)學概念，700萬的醫(yī)學關系。

第二，科技優(yōu)勢。目前中國平安已構建全球最大的醫(yī)療數(shù)據(jù)庫之一，AI輔助診療覆蓋3,000種疾病，2021年上半年AI醫(yī)療服務次數(shù)超5億次、惠及約95萬名醫(yī)生、服務306萬名慢病患者。

第三，龐大的客戶基數(shù)。2.2億金融客用戶將成為平安“保險+醫(yī)療健康”戰(zhàn)略的基石，而從未來潛在金融客戶市場看，中國金融客戶更是超過7億，平安的用戶增長遠未觸及天花板。

第四，線上線下資源布局。平安健康組建了約2000人的全職醫(yī)生團隊，并且通過O2O網(wǎng)絡，鏈接了18.9萬家藥店、超4000家醫(yī)院、約1700家體檢機構和超過1800家健康機構，實現(xiàn)了線上/線下全流程打通。此外，平安將通過參與方正集團重整，及深圳龍華區(qū)綜合醫(yī)院的合作運營，補全線下實體醫(yī)院，進一步深化醫(yī)療健康戰(zhàn)略布局，提升服務能力。

但平安集團的HMO得以有效運行，離不開潤滑劑醫(yī)療AI。

與其他醫(yī)療AI公司先訓練算法，再尋找應用場景不同，平安集團的醫(yī)療AI就誕生于場景之中。在HMO體系中，患者就診、患者管理、醫(yī)生學習等需求都被對應放大，對于那些重復的程序性工作，平安集團更多借助醫(yī)療AI的高效算法來解決。

例如，平安集團的AI工具AskBob根據(jù)醫(yī)生習慣進行定制化開發(fā)，為醫(yī)生提供精準的技術支持，幫助提升閱片效率，包含超過70種疾病預測模型、90種智能影響模型。針對慢性病例，平安健康管家可以提供多種服務，包括分診、導診、診后隨訪、教育、問答等。

此外，通過海量就診數(shù)據(jù)、上千萬醫(yī)學文獻、權威臨床指南，平安集團構建了AskBob醫(yī)學智庫，具備輔助診療功能，能夠為醫(yī)生提供專業(yè)的診斷和治療方案。

這背后，是平安集團基于海量的保險理賠和線上問診信息沉淀的全球最大醫(yī)療數(shù)據(jù)庫之一。

據(jù)了解，這個數(shù)據(jù)庫包含ICD所有的3萬種疾病、9000種以上癥狀信息、20萬以上藥品信息、50萬常見處方、1.8萬指南、100萬以上醫(yī)療機構信息、350萬以上醫(yī)生信息，及基于知識圖譜構建了300萬以上醫(yī)學概念、3300萬以上醫(yī)學關系、3000萬以上醫(yī)學證據(jù)等。

迄今為止，平安集團的數(shù)據(jù)庫與醫(yī)療AI技術已經(jīng)在SCI知名期刊已發(fā)表論文超過了100篇。在6項醫(yī)療影像國際競賽中獲得第一，5項醫(yī)療自然語言處理國際大賽中獲得第一。

例如，2021年2月，平安智慧醫(yī)療還連同平安醫(yī)療科技美國華盛頓研究院（PAIIInc.）、平安智慧城市、平安健康與臺灣長庚醫(yī)院等單位，在國際知名期刊《Nature Communications》（影響因子12.1）上發(fā)表論文，首次提出了一個可檢測髖部X-ray影像中全部可見的放射骨折類型的測量模型。

醫(yī)療AI無聲，卻十分有力地改變著過去曾被認為無法改變的事實。在國內(nèi)，HMO落地一直很難，因為公立醫(yī)院體系近乎獨占市場。但平安集團基于資源、渠道基礎，借力醫(yī)療AI，第一次讓用戶體驗了HMO的便捷。

從某種意義上講，醫(yī)療AI會成為對醫(yī)生越來越重要的工具，它的出現(xiàn)讓醫(yī)生可以更加專注于與患者相關的事，讓久病成醫(yī)的無奈在未來消失。作為工具，波瀾不驚是題中應有之意，而討論曾經(jīng)落在醫(yī)療AI上的熱情，和它燒掉的大量資金是否錯付，換個視角，結論可能就不一樣。

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