火星一線 | 斯坦福大學副教授：AI和密碼學有望解決$7萬億醫療市場醫生少的問題
火星財經（微信：hxcj24h）報道，9月12日，第四屆區塊鏈全球峰會在上海舉行， 斯坦福大學副教授 Jan Liphardt 發表了主題為“ 可擴充套件的分散式醫療保健體系 ”的演講。
他表示，全球經濟規模如今達到76萬億美元，而7萬億是醫療開支，是全球經濟很重要的分支，但全球醫療體系，特別是美國醫療體系非常複雜，醫療領域對疾病反應太慢，且普通人醫療支出和治療效果之間並無太大聯絡，此外，全球還是數十億人在生病時無法得到有效救助，也存在一些如抑鬱症等較為隱私的疾病讓患者羞於說出口。因此他認為，以AI和區塊鏈密碼技術為基礎的醫療體系，可以解決以上諸多難題。
以下演講內容由火星財經（微信：hxcj24h）整理，未經本人確認：
我自己是醫療醫藥背景，之所以對區塊鏈和密碼學有興趣，因為此二可以提升健康，全球經濟規模76萬億美元，7萬億是醫療開支，這是全球經濟很重要的分支。
目前的全球醫療現狀，特別是美國醫療體系非常複雜，醫療領域對病人的疾病反應太慢。病症比較嚴重甚至到癌症期了，才會看到醫生，費用高昂。而且醫療往往被動性太大，治療支出和治療效果沒有聯絡。甚至古巴治療效果都比美國好，而且成本更低。
目前全球面臨老齡化，會需要更多醫療服務，因此需要擴大醫療體系，也因為全球大部分相對貧窮的人無法獲得醫療服務。
目前大公司諸如Apple Amazn Google都在關注醫療領域，希望能夠讓人們在家裡治病，儘早發現疾病症狀，有些人看病會不按醫囑吃藥，大公司都希望解決這些問題。
IBM有一個AI醫生專案Waston，最後失敗了，《華爾街日報》評論其浪費了17億美元用於醫療，IBM認為對Waston進行培訓，可以用於癌症診斷。但事實是，美國癌症診斷由12個醫生會討論確診，IBM認為可以增加一第13個AI醫生Waston，併為此付錢。但結果因為AI醫生是根據過往醫療文獻做出的，不可能比12個醫生有效，醫生也就不會用。
IBM在AI醫療的嘗試失敗了，但AI醫生其實有另外的應用場景。如果一個人得了癌症，並沒有條件找醫生，那麼我們能夠以AI非常低的成本，將醫療服務擴大到相對貧窮的地方。
當前的醫療系統有幾大難題需要解決，譬如醫療資料變現、醫療透明度、分散式技術，還需要激勵人們去改變自己不健康的生活習慣。
首要的是，人們必須相信這個醫療系統，錢可以支援新技術開發和激勵人們去改變生活習慣。
要解決醫療系統問題，有5個簡單步驟：
1醫療技術公司要非常容易獲得資料。
2設計系統讓人們改變自己的行為，更多去運動健身，但因為本性難移，譬如新加坡有50萬計步器，如果走1萬步就可以獲得5塊錢，這樣就可以。
3分佈問題，如果你有一個醫療機器人，你如何分享給幾百萬人？普通人如何尋找好的醫療App，未來會有更多的醫療App，每一個App對於疾病預測的名聲變得很重要，也會需要醫療App商店。
4相信醫療系統。人們一些諸如憂鬱症等疾病不願意對外說，將來可以用AI，這完全是匿名的，密碼學技術使得資料能夠共享和獲取，資料獲取者不會控制資料。
5建立非常精密的分散式系統，可以讓百億人獲得及時的醫療服務。因為目前的醫療資源如醫生數量等非常有限。
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