平安醫療科技李響：我們要做醫療領域的導航系統 | 2018 WISE新經濟之王
2018年11月27日-28日，第六屆WISE大會——“WISE 2018新經濟之王”如期而至。在這個不斷變化、充滿焦慮和不安、卻又英雄輩出的時代，我們一起見證著新經濟之王的誕生。我們認為主要由科技創新和資本擴張所驅動增長的經濟模型可以被認為是新經濟，這個領域裡有許多正在高速成長的，了不起的新經濟公司。從任何角度來看，他們既顛覆了行業，也推動了行業發展，更深刻地改變著我們每個人的生活。
平安集團在患者端、醫療服務提供商、支付端(Patient、Provider、Payment)三個維度構建了平安醫療生態圈。平安內部孵化的子公司，諸如平安好醫生， 是國內最大的線上網際網路問診平臺，有2億多使用者，於2018年5月 在香港主機板上市，市值368億港元。
在支付端，平安除了健康險、壽險等均有醫療業務，也專門成立了一個醫保公司，和醫保局、衛計委合作， 為250多個城市提供控費、精算、醫療改革相關的服務。
平安醫療科技 也是平安內部孵化的一個子公司，從服務政府開展智慧醫療到輔助醫療機構提升醫療效率出發，做診前、診中、診後全流程端到端的解決方案矩陣。目前覆蓋700+常見疾病智慧疾病輔助診療模型，具備完善的醫療知識圖譜(包括：藥品、疾病、處方、風險因子等)。
在2018年WISE大會上，平安醫療科技智慧公共健康部總經理李響跟我們分享了將醫療作為事業的關鍵點，以及平安科技在人工智慧方面的技術進展。
以下是平安科技李響的演講實錄：
我想分享的主要有兩點。
第一，做醫療科技是一個需要積累，需要紮實打好基礎的系統性工作，不是一兩個技術就可以做好的；
第二，做醫療科技不管是在大公司還是創業，都是一樣的。一定要有創業者的心態，去跟所有的客戶，包括衛計委、醫生、患者深入瞭解需求，每個細節都要做好才能把這件事做起來。雖然在平安這個大公司，有比較好的平臺支援，但我們的團隊和創業團隊從心態上看起來沒什麼區別。
目前平安醫療科技在醫療人工智慧方面，主要有這幾方面的業務：智慧疾病預測、智慧影像篩查，智慧輔助診療，智慧醫療質控和智慧隨訪患教。
下面我會具體介紹幾個技術。
第一個技術是智慧疾病預測。中國有3億的慢性病患者，同時傳染病的防控也面臨非常嚴峻的形勢這些病一旦發生或惡化了，治療的成本就會非常大，很難管得過來。因此，我們要做的是在疾病發生之前將疾病提前預測出來，做出提前的預警和干預。我們首先是採用機器學習和深度學習技術來構建模型，預測效能相對傳統方法有明顯的提升。不過，僅有疾病預測對於實際的應用是不夠的，因為醫生並不知道從哪下手去預防這些疾病。
因而我們做了個份工作，就是如何在精準預測基礎上，把這些風險因素挖掘出來，詳細評估它的影響，並且給出相應的預防治療方案，這樣疾病預測才有落地的基礎。之前我們做過一些大資料分析，最後挖掘出來很多風險因素，甚至包括一些家庭因素 —— 我們發現和配偶居住能夠顯著降低心梗死亡的風險，所以家庭和睦對於疾病預防是很重要的。
目前智慧疾病預測的工作分兩塊：群體疾病趨勢預測和個體疾病風險預測。群體疾病預測方面，平安是跟重慶、深圳等城市合作，做傳染病的趨勢預測，可以提前一週或者一個月預測發病趨勢，目前預測的準確率在90%以上。個體預測方面，我們跟阜外、301等醫院的專家一起合作，做了心腦血管疾病、糖尿病、呼吸系統疾病、腎病等的預測模型，現在在重慶、深圳、青島等地落地應用，幫助這些城市提前篩查出高危患者從而儘早進行預防干預，減少發病的風險
第二部分是智慧影像篩查。中國的影像科醫生平均一天要看上百個病人的片子，工作壓力非常大。因此這一塊人工智慧也是大有作為的，現在也非常火爆，國內有上百家公司在從事這方面工作。但平安做這件事情的優勢比較大，我們有將近100人的團隊從事醫療影像方面的工作，開發了涵蓋40多種疾病，涉及人體各個系統的影像篩查模型。舉兩個例子，一個是腎臟病理診斷一張腎臟病理片子非常大，基本上一位病理醫生讀一張片子需要半個小時到1個小時。而用我們的智慧讀片，可以為給醫生提供診斷建議，將時間大大縮短。
第二個例子是我們今年跟美國光視合作的OCT(眼底斷層掃描)智慧篩查技術通過我們的智慧篩查技術假陽性率非常低，可以幫助醫生大大提高效率，減少漏診誤診。這個技術非常受歡迎， 我們的團隊經常搬著很大的OCT裝置，從一個城市到另一個城市去DEMO演示，每次展會都排長隊，平均每天接待200~300名患者，篩查效率和準確性都很高。
還有一塊工作是智慧輔助診療。看統計資料就會發現，中國三分之二的醫療服務是發生在基層的。但由於基層醫生的能力相對來說比較有限，產生了一些漏診、誤診的情況。所以平安的人工智慧技術，首先要賦能基層，幫助基層醫生提高診斷和治療決策的準確性。做好這件事，第一需要先進的演算法和技術，這是招式，第二需要的是內功，也就是我們龐大的知識庫和知識圖譜，
我們建立了五大知識庫，包括藥品庫、疾病庫、處方庫、風險因子庫和醫療資源庫。並將知識之間建立關聯，構建最大的中文醫學知識圖譜，形成一個完整的知識體系。現在整個平臺涵蓋了50萬的概念，500萬個關係。有這個知識圖譜的指導，我們就可以做各種的診療推薦。目前我們的輔助診療技術已經在平安內部的萬家診所上線應用，也在上海、重慶等地的公立醫院開始試點我們的系統。
這裡澄清的一點是， 我們做的不是醫療領域的自動駕駛，我們做的是導航。 我們基於醫學知識圖譜，也就是我們的地圖，通過我們的智慧技術建議醫生應該怎樣預防、診斷和治療比較好但是車究竟怎麼開，還是要醫生來做最終的決定。