斯坦福大学副教授：AI和密码学有望解决医疗市场医生少的问题

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他表示，建立非常精密的分布式系统，可以让百亿人获得及时的医疗服务。因为目前的医疗资源如医生数量等非常有限。

火星财经（微信：hxcj24h）报道，9月12日，第四届区块链全球峰会在上海举行，斯坦福大学副教授Jan Liphardt发表了主题为“可扩展的分布式医疗保健体系”的演讲。

他表示，全球经济规模如今达到76万亿美元，而7万亿是医疗开支，是全球经济很重要的分支，但全球医疗体系，特别是美国医疗体系非常复杂，医疗领域对疾病反应太慢，且普通人医疗支出和治疗效果之间并无太大联系，此外，全球还是数十亿人在生病时无法得到有效救助，也存在一些如抑郁症等较为隐私的疾病让患者羞于说出口。因此他认为，以AI和区块链密码技术为基础的医疗体系，可以解决以上诸多难题。

以下演讲内容由火星财经（微信：hxcj24h）整理，未经本人确认：

我自己是医疗医药背景，之所以对区块链和密码学有兴趣，因为此二可以提升健康，全球经济规模76万亿美元，7万亿是医疗开支，这是全球经济很重要的分支。

目前的全球医疗现状，特别是美国医疗体系非常复杂，医疗领域对病人的疾病反应太慢。病症比较严重甚至到癌症期了，才会看到医生，费用高昂。而且医疗往往被动性太大，治疗支出和治疗效果没有联系。甚至古巴治疗效果都比美国好，而且成本更低。

目前全球面临老龄化，会需要更多医疗服务，因此需要扩大医疗体系，也因为全球大部分相对贫穷的人无法获得医疗服务。

目前大公司诸如Apple Amazn Google都在关注医疗领域，希望能够让人们在家里治病，尽早发现疾病症状，有些人看病会不按医嘱吃药，大公司都希望解决这些问题。

IBM有一个AI医生项目Waston，最后失败了，《华尔街日报》评论其浪费了17亿美元用于医疗，IBM认为对Waston进行培训，可以用于癌症诊断。但事实是，美国癌症诊断由12个医生会讨论确诊，IBM认为可以增加一第13个AI医生Waston，并为此付钱。但结果因为AI医生是根据过往医疗文献做出的，不可能比12个医生有效，医生也就不会用。

IBM在AI医疗的尝试失败了，但AI医生其实有另外的应用场景。如果一个人得了癌症，并没有条件找医生，那么我们能够以AI非常低的成本，将医疗服务扩大到相对贫穷的地方。

当前的医疗系统有几大难题需要解决，譬如医疗数据变现、医疗透明度、分布式技术，还需要激励人们去改变自己不健康的生活习惯。

首要的是，人们必须相信这个医疗系统，钱可以支持新技术开发和激励人们去改变生活习惯。

要解决医疗系统问题，有5个简单步骤：

• 1 医疗技术公司要非常容易获得数据。
• 2设计系统让人们改变自己的行为，更多去运动健身，但因为本性难移，譬如新加坡有50万计步器，如果走1万步就可以获得5块钱，这样就可以。
• 3分布问题，如果你有一个医疗机器人，你如何分享给几百万人？普通人如何寻找好的医疗App，未来会有更多的医疗App，每一个App对于疾病预测的名声变得很重要，也会需要医疗App商店。
• 4 相信医疗系统。人们一些诸如忧郁症等疾病不愿意对外说，将来可以用AI，这完全是匿名的，密码学技术使得数据能够共享和获取，数据获取者不会控制数据。
• 5 建立非常精密的分布式系统，可以让百亿人获得及时的医疗服务。因为目前的医疗资源如医生数量等非常有限。

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