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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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