与6万亿医疗费用赛跑：平安智慧医疗谢国彤和他的梦想

新浪财经王茜

谢国彤算了一下，来平安不到两年，他的飞行里程翻了一倍有余：以前在IBM中国研究院每年要飞80次，现在作为平安集团首席医疗科学家，他每年要飞130次。

伴随着差旅增多，工作进度也在“起飞”。20个月以来，谢国彤及其团队从无到有，研发了个人疾病预测、AskBob医学智库、智能辅助诊疗AskBob、智能健康管家等多项业务。

目前，平安智慧城市AI医疗团队已经与20多个省市卫健委建立合作，落地中国和新加坡等国家或地区100多个城市，上万家医疗机构。

让AI去基层

国家卫生健康委员会主任马晓伟曾说，“分级诊疗制度实现之日，乃是我国医疗体制改革成功之时”。

不过，摆在眼前的现实是，我国医疗卫生资源总量不足、优质资源短缺、分布不均衡、人才流失严重、结构不合理，基层医疗服务短板突出。尽管全国都在推行分级诊疗制度，但是对于大部分民众而言，无论疾病轻重首选大医院，大医院挂号难成为痼疾。

在谢国彤看来，智慧医疗就是解决基层医疗的痛点。

他指出，基层治疗的规范性操作比例较低，可能不及一半。“出一个制度让大家都去基层是没用的，普通市民在就诊时，觉得医生不行他就不去，他还要去协和、301门口去排队，包括深圳很多人要到广州去看病，就是这样的。”核心问题是如何提升基层诊疗能力和规范操作比例。

智慧医疗可能是一种解答。平安为政府、医疗机构和患者分别提供一体化监管平台、智能疾病预测、智能影像筛查、智能诊疗助手AskBob(含智能辅助诊疗、医疗智库、智能随访患教)等全方位服务。

他以智能OCT眼底疾病筛查系统为例，这款人工智能影像筛查系统将OCT眼底检查和AI病灶筛查无缝结合，能够精准识别包括糖尿病视网膜病变(简称“糖网”)典型病灶在内的23种常见眼底病灶。从检查到患者获得筛查报告，整个过程可以在三分钟内完成。

糖网是糖尿病最常见的微血管并发症之一，会导致视力下降甚至失明。只要在发病初期定期进行眼底检查，糖网病的失明风险可下降94.4%。但是，我国糖网病患者超4000万人，但其筛查率却不足10%。

究其原因，除了从事眼底医疗服务和研究的医生人员严重不足，还有技术在基层的应用难度。

谢国彤说，“我们跟中华医学会眼科分会的专家交流时，他们表示中国的基层医生能看懂眼科OCT的很少，尤其是在中西部。医生看不懂，培训也教不会。现在就把我们的系统部署在基层医生那边，而且把那些大的专家、团队跟这些县级的医院联动起来。

县医院扫描完了，发现病人有危重问题，可能已经是黄斑前膜或者是出现一些很严重的视网膜脱落这样的问题，系统会提示他要转走，然后由上级医院的医生去做治疗。如果是那些中等或者是不怎么严重的病变例如玻璃膜疣，系统也会建议他怎么治疗。这样软硬一体的去提升基层诊断的能力。”

用他的话说，就是给各级医院传统的医疗信息系统“插上AI的大脑”，“武装基层医院医生的手”。

又例如在新加坡应用的专门针对二型糖尿病的AskBob专科版，“二型糖尿病本身治疗费用不高，关键是有很多并发症，例如心梗、脑梗、失明、截肢。AskBob糖尿病专科版本会做7种并发症的预测，把那些有并发症高危的病人给挑出来，然后综合算法做治疗推荐。”

那么，智慧医疗可以替代医生吗？答案是否定的。

“很多做AI的人老说AI做的要比人做的更好，这个出发点就不对。在目前的阶段，智慧医疗想去替代医生是不可能的，你的定位应该是在某些任务上能够帮到医生，让他省力气，做得快。”谢国彤说。

谢国彤举了一个例子：2018年12月，在复旦大学附属中山医院和平安智慧城市-智慧医疗联合举办的“全科智能医疗辅助决策系统”大赛中，配备了平安AskBob系统的社区医生团队以86.2比51.5的大比分优势战胜了使用“传统管理办法”的社区医生团队。

他解释道，“我们不试图去解决医学都没有解决的问题，而是把那些医学上已经解决了的，但是在实际应用中需要依靠医生培训去完成的那些事情用机器去代替。我们要把这样的东西变成系统，让那些医生培训完之后不只是人回去，还带着这个系统回去，可以边工作边学习，我们的定位是这样的。”

与6万亿赛跑

高额的医疗费用是民众和政府不可承受之重。

根据我国卫生和计划生育事业发展统计公报，2018年中国卫生总费用预计达约5.8万亿元。其中：政府卫生支出占28.3%；社会卫生支出占43.0%；个人卫生支出占28.7%。卫生总费用占GDP百分比为6.4%。

同时，财政部数据显示，2013至2017年，全国财政医疗卫生累计支出59502亿元，年均增幅11.7%，比同期全国财政支出增幅高出2个百分点。

曾有媒体引述清华大学医疗服务治理研究中心的报告指出，中国的卫生医疗总费用增长在进入老龄社会之后快速增长，具有指数式增长的趋势。如果不加以控制，中国医疗卫生总费用将在2040年达到273万亿。

在此背景下，控费是当务之急。

谢国彤认为，当前的医疗费用里存在很多不合理的地方，辅助诊疗系统、规范化诊疗系统就是要避免过度治疗、“大处方”，保证治疗行为规范有效，从根上合理的控制医疗费用。疾病管理亦是同理，“就是减少疾病再发，这样才能控制成本。”

同时，他认为现在是智慧医疗的发展机会。“如果政府的医保钱花光了怎么办？所以一定要通过更有效的方法，在不损害医疗质量的前提下，能够合理的使用医疗费用。这是大势，各地的政府也好，医院也好，都有更强的诉求来去改变当前的现状。”

谢国彤表示，在当前的市场上，虽然有各类产品，但只有平安具备完整而系统的产品线，包括影像、辅助诊疗和健康管理等等，这意味着平安的竞争优势更明显。“医疗不是一个环节你解决好了就能解决问题，它是环环相扣的，而平安是提供了一个端到端完整的AI方案。”

智能辅助诊疗协同智能疾病预测、智能影像筛查、智能医疗质控、智能分诊导诊及智能随访患教五大体系构成了平安智慧城市覆盖诊前、诊中、诊后全流程，连接政府、医院与患者的智慧医疗生态圈。

其中，平安智能疾病预测已经上线40多种模型，预测准确率在90%以上；智能影像模型有50余个，可覆盖人体九大系统，包括放射影像、病理影像及视网膜影像等多种模态，模型精确度90%以上，累计筛查7,000多万张影像；

AskBob辅医工具目前支持1,500多种疾病的个性化辅助诊断和治疗支持，常见病的准确度可达95%以上，同时百科功能板块包含3万余种疾病的百科知识查询。AskBob目前已在上万家医疗机构落地使用，实践证明能够为医生节省近30%的诊疗时间，智能医疗助手有效回答率约95%。

2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出要围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求，加快人工智能创新应用，为公众提供个性化、多元化、高品质服务。

谢国彤切身体会了医学界对AI的态度转变。10年前他去与各家医院院长沟通，对方第一句话都是“信息化能对我有什么帮助？什么叫人工智能？”；现在去参加院长们的会议，讨论话题已经变成AI应用基础DNN(深度神经网络)、RNN(循环神经网络)了。

他认为，“这个是风口，也是一个时代的契机。首先是技术成熟到一定程度；第二，用户对这个技术的认知也到一定程度了；第三，整个国家的分级诊疗、医疗费用控制这样的大势。成功都是偶然的必然，就是要几个东西都得配合了才行。”

AI背后的“个人梦想”

谢国彤介绍，整个平安集团的IT研发人员有3万人，数据科学家上千名，他的团队只是其中之一。“AI是一个智力的游戏，不是在于多还要精，所以这是你要舍得投入才能请来这些人。平安每年从在上万亿的收入中拿出1%，今年预计有一百亿的资金，做持续的研发投入，没这个投入你是做不了AI研发的。”

同时，在科研领域，平安智慧城市与北大、清华、复旦等高校、国家肾病中心、国家心血管中心、国家内分泌中心开展智慧医疗合作，“我们跟这个领域里面最牛的医疗机构合作，去构建最好的模型。”

通常在如此庞大的投入背后，都是殷切的资本回报期望。但是谢国彤说，平安更看重智慧医疗技术成为业界第一。

他说，“平安投入的人力是超过我们现阶段通过一个个项目能够赚回来的钱，它是一个长期的投入。AI业务将来一定会发挥巨大的价值，而且平安内部已经在很多领域应用到了。但是这还是一个过程，不是一蹴而就。”

其次，他自己的兴趣并不是做独角兽，“我的兴趣要做技术应用，看到技术真的有用。我加入平安的原因就是觉得我研发的技术有机会通过平安的平台大规模应用起来。”

谢国彤提到自己几年前与一位信息技术泰斗交流，后者说自己最后悔的就是15年前没有做医疗，等老了才发现医疗系统怎么这么落后。但是错过了机会。“他说你们一定要好好做，这样等你们老的时候你们可以受益。我觉得这真的是实在的”。

“医疗AI虽然现在做的很热闹，但其实刚刚起步，而且有很多鱼目混珠的应用，可能会降低大家的期望或者是让用户伤心。我的个人梦想是这个东西真的用起来，真的能够改变到老百姓的生活。”

平安不计成本的投入和庞大的医疗生态网络让AI科学家谢国彤看到了实现梦想的可能。众星捧月之下，平安智慧城市智慧医疗将进化为怎样的形态？

来源: 新浪财经

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