「虛擬病人」開闢另類醫學教育，治趣為基層醫生填補知識空白

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治趣於2014年成立，專註於構建以「臨床思維」培訓為核心的「虛擬病人」。和IBM Waston、Deepmind這類「虛擬醫生」相比，「虛擬病人」的受眾群體有限、受關注程度不高，但卻與「虛擬醫生」聚焦於同一個問題，如何解決醫生資源短缺。

「我們國家缺的就是老師，去年十三五規劃，我們的醫生缺口還是很大的，到2020年要培養50萬新的醫生，15萬全科醫生，壓力很大。」談及為何切入醫療教育領域，曾承覺得這是真實存在的需求，而通過「虛擬病人」可以幫助醫生模擬現實中的病患情況，訓練臨床思維能力。

這是曾承的第四次創業，這位武漢大學計算機學院副教授從2005年開始創業，先後做過專利大數據分析、可穿戴設備、室內定位。創立治趣的頭兩年，曾承和同事們埋頭琢磨技術如何與臨床病例結合構建出一名合格的「虛擬病人」，直到2016年9月份，治趣才將產品推向市場。

截止目前，治趣已經研發了3000個病例，覆蓋23個專科，300多個病種，積累了50萬用戶，實現了3000萬營收。在接受鈦媒體採訪時，曾承透露，「2018年預計很快會突破200萬用戶。」

合格的虛擬病人如何構建？

就像飛行模擬器一樣，治趣打造的「虛擬病人」是為了給醫學生以及年輕醫生提供模擬訓練，培養臨床思維。一位「虛擬病人」的病例往往比較複雜，醫生需要模擬現實中的病患情況自己作出正確的檢查步驟和決策。

以呼吸內科為例，治趣的虛擬病人診斷界面

治趣首先從常見多發病切入，其研發的第一個病例是呼吸內科。以呼吸內科為例，如果要進行模擬訓練，用戶可以先選擇科室從而進入待診頁面，隨機會出現一位病人，用戶可以先查看其電子病例了解患者基本情況，然後按照問診、查體、輔助檢查、處置等步驟進行臨床檢查，而這名虛擬病人會根據用戶的診斷以及時間的推移產生新的變化，用戶可以根據新的病情繼續進行模擬診療。

看似邏輯清晰，但虛擬病人構建並非是拿一個真實病例來模擬就可以，曾承告訴鈦媒體，構建一位虛擬病人需要3—6個月。

以病種為單元進行數據挖掘，將成百上千個相關病例，通過數據挖掘的方法把疾病相關的診斷思路挖掘出來，然後作為基礎提供給專家，專家在這個基礎上進行修正、補充。曾承舉了個例子，「就像寫一本小說一樣，但這本小說寫的時候是機器和人工相結合的方式，作者不用從零開始寫，而是機器幫他寫多少，作者再去調整加工，而且加工的過程也不只是一個醫生，有可能是一個醫生團隊。」

構建模型是一個反覆地過程，在病例採集、診斷、治療的整個診斷路徑中，不同醫生會有不同的方法，因此一位病患的痊癒可能會存在多種方法，而曾承在這個過程中引入了約1000多名大三甲醫院的專家醫生，「我們在構建虛擬病人的時候，雖然會有不同的方法，但我們會把概率最高、最常見的方法推薦給專家，專家在其中進行篩選或補充，一點點去調整，調整的過程中機器也反覆去學習。」

為了保證臨床訓練的準確性，治趣會將虛擬病人給不同的專家評審，實現跨地域審核，減少差異性，這也是為何治趣在成立兩年後才將產品推向市場。「差異性大的話的病例我們就暫時不上線，我們現在做更標準的病例。」

曾承並非沒有意識到這個過程中效率較低的問題，但他認為現階段用純人工智慧並不是好辦法，「現在上來就拿上萬電子病歷的數據去訓練，這種純人工智慧的方式我們也在做，但準確率不是很高。可能在某些領域會適用，比如臨床輔助診斷，是目前做的最多的領域，而且這個點拿到融資的公司至少有20多家，但是目前也沒有哪一家真正上臨床效果很好的，還是蠻難的。」

「我們前期花了相當大的時間去做數據清洗、數據集成，輔助診斷看似很美好，但落地很艱難。」基於此，治趣將兩者同時並行，早期階段靠人工去把控病例質量，曾承坦言，「人工智慧要做到多智能，前期就需要多少人工。大數據在一定程度上可以加速整個過程，但最終還是需要人工參與。」

現在還只是冰山一角

「最開始做標杆真的是非常非常難。」即便曾承有著武漢大學副教授的身份，治趣進入武大醫學院仍花了兩年時間，而創業公司攻克三甲醫院也遇到了不少困難。

2016年下半年治趣開始接觸華西醫院，第一次去，剛表明身份做了簡單的介紹後，曾承便被客氣地請了出去。後來曾承又去了一次，問負責人可不可以給他一分鐘，「我把系統界面打開給他看，對方就繼續讓我們講了。我沒繼續講產品，而是講了自己對於醫學教育的行業理解和我們未來的想法，這一點可能打動了老師。」

華西醫院曾在2015年使用MicroSim的模擬病例系統，該系統為醫生、醫學生、護士、醫生助理設計，有8個不同的模塊，每個模塊有5個病人並帶有不同的病例, 讓學員做不同處理。通過MicroSim的教學運用，華西學院認識到虛擬教學的優勢，還購買了DxR虛擬模擬臨床思維訓練系統。

但由於這些全部是國外產品，多年前購買的系統不太適合現階段國內的醫學發展，看了治趣的產品後，醫院負責人告訴曾承，下周剛好有住院醫師實習培訓，要做一次在線考試，讓大家來評價，如果好就繼續用，如果不好只能說抱歉。這次試用後，華西醫院又給了治趣兩次機會，把國外、國內的同類型產品給一撥人同時使用，然後讓學生直接評價哪一個是最好的，「80%投向我們，後來就深度合作了。」

拿下華西醫院後，治趣又陸陸續續拿下了協和、北大附屬醫院、湘雅等醫院，2017年，治趣共計攻克了300多家三甲醫院和醫學院校。「再往後推實際上就是靠慣性了。」

曾承向鈦媒體透露，治趣3000萬營收主要是來源於醫療機構和政府。2016年內容春潮的乍現推動了知識付費，也為治趣的市場推廣帶來了新的機會，「醫療領域對於租賃的接受程度還是比較弱的，不像其他很多領域，現在慢慢開始有眉頭了。」

2017上半年，治趣的用戶還是以醫學生為主，但從2017年下半年開始治趣轉為以基層醫生為主。關於這一轉變，曾承有兩個考慮，一方面醫學生規模有限，與基層醫護人員相比差了幾個量級，更為重要的是，基層醫生的培訓需求更為緊迫。鈦媒體此前的報道中也曾提到過，基層醫生最為迫切的需求是參加醫學繼續教育培訓，而治趣的出現便幫助基層醫生填補了臨床思維訓練的空白。

「現在治趣的用戶是一個省一個省簽下來的」，這也是曾承告訴鈦媒體「2018年治趣用戶預計很快突破200萬」的主要原因。

曾承坦言，對於醫療機構和政府而言，以前喜歡項目的合作模式，一個項目一百萬、兩百萬，但周期很長。2017年下半年開始，治趣也開始嘗試推SaaS的方式。

目前整個醫學教育行業有三類參與者，一類是傳統教育平台向醫療教育延伸，比如新東方在線的醫學教育頻道等；一類是互聯網醫療APP的上下游產業鏈延伸，如丁香園旗下的醫學在線教育平台醫學時間APP、阿里健康與浙二醫院共同打造的「虛擬病人」等；另一類則是從垂直細分領域切入的互聯網醫學教育平台，例如治趣、i-Human、Syandus等。

但在曾承看來，醫學教育是一個百億級市場，而通過遠程、課件等方式還是屬於傳統醫學教育，強在內容的建設，並沒有把大數據和人工智慧的方式跟醫學相結合，也正因如此，傳統教育平台建起來會簡單很多。

「醫學教育的核心是內容，醫學教育有大量的診斷疾病相關的內容，所以，未來內容的生長空間是非常非常大的。」曾承認為虛擬病人是一個晶元，可以嵌入到APP、整體解決方案里，而現有的醫學教育公司都可以是治趣的合作方，「就跟阿里雲出來以後對IDC機房的顛覆一樣，這個行業會出現顛覆。」

「我們目前做到的只是冰山一角，現在享受到的服務也是冰山一角。」目前治趣基本覆蓋了常見多發病，未來一年時間，治趣不會在數量上、病種上擴展，而是在專科疾病上做深。曾承感慨，「還是要打持久戰的。」（本文首發鈦媒體，作者付夢雯）

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