平安科技加碼智慧醫療，賦能基層醫院成效漸顯

掀開變革的帷幕

據了解，常規X光胸片對早期肺癌篩查作用有限，漏診率較高。低劑量肺部CT掃描在醫學上已經被證明為是行之有效的篩查手段，但是因為每個病人的肺部CT含上百幅圖像，醫生的閱片負擔較重，在精力不濟的情況下往往發生誤診漏診現象。如何降低醫生的誤診漏診率，對很多醫院尤其是基層醫院而言已迫在眉睫。

2018年初，平安科技智能影像組學輔助診斷醫療AI平台正式入駐龍里縣人民醫院，患者李某就是醫療AI平台輔助診斷的其中一位病人。醫療AI平台是平安集團旗下平安科技研發的人工智慧醫療平台，集合了疾病篩查、疾病輔助診療以及醫療影像質量控制等多個功能。龍里縣人民醫院是醫療AI平台落地的其中一站。據了解，醫療AI平台入駐龍里2個月，掃描超過1000份患者肺部影像報告，輔助發現60多名肺結節病例，並發現一例可疑重症病例轉診至上級三甲醫院。

對於龍里醫院的階段性成果，平安科技智能醫療中心負責人高孟軒（Geoff Kau）早有預料，自信來自於他對醫療AI平台技術的篤定：「肺結節檢測」和「假陽性篩查」兩項，平安科技刷新並保持了LUNA世界第一的記錄；在國際IDRiD眼底圖競賽上，平安科技分獲硬性滲出物、出血、微動脈瘤第一、第二、第三的成績。

值得一提的是，過硬技術的背後是一支由國家千人計劃特聘專家肖京博士，以及在醫療AI領域有著豐富實踐經驗的謝國彤帶領的「精銳部隊」。前者是平安集團的首席科學家，也是平安科技一系列明星產品，包括智能閃賠、平安聲紋、安博士機器人、平安眾包、企業知識圖譜歐拉圖譜等的「幕後推手」；後者原任職於IBM中國研究院，IBM打造的Watson系統是業界公認的智能醫療代表之一。

當這樣一支技術團隊和有著長期美國生活經歷的高孟軒相遇，會擦出怎樣的火花？在高孟軒回國的這幾年，中美醫療之間的差距，頗有體驗。而面對平安科技的「硬實力「，改變國內醫療現狀的抓手變得清晰起來。

平安科技智能醫療中心負責人高孟軒（Geoff Kau）

平安的「打法」

「圍繞金融和醫療，根據市場的痛點，通過技術的手段去解決這些痛點，藉此打造我們自己的業務模式」。高孟軒一言道出平安的打法。用技術手段瓦解醫療痛點，一直是平安專註在做的事。在線問診會診平台平安好醫生、醫保商保一體化平台平安醫保科技，儼然已經成長為獨角獸企業。

而平安下一個瞄準的醫療痛點，便是市場一直在攻佔，仍一片藍圖的診療環節。「正是鑒於現狀的巨大痛點，阿里健康、春雨醫生、好大夫在線、丁香醫生等重量級選手悉數登場，共同攪動起傳統醫療變革的前奏。

然而不同於正面「酣戰」，平安科技選擇「攻其後方」——基層醫院。「全世界都缺好醫生，為什麼中國格外缺？」根據公開資料，只佔醫院總數7.7%的三甲醫院吸引了約50%的門診火力。醫療資源稀缺的背後劍指中國缺失的分級診療制度。

據衛生部提供的數據，目前全國80％的醫療資源集中在大城市，其中的30％又集中在大醫院。每年到大醫院就診的人群，有80％左右的是在基層醫院即可解決的常見病、多發病。事實上，醫生的行醫經驗是一種資源，為了能夠實現醫療資源的最優配置，應該將那些最疑難、最棘手的病留給最有經驗的醫生。從這個意義而言，分級診療是利用好現有醫療資源的必經途徑，但現實卻不容樂觀。

中國的分級診療怎麼了？

「因為患者對基層醫療水平的不信任。」據高孟軒的了解，基層醫院普遍面臨三缺：缺輔助科室醫生，如放射科醫生；缺高學歷、高能力醫生，導致業務能力弱；缺高新技術、先進設備，限制診療水平。正是基於此，居民就診流向進一步向上級醫院集中，不合理的病人流向繼續降低基層醫院資源利用率和技術水平。

2011-2021 中國醫療服務支出規模及預測

數據來源：智研諮詢發布的《2017-2022年中國醫療服務市場行情動態及發展前景預測報告》

「這是個惡性循環，也造成了市場的巨大痛點。」高孟軒介紹，平安科技開出的藥方是運用醫療AI平台降低基層醫院的誤診、漏診率，從而提升醫生和患者對診斷的信心。在龍里縣李姓患者的確診過程中，醫療AI平台的最初提示，避免了人為可能造成的漏診。而一旦漏診對於患者而言，「結局可能非常不同」。

「信心比黃金更重要。」經濟危機時的這句名言，用在中國分級診療建設中，也毫不為過。一旦更多人的重拾對基層醫療機構的信心，病人的流向將趨向合理，讓80%基層醫院可以解決的常見病、多發病回歸基層醫院；讓那些最有經驗的醫生去解決最疑難、最棘手的病症。如此，有限的醫療資源才能實現最大程度優化配置。目前在疾病輔助篩查方面，平安科技已經形成涵蓋胃癌檢測、肝癌識別、骨齡預測以及糖網病篩查等疾病篩查矩陣。然而平安科技帶給中國分級診療的想像遠不止這些。

解放醫生

如果說人工智慧輔助診斷益在發現基層醫生的價值，那麼大數據+人工智慧疾病預測模型的價值則在於解放醫生。分級診療雖美，擺在現實面前的還有重重阻礙。比如中國正在跑步進入的老齡化社會。據新華社的報道，截至2017年底，我國60歲及以上老年人口達到2.41億人，佔總人口17.3%，我國已成為世界上老齡人口最多的國家。面對日益龐大的「銀髮族」，醫療成為最急迫的需求。

不同年齡組年均醫療費用

數據來源：智研諮詢發布的《2017-2022年中國醫療服務市場行情動態及發展前景預測報告》

面對即將到來的高峰，政府也開始加緊「扎籬笆」。比如從2016年就開始全面推行的家庭醫生簽約服務。高孟軒做了個推演：「假設一個家庭醫生要覆蓋2000人，每年要探訪4次，加起來是8000次，假設他一年工作250天，他一天要跑多少個地方？所以這不現實。」 而大數據+人工智慧疾病預測模型為這個問題提供了解決思路。疾病預測模型可以幫助家庭醫生篩選出高危人群，而家庭醫生是分級診療的第一步。

目前由平安科技研發的大數據+人工智慧疾病預測模型已經投入應用。在全國最近一次流感爆發中，深圳市依靠流感預測模型，實現了提前一周預測流感趨勢，在有效防控的前提下，期間深圳市未發生1例因流感去世的重症病例。技術不可見，但技術一旦落地則能對人們的生活產生實際影響。

高孟軒很清楚這一點，從平安科技近期的實踐來看，平安科技已經成為攪動市場的新晉成員。而下一步要如何翻起更大的浪花？他手握著的人工智慧之劍，以及背後站著的平安，給了他最好的答案。

2018年初，患者李某順利出院，77歲的年齡繼續享受兒孫繞膝的天倫之樂；2018年初，高孟軒繼續在擁擠的醫療沙灘，搶佔遍地礁石的藍海市場。

不同的人生軌跡，卻在AI技術的裹挾中，完成了一次難以置信的交織。

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