互联网医疗充满无限可能 但现在提“颠覆医疗”还为时过早

医疗影像、机器人就诊、全科医生导诊……

当代社会，大家对健康的追求，已经从最初的无病无灾，演变到现在健身、养生等众多需求，互联网的渗透让医疗领域的每一个环节都具备了产生巨头的可能。从医院信息化服务到分级诊疗、从医药溯源到健康管理、从医疗数据管理到医疗智能硬件……互联网对医疗健康行业的渗透无处不在，给创业者的空间也日益扩大。

近日，“2016初橙·中国互联网医疗健康大会”在杭州召开。吴炯作为一名有着多年医疗领域投资经验的投资人，阿里校友、风和投资参加了会议，并围绕“突围、创新、颠覆”这一主题分析互联网医疗健康的行业痛点，发掘未来新机遇。

“颠覆医疗”这个口号 害了很多创业者

中国医疗体制的改革不可能是一蹴而就的，也不可能在很短的时间内会有一个翻天覆地的革命性变化。就像中国从1978年开始，三中全会开始的经济改革一样，它是一个渐进的、进化的过程。医疗这个行业的发展只会更保守，只会更慢，所以必须要在体制允许的范围内和现有体制达成一个紧密的合作，一个良性的互动。

你必须要和政府的主管机构、医院的管理团队以及现在的医生体制有一个良好的衔接。而不是所谓的颠覆，颠覆的意义在于掀翻它，没有什么人愿意被你掀翻掉。我看到很多创业者天天叫着“颠覆医疗”的口号，甚至在一些媒体上或公众场合，和一些医院的院长、医疗机构的主管去辩论，然后相互攻击，甚至谩骂，我觉得这个对你们的创业没有帮助。

我们看到今天在互联网创业里，可能做得最大、最有影响力的几家公司，像微医集团、平安好医生，这些都是和现有医院的体制合拍，并帮助他们渐进式地做一些改革，这样才是一个比较明智的方法。如果20年或者30年以后回头看，最后整个医疗行业发生了翻天覆地的变化，在这里有几家公司起了关键性的作用，你可以用“颠覆”这个词，说这个“颠覆”是从2015年或者2016年开始的。但是，今天你不能从开始那一天就叫着“颠覆”的口号。

打个比方，像支付宝、微信支付这样的支付企业，对整个中国的金融行业，是可以用“颠覆”这两个字来形容的，这是他们对中国金融行业的冲击。但是，如果2004年当马云刚开始做支付宝的时候，他就打着颠覆金融、颠覆银行的口号，那就麻烦了，就不会有今天的支付宝、今天的蚂蚁金服。道理是一样的，所以“颠覆医疗”这个口号是一个非常有问题的。

那么，医院眼中的互联网到底怎么回事呢？我们在跟健康服务促进会里有几百家医院聊的过程中了解到，其实医院院长也是很实在的，首先他要方便医院的管理，医疗质量的保障，还有对病人的服务。其次，作为院长，要了解今天医院的运营情况，当然还有其他做得好的医院运行的情况，这是管理者角度。

作为医生来讲，这个病人到我这里来，我希望了解他比较全面的病人信息。但我们现在是一个孤岛，浙一病例在浙二是看不到的，这是一个很大的问题。还有作为医生，我也希望能够了解到比较先进的管理系统。最简单的，我作为一个住院医师管着十个病人，希望对这十个病人的信息随时掌握。

所以，从互联网医疗创业的角度，这些都是我们可以努力的方向。我们希望有一个比较好的医院平台，把这40几个产品系统都插到这个平台里。只要通过这个平台就可以掌握所有信息，那么当下的很多医疗问题都能够解决了。

机器人诊疗 或成十年后创业热潮

目前中国非常缺合格的全科医生，那么人工智能是不是有这样的项目，开发出一款机器人医生，可以做自动分诊、导诊这件事情。这不是做简单的连接和匹配，而是智能化的连接和匹配，这是人工智能。像这样的项目，我觉得会是今后五年十年我们下一代的创业热潮。换言之，后互联网时代的创业热潮，必然包含着大量人工智能。

说到机器人就诊，很多人觉得好像还是很遥远的事情，是科幻电影里才能看到的场景。但事实上，它可能没有你想得那么遥远。打个比方，今天医生误诊率是相当高的，全科医生在中国发展得并不好，因为全科医生教育培训的水准仍然不够。而即使在英美这样的发达国家，很多时候误诊率还是高达30%-40%。

在这么高误诊率的情况下，如果有一台机器人，诊断准确率能比普通医生高一点儿。比如普通医生误诊率在35%，机器人做到30%，它就是一个有实用性的机器人。

最近这几年，为什么人工智能发展得这么快，像“阿尔法狗”这样的超级机器人开始出现，有两个很重要的原因。第一，计算能力大幅提高，这不是因为超级计算机的发展，而是因为互联网，互联网把很多小型计算机的计算能力结合在一起，形成了非常大的计算能力。

第二是算法的改进，像“阿尔法狗”这样的系统，你不需要为这些机器人医生制定它的算法规则，你只要给它大量的数据，它自己会总结归纳，这就是所谓的深度机器学习。

那么，现在我们如果要造一台具有诊断能力的机器人医生，最重要的是什么？最重要的是需要有大量的数据来训练这个机器人。

在这个数据里面，我觉得有两个方向可以试着突破。

首先，如果我们造一个全科医生分诊、导诊的机器人，这个训练的数据就是要大量的电子病例。但现在非常可惜，很多医院都是画地为牢，他认为这些电子病例都是医院自己的财产。如果一个创业公司找医院，和医院说能不能把电子病例交给他们，作为培训机器人的大数据训练样本。医院都会拒绝，这些医院非常保守。因为他担心随随便便把电子病例、诊断记录拿出去的话，病人会用这个作为依据状告医院医疗事故。另外还有官僚体制的问题。我知道这样的创业公司，他们希望医院给他们大量的数据，但是他们和医院打交道几乎都是吃闭门羹的。

其次，就是做电子病例的工具，让医生能够把就诊记录电子化、标准化。我觉得这是一个潜在的很好的数据来源，如果这样的工具能够上规模，假以时日，这些工具里就会积累下来大量的诊疗数据，这个数据可以成为机器人深度学习的样本。

这是第一个方向，通过电子病例来制造、培训一个全科医生的机器人。

第二个方向，就是医疗影像。我们去医院里都拍过X光片，现在X光片是有专门的读片医生，通过看片子，医生判断出这个阴影可能是肿瘤、结石等。但是我觉得人工智能很快就会具备这个能力，和医生一样可以看出来一个片子里是不是有潜在的肿瘤、结石。

医疗是互联网领域 最后一片蓝海

去年我曾经提到过，医疗行业是今天中国互联网或者移动互联网剩下的最后一片蓝海，也是一个最大的机会。一年多时间过去了，跟去年相比，整个大的投资环境是变冷了，去年下半年股市开始急剧往下走，到今天也没有恢复，而且整个VC和PE的投资也随着资本市场变冷。但现在互联网医疗仍然是一个热点，现在可能是剩下的热点中的热点。

那么互联网对传统企业最重要的意义在哪儿呢？我认为，互联网附加值最大的地方，是所谓的连接和匹配。进一步来说，是智能化的匹配。目前中国整个医疗行业面临着一个首要大的问题是资源配置的不协调、不匹配，表现为很有限的高端医疗资源，比如说中国的三甲医院，最好的医生、最好的医疗条件都聚集在他们那里了，大家都蜂拥到那些最好的三甲医院去，造成了医疗资源严重的不匹配。

一家伟大的互联网医疗公司，其核心附加值应该是什么呢？还是连接和匹配。但是怎么样连接匹配呢？是病人和医生正确的连接和匹配。中国医疗行业很大的问题是资源分配的不均衡，造成这个情况的原因，是因为今天医生的分工非常非常细。

即使在脑肿瘤这种看上去已经非常狭窄的领域，还是可以分出更细的领域。一个业内非常有名的医生，他可能是协和医院某个科室的主任，甚至于是学部委员，但是他最擅长治疗的病也只有那么三五种。超出他研究领域之外的病症，再找他可能都是浪费了彼此的资源。所以在进行互联网医疗创业的时候，把病症和医生的专长匹配起来非常重要。

或许你会问，今天的互联网、移动互联网技术有没有办法做到智能化的自动匹配呢？就像百度搜索引擎那样，你打入一个关键词，正确的医生就给你找到了。目前我们的技术可能还没有到这个水平，但我很期待，在今后五年十年里面，迅速发展的人工智能可以做这样一件事。

那么现阶段怎么解决智能匹配的问题呢？我跟很多人在谈的时候，问他们怎样明确知道一个医生的专长？有人说可以打上特定的标签，但这个标签通常是很不准确的，每个医生都想尽量提升自己，包装自己，所以很多标签都是名不符实的。因此，通过标签用文字搜索的方法，在医疗领域是行不通的。

去年，挂号网、微医集团推出了一个“团队医疗”的系统，简单来说就是转诊。我们把医生和医生之间相互做了一个网络，就是当我遇到某个病人的时候，我能迅速判断医疗库里最匹配的医生。

短短一年来，转诊已经开始运作起来。但是通过这样的实践，我们也发生了很多问题。我们期望这个医生来做转诊、推荐，所以第一线的医生非常重要，他首先接触到病人，做一个判断，这个病人是不是应该看专家，应该去看哪个专家，这个判断很重要。

这个医生是谁来做的，就是我们经常听到的全科医生或者家庭医生。他不是专家，但是所有的病都可以找他，他可以做分诊、导诊。我们发现现在整个中国的医疗行业环境里，这是一个重大缺失的环节，全科医生的数量严重不足。还有第二个问题，在仅有数量不多的全科医生中间，他们所受到的培养，所受到的教育程度都是严重地低于我们想要的标准。