圆桌实录：新模式新思路，智慧医疗全景透视

现将圆桌环节实录分享如下。

周炫：智慧医院这个概念，大概在十年前提出，目标是要将互联网技术、信息技术以及人工智能技术应用于医疗服务各个领域。从国内现状来说，医疗服务机构处在从信息化向智慧化迁移的关键阶段，总体来说与世界处于同步状态。

我想问一下，结合三位各自的业务，智慧医院应该具备什么样的特征，具备什么条件之后才能称之为智慧医院，我们先从芸泰网络的黄总开始。

黄正威：芸泰网络定位于公立医院的互联网化，按照卫计委对智慧医院的定义，芸泰专注的业务是三大板块中ToC的那部分，是智慧服务。2014年芸泰推出智慧医院APP，我们把院内全流程的环节做拆解，包括传统的预约、支付、查报告等各个环节，在线之后可以为患者节省80%的看病时间。

芸泰是做掌上医院起步的，后来做互联网医院，特别是去年9月份国家卫健委对在线医疗、互联网医院做了规范化定义之后，今年将大力推进互联网医院的建设。

我们认为医院设立的根本目的是为患者服务，最终都是要ToC的，我们理解的智慧医院应该是以智慧服务为核心，并且打通后面的智慧管理和智慧医疗，基于大数据、人工智能的综合方案。这是我们的理念，也是我们践行的事情，希望以智慧互联网医院为核心，包容整个生态一起为患者提供服务，从而帮助医院实现从传统向智慧医院的升级。

周炫：接下来请上工医信的刘总谈一下您眼中的智慧医院是什么样的。

刘晓：我是来自上工医信的刘晓，上工医信是一家人工智能公司，主要做眼底影像的智能诊断。我们运营两年多的时间，覆盖了500多家医院，筛查了80万人次，速度还是挺快的。

我觉得智慧医院概念的核心是智慧两个字。智慧医院在我心目中的轮廓，体现在两个方面，第一个是医院不仅仅信息化，应该是智慧化，完成数字化的管理，比如说病人的信息在线、随时更新，医生能随时看到所有病人诊疗的资料。第二个是智慧科技的应用，比如说通过影像的传输，智慧的诊疗决策，还有智慧处方等等人工智能技术的应用。最起码有这两方面，才能称之为智慧医院。

周炫：谢谢刘总的分享，徐总是技术背景出身的，应该会给我们带来更不一样的视角。

徐辉：我觉得在以后几年里，人工智能会像十年前的信息化一样，在医院普及开，在各个环节，比如说数据治理，医院的智慧管理，科研等等环节，都适用。

人工智能能在医院做什么？因为现在的人工智能还是弱人工智能，能替代一些比较底层的、重复性的人力劳动。很多医生要做科研课题，85%的时间花在整理数据、收集数据，通过人工智能，通过NLP技术、数据的清洗技术，能把医生做数据整理通过技术手段做，85%的时间变成几秒钟就能做到，在科研上实现智能。

我们跟医生探讨，他们更愿意看外地的人，外地人肯定因为有病才来看病，才挂专家号。有很多专家每天在干什么？给慢病的患者开药方。让我说什么叫智慧医院，应该是两个特征，一个是人工智能已经渗透到每一个环节，但不一定能替代人。另外一个，让医生和专家真正干专家应该干的事情，专家就应该去做疑难病，应该探讨新的疗效；让普通医生起到专家的作用，基层医生起到三甲医生的作用，达到这种效果我觉得智慧医院算是达到了。

周炫：大家应该接触过很多医院，跟他们在一线打交道过程中，你们认为实现自动化升级的驱动力，从医院角度来讲，他们的驱动力有哪些。另外，结合各自的业务，具体是如何切入到智慧医院这个领域当中去的。

黄正威：首先是政策驱动，举个例子，今年广东省发文，要求年底前公立三甲医院开展互联网+医疗服务的覆盖率不低于50%，全面建设互联网医院。在这样的背景下，很多医院直接找到我们，对接监管平台、申请互联网医院牌照。到今天为止，我们在广东已经协助几十家公立医院拿到互联网医院的牌照。

除此之外，也有真正很有经验、很有前瞻性的院长，会从医院自己的角度来设计，在几年前就开始做智慧医院的升级，他们是内因驱动的。

我们针对不同客户主体的当前情况和理念，采取不同的产品策略、市场策略和运营策略，这是我们的切入点。比如针对第一类型，我们所提供的智慧医院方案满足政策和监管要求，对于医院来说是一站式的解决方案，另外我们主打运营，比如我们和很多医院是合作共建互联网医院，我们更容易帮助他们从运营角度做业务、做增量，我们也更容易向互联网运营商转型。

周炫：谢谢黄总，非常认同黄总的观点，医疗行业是非常强的政府主导和政府驱动的行业，政策的力度，对政策的解读，这肯定是第一驱动力。黄总抓住了这样一个机会，同时黄总的切入点是以医院加互联网，是建设智慧医院比较重要的切入点。

黄正威：对，对于国家卫健委定义的智慧医院三个主要内容，我们是专注在智慧服务，是to C服务，我们希望站在公立医院后面，为公立医院建立和运营在线化服务——以互联网医院为载体的在线化。在我们的理解里，互联网医院应该是在线的平台，连接院内以及生态的服务，在平台上统一呈现给C端，应该打通医院管理系统，智慧医疗应该是统一的呈现。

周炫：谢谢，我想刘总会有完全不一样的角度。

刘晓：刚才黄总讲了，做智慧医院的驱动力来源于政府。政府出台政策背后原因是什么？一定有社会原因，目前在社会上没有人对医疗是满意的。我们不断听到新闻，医生过劳死，非常辛苦，病人说看病难，看病贵，这些都是难点。

我们做的是医疗服务，不管做什么技术，最终是为政府、医疗企业和医生服务的，做的服务就是为了解决他们现在的难点和痛点。现在医院的管理当中，看病难、看病贵就是医院的效率比较低，贵是什么？中国的医生不贵，很便宜，去美国看一次病就知道了，中国医生不贵，但是看病效率非常低，成本非常高。

我们是做人工智能的，最终解决的就是痛点和难点，比如说用人工智能解决看病难，人工智能通过训练的专家，让计算机来辅助诊断，减轻了一部分医生的工作量，使得医生能为更值得看的病人、高质量的病人去服务。

而且现在有很多社会问题，慢病病人急剧增加，慢性病人需要长时间和医生互动，这是非常浪费时间的。但是病人不信任基层医疗机构，不信任基层医生。一个医生的培养需要的周期非常长，培养一个专家时间非常长，病人都愿意到大医院里。我们可以通过人工智能或者智慧处方，使得差距逐渐变小，或者通过远程会诊等技术，使得医疗质量趋于平均化。所以我觉得因为解决了这些痛点，技术会被广泛使用，这是我理解的驱动力，我们也是用这样的技术来介入到智慧医院当中的。

黄正威：刘总这点我特别认可，我们做公立医院在线化的时候，受到过很多挑战。因为中国医疗的核心问题在供给侧，是专家数量不足，质量参差不齐，有很多大专家天天看感冒发热，基层医生水平常年得不到学习和发展。很多大专家和院长认为，只有AI是真正增加供给侧，能解决供给不足或者分布不均的问题。

我们做互联网医院，做互联网在线化，主要解决的是效率问题，医生在线上，相比在线下给患者提供的服务，效率更高。

刘晓：我想分享一个数据，我们是做眼底影像智能诊断的，我们应用的场景不是眼科，我们应用的场景是内分泌科和基层内科，我们是做慢病管理的。中国有多少糖尿病病人？初步预计1.5个亿，有糖尿病不可怕，可怕的是并发症，视网膜病变就是发生率、致盲率很高的并发症，唯一的应对办法就是早期诊断、早期发现。可是中国有多少搞眼底病的眼科医生？说出来你们都不相信，我们只有一千多个眼底病的眼科医生，所以是没有办法服务这么多患者的，怎么解决？人工智能必须要应运而生。

周炫：感谢刘总和黄总分享，我们服务过若干个影像人工智能的项目，我个人也有一些体会，借这个机会就我关心的问题跟你们做进一步探讨。人工智能应用在影像，影像是相对标准化的，在医疗行业当中是比较可贵的数据基础，人工智能算法成熟度比较高，运用当中要解决医生效率的问题，我之前跟医生沟通过程中发现，大家对效率提升这点或多或少是可以接受和认可的状态，关键点在于影像人工智能什么时候能真正代替或者部分代替医生。同时我们也看到可喜的变化，我们开始考虑三类注册证，以前只能是辅助诊断方式销售给医院，三类具备诊断功能。我相信很多医生是比较保守的态度，毕竟诊断要有医生去签字，背后代表的是医疗责任。

所以我不知道刘总怎么看待人工智能产品在什么阶段，目前具体什么作用，能具体帮助医生提升哪些效率，将来是不是有很大机会，比如在早期筛查和阅片阶段，代替部分或者完全代替医生，这个前景怎么样？

刘晓：我觉得我们做数据的公司或者做IT的公司，喜欢说的一句话叫颠覆，这个词我一直质疑，我们没有办法颠覆，我们只能辅助。

人工智能现在已经拿到二类注册证了，可以做筛查，做辅助诊断。而且人工智能需要有大量的数据来做深度学习，做一个检测模型是比较容易的，数据都已经开源了，实验室很容易做一个模型去研发人工智能，但是人工智能真的越用越智能，需要大量数据支撑，这是一个矛盾。如果不够准确，医生不敢用，如果没有数据，会越来越不准确。

所以我们在技术里做了一个明确的要求，我们主要做筛查，第一个，敏感性要求比较高，我们争取不漏诊，只要有病，我们能筛出来。

第二个我们不能取代眼科医生，眼科医生最关键的是给你诊疗方案，给你分期，给你分期才能给出来诊疗方案，我们不做分期，我们只做一个分级，二期和三期的分级，也就是只要到三期了，我们给出建议转眼科；如果没有达到三期，建议留在内分泌进行随访。内分泌科医生的利益得到保障，眼科医生的利益也得到保障，病人检出从敏感性来说得到大幅提升。因为我们已经筛了80万人次，数据达到了160万张眼底图片，现在的敏感性已经达到了95%以上，做筛查来说已经非常高了。

周炫：徐总，生命奇点切入到智慧医院的建设过程中，切入哪些领域，如何实现智慧化的路径？

徐辉：人工智能现在还不能完全替代人，可以把准确率提高三四个点，做人工智能最主要的三个因素，第一是数据，第二是算力，第三是人。现在算力有了很大幅度地提升；操作人工智能的人，也就是算法，不是最重要的，这是我的观点。今天出来一个算法，明天出来一个新算法，新算法比老算法提高0.1、0.2，对于我们做工业的、做实用的来说，其实差别不大。

所以我们公司主要做的是数据，让数据能够用于后面的数据分析，做人工智能训练。想要标准的、比较理想化、比较结构化的数据，这个不包括影像。我认为自然语言比影像复杂很多，识别影像和人脸，AI可以达到正常人的水平，但是让计算机理解一段话，最好的人工智能只能达到四岁小孩的水平。

我们在医院做数据治理，怎么治理？医院的数据，以前做信息化主要面向数据管理，但是没有面向应用，导致每个医生或者检查或者每个业务线，不能把自己的业务线串通。现在，我们想把医院每个病人的数据能二次应用，能拿出来分析，建立一个模型，或者建立一个决策支持，现在的数据是达不到的，因为不同的系统是分开的。现在想拿到一个病人在整个医院历次就诊的历次检查结果等等，很多医院是做不到的，只有顶级的大医院做完了数据平台之后才能看到。

所以我们要把数据让它对齐，能拿到一个病人统一的数据，这是我们要做的第一步。第二步做更加深度的治理，比如说一个感冒，医生写诊断的术语五花八门，有的写“感冒”，有的写“上呼吸道感染”，包括中国还有“热感冒”，“冷感冒”。我们要把病例文本结构化、标准化，对齐到一个能用机器学习的形式。

周炫：谢谢徐总，徐总帮我们延伸到下一个主题，做大数据平台还是切单个场景、多个场景中，不知道大家的选择是什么？

黄正威：对于大数据的应用，我们的实践是基于平台的单场景应用，为什么是这样？因为沿着刚才的话题，芸泰是做互联网医院的，互联网医院本身是平台，以医院IT为入口，会连接医院各种各样的信息系统。芸泰是站在公立医院后面一起运营互联网医院平台，将全平台的数据进行统一的运营或者应用，难度很高，且运营的可能性非常低，所以我们依托这个平台，基于单场景进行实践。比如聚焦慢性病专科用药，整个商业链条比较清晰，需要攻关的环节比较少，运营团队也有的放矢。这是我们的思路。

周炫：刘总更多关注单个业务场景吧。

刘晓：没错，我是这么理解数据平台和单场景应用的，我觉得数据平台做的大而全，但最终做大数据平台的会落到某一个大数据平台，为了方便商业落地。

我们是做纯粹单场景模型平台的，但我们做糖网筛查应用这么久之后，医生会提出新的需求，做糖尿病和并发症的管理，不能只关注糖网，因此我们做了糖尿病及并发症管理平台，有核心点，但是又延伸成一个不大的小数据平台，所以我觉得这个是相通的，取决于整个公司的业务和战略布局的考量。

周炫：最后讨论一下商业化的问题，目前智慧医院在建设过程中，商业模式方面各位应该有自己深切的感受，大家感觉是什么趋势？

黄正威：我们现在走在这条路中间，很多挑战，但是我们也看到很多曙光，因为公立医院做智慧医院，国家给了分级标准，要求考核二级及以上的公立医院。转化到公立医院，就很自然而然形成传统的厂商合作模式。如果仅仅是这样，不足以支撑很大的想象空间。

我们定位于互联网医疗的运营商，从传统的信息化建设费转型到运营分润，目前切实可行的有三个方向。第一个是在线诊疗，越来越多的医院接受这个模式，跟我们一起做增量。第二个方面是药房板块，和医院、流通、药厂等一起完成整个处方外流的闭环。第三，互联网医院本身是平台，前面讲的药、耗材、各慢病管理服务，可以跟人工智能、大数据相关的企业合作，企业依托我们的平台实现一个商业模型，这也是一个思路。

周炫：刘总您这边的实践分享一下。

刘晓：医院的钱很难挣，因为医院的钱受政策影响，从医院挣钱比从政府挣钱还要难，每个做智慧医院的企业都面临这样的问题。

我们会找药企、找合作企业去收费，坦率的说也不是非常看好，其实很早从药企已经收到钱了，但是药企的钱不足以支撑业务需求，我也不是很看好，这不符合整个公司的发展模式。

今年是商业落地的一年，现在找到了一个方法——所有智慧医疗的公司都是新型公司，这是一瓶新酒，但是要把新酒装到老瓶子里，才能从医院里拿到钱，至于你装到哪个老瓶子里，就需要各位去开动脑筋，找到这个医院能给你付钱的老瓶子。我觉得是这样的。

周炫：谢谢三位老总的精彩分享，因为时间所限，不安排观众的提问环节，但是欢迎接下来有关心的问题可以找三位项目创始人和负责人去了解，去沟通。