明星能去美国治病，普通人怎么解决“看病难”？

2018年是巨星陨落的一年，几十位家喻户晓的名人、大师永远离我们而去。

其中，年仅50岁的著名主持人李咏的在抗癌17个月后悄然离世，让人倍感意外。有评论说，如果不是李咏的妻子哈文亲自发文，他们会觉得这是个谣言。

李咏妻子哈文发文

据统计，我国每天就约有一万人确诊癌症，平均每分钟就有7个人被确诊为癌症，37%的女性和42%的男性在一生之中会遇到癌症。

癌症如此可怕，但并不是没有抗癌成功的案例。如果能够低成本、高效率地进行癌症筛查和确诊，就能使患者在癌症早期接受干预治疗，提高存活率。

医学界也一直在进行癌症早期筛查的研究，并在研究中引入了人工智能技术。我们从四个方面来讲述，AI如何在癌症早期筛查乃至于所有的医疗场景下发挥作用。

医疗影像

目前医疗数据中有超过90％来自医疗影像，医疗影像数据已经成为医生诊断必不可少的“证据”之一，也是癌症确诊的重要依据。

以肺癌为例。在国内，一家三甲医院平均每天接待 200 例左右的肺结节筛查患者，每位患者在检查环节会产生 200-300 张左右的 CT 影像，放射科医生每天至少需要阅读 4 万张影像，任务繁重，大量消耗精力，导致误诊漏诊率上升。

医疗影像中观察出的“肺结节”是诊断肺癌的重要依据

再加上国内医生资源缺口问题越来越严重，影像医生供不应求，工作量远超负荷。

为了解决这个问题，目前已经有多个医疗平台与人工智能技术公司合作，开发出辅助医生查看医疗影像的工具，提高看诊效率和准确率的案例。

英特尔推出的医真云平台，该平台过人工智能识别出肺结节后，再交由医生执行进一步的诊断，使得诊断效率和精准度大幅提升。而原先人工需要的10多分钟完成的筛查缩短到仅仅5-17秒秒钟，诊断效率大大提高。

医生负担减小后，会把更多的时间和精力放在诊断上，给患者带来更精准的诊断结果和医疗方案。医生也更有余力给与患者感情支持，这对于日益紧张的医患关系来说，都是很有必要的。

问诊和复诊

现如今的医疗流程中，初次就诊的患者往往比较懵懂，不清楚就医流程，不懂怎么回答医生的问题。门诊医生看诊任务繁重，每位病人每次看诊，几乎都只能与医生沟通几分钟。医患信息严重不对等、就医体验差也导致了医患关系紧张。

看病难缩影：患者面临的“分诊难题”

医院借助智能语音交互平台，搭建一套完善的导诊服务，或许是一个可行的解决方案。

一方面，可以有效引导患者挂号、分诊、科室路线引导，另一方面，也可以协助医生对患者进行“预问诊”，为医生提供“预问诊报告”，医生和患者见面前，就可以提前掌握患者的一些基本资料和病情，辅助诊疗，同样能够提升诊疗的准确率和效率。

类似的“预问诊”流程，同样可以复用在患者的复诊场景下。智能助手提醒患者遵医嘱和及时复诊，同时提醒医生对患者的情况进行回访，根据回访结果及时调整医疗方案。

针对这样的市场需求，智能语音对话平台“对话流”在研发之初就预设了问诊等复杂的医疗场景，借助深度的自然语言理解技术，帮助医院和医疗机构搭建智能问诊、智能分诊和智能复诊平台，以帮助医生高效率诊病，为“看病难”这一痛点提供解决思路。

医学陪护和情感支持

医疗作为一个非常特殊的场景，除了诊病、治病之外，病人的心里健康也是不可忽视的需要关注的部分。而随着老龄化社会的来临，陪护行业也将迎来一个很大的缺口。许多病人、老人并没有条件请到合适的护工，那么是否能让人工智能来担任这个角色呢？

乐观来看，支持智能语音交互的聊天机器人，可以完成这几方面的任务：

提醒家庭成员遵从良好的生活习惯，做好预防

记录病人身体状况，作为医生的治疗方案的参考

根据病人的需求，针对简单问题提出专业的医疗建议，并提醒病人遵医嘱、定时复诊

与病人进行日常交流和情感问候，为病人提供情感上的支持

但想要完成以上的任务，智能语音助手仍然需要突破技术瓶颈。但毋庸置疑，这是一件值得我们探索的事情。

结语

少部分人能够享受到的一对一、随叫随到的医疗服务，对普通大众而言可望而不可即，但在人工智能的介入下，部分常见例行和远程条件下能解决的健康服务则有可能做到低成本享受一对一的个性化。

稀缺的医疗资源，使得一对一的医疗关怀可望而不可即

AI技术进入垂直领域，需要大量的数据作为支撑。中国作为世界第二人口大国，庞大的人口基数累积了巨大的医疗数据，这是AI进驻的天然机会。

这些数据将在优化医疗资源配置、医学研究、提升医疗效率等方面具有巨大潜力，也终将会为医生和患者提供高效、优质、稳定的服务。

或许在不远的将来，家庭中配备一位家庭医生机器人，会是一件司空见惯的事儿，如同现在的扫地机器人一样。

来源：奇点机智Naturali 

延伸阅读：

互联网医疗为健康医疗大数据提供的三大机遇

传统的医疗模式是指：以医院为中心的医疗模式。这种医疗模式的典型特征是关注疾病的治疗，而非维护健康；以大型检验、检查设备为核心，提供大型、复杂的诊疗服务；以疑难杂重症的专科治疗为主。

互联网医疗的发展，为传统的医疗模式提供了新的能力，包括开发了线上服务的空间，将传统医疗服务中不需要在实体医疗机构完成的业务迁移到线上，包括问诊咨询、预约挂号、报告查询以及缴费、随诊等业务环节。同时，随着物联网科技的迅猛发展，一系列的服务创新涌现，尤其是融合了硬件、软件、服务和药品的“新型专科诊疗服务”彻底改变了传统医疗对医生资源、空间资源和设备资源的瓶颈限制。

这些基于互联网技术的医疗服务模式创新为提升医疗服务可及性，降低医疗成本，提供更好体验的医疗品质创造了机会。同时也为健康医疗大数据的发展提供了机遇。

根据毛振华院长给我的命题作文，我对互联网医疗为健康医疗大数据提供了哪些机遇进行了思考，报告如下，请各位领导和同道指正。

第一个机遇 提供了传统医疗模式之外的新类型数据

在传统医疗服务模式下，医生和患者是需要面对面的完成主要的诊疗环节的。对于一些特殊专科，比如皮肤科，这样的模式没有必要，也没有机会沉淀下医学影像数据。而在互联网平台上，由于手机拍照功能的迅速发展，以及皮肤科诊疗特点的需求，几乎每一个患者都会拍照上传他们自己的皮肤患处照片。春雨成立以来，平台上已经沉淀下三千多万张皮肤病的影像资料，这在任何一个综合医院或者皮肤病专科医院都是难以想象的。

这些数据的汇集为健康医疗大数据分析提供了宝贵的金矿，人工智能辅助诊断系统得以快速发展。而AI对于图像识别的分析能力和有既定边界的知识领域又是发展最快的，所以，围绕皮肤病的数字化医生助理必然会成为未来临床医生的得力助手。

第二个机遇 提供了传统医疗模式之外更客观、更真实的数据

在传统医疗服务模式下，诊疗过程是基于患者的主观描述和客观临床检验、检查数据进行的。主观描述的问题在于依赖医生的问诊沟通水平和患者的表达意愿和表达能力。院内临床检验、检查的缺陷在于是横断面型数据，甚至有的非数字化数据是无法跨系统共享的。对于很多需要长时间监测的高血压、心血管、糖尿病的门诊患者就无法获得足够有效的数据结果进行临床判断。随着大量医疗硬件设备的小型化、智能化和互联网化，让患者在居家，在工作场所产生客观、真实的临床数据成为可能。

这些由IOT设备产生数据比传统医疗手段提供了更连续、更客观更真实的患者病情观察能力。围绕个体形成可追溯、可比较、可分析的数据，不可以篡改的数据，同时也是可以在不同的诊疗环节和主体间共享的数据。

第三个机遇 提供了传统医疗模式之外的业务相关性洞察

传统医学研究模式中，我们采用的是提出假设，设计实验方法，搜集数据，统计分析再得出结论的科研过程，无论是RCT还是队列研究，传统方法都是成本高、周期长的。

在互联网医疗时代，数据规模呈现指数级别爆发式增长后，我们有机会从海量数据中发现大量相关性洞察，比如春雨平台上随机抽取的数千万条问诊数据中我们发现了大量症状与症状、症状与药品、药品与药品的关联关系，其中有比较好用常识解释的关联，比如抑郁症患者很多会提出消化道系统的症状并采购药品，还有更大量的是目前我们也无法解释的关联关系，对这些关系的深入研究为医药数字化营销、新药研发、保险险种的设计和销售都提供了新的洞察。

以上是我根据个人学习和理解思考的互联网医疗为健康大数据提供的三大机遇，分享给大家。

来源：张琨随笔

善养传媒——为中国一流养老服务

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