平安科技加码智慧医疗，赋能基层医院成效渐显

据了解，常规X光胸片对早期肺癌筛查作用有限，漏诊率较高。低剂量肺部CT扫描在医学上已经被证明为是行之有效的筛查手段，但是因为每个病人的肺部CT含上百幅图像，医生的阅片负担较重，在精力不济的情况下往往发生误诊漏诊现象。如何降低医生的误诊漏诊率，对很多医院尤其是基层医院而言已迫在眉睫。

2018年初，平安科技智能影像组学辅助诊断医疗AI平台正式入驻龙里县人民医院，患者李某就是医疗AI平台辅助诊断的其中一位病人。医疗AI平台是平安集团旗下平安科技研发的人工智能医疗平台，集合了疾病筛查、疾病辅助诊疗以及医疗影像质量控制等多个功能。龙里县人民医院是医疗AI平台落地的其中一站。据了解，医疗AI平台入驻龙里2个月，扫描超过1000份患者肺部影像报告，辅助发现60多名肺结节病例，并发现一例可疑重症病例转诊至上级三甲医院。

对于龙里医院的阶段性成果，平安科技智能医疗中心负责人高孟轩（Geoff Kau）早有预料，自信来自于他对医疗AI平台技术的笃定：“肺结节检测”和“假阳性筛查”两项，平安科技刷新并保持了LUNA世界第一的记录；在国际IDRiD眼底图竞赛上，平安科技分获硬性渗出物、出血、微动脉瘤第一、第二、第三的成绩。

值得一提的是，过硬技术的背后是一支由国家千人计划特聘专家肖京博士，以及在医疗AI领域有着丰富实践经验的谢国彤带领的“精锐部队”。前者是平安集团的首席科学家，也是平安科技一系列明星产品，包括智能闪赔、平安声纹、安博士机器人、平安众包、企业知识图谱欧拉图谱等的“幕后推手”；后者原任职于IBM中国研究院，IBM打造的Watson系统是业界公认的智能医疗代表之一。

当这样一支技术团队和有着长期美国生活经历的高孟轩相遇，会擦出怎样的火花？在高孟轩回国的这几年，中美医疗之间的差距，颇有体验。而面对平安科技的“硬实力“，改变国内医疗现状的抓手变得清晰起来。

平安科技智能医疗中心负责人高孟轩（Geoff Kau）

平安的“打法”

“围绕金融和医疗，根据市场的痛点，通过技术的手段去解决这些痛点，借此打造我们自己的业务模式”。高孟轩一言道出平安的打法。用技术手段瓦解医疗痛点，一直是平安专注在做的事。在线问诊会诊平台平安好医生、医保商保一体化平台平安医保科技，俨然已经成长为独角兽企业。

而平安下一个瞄准的医疗痛点，便是市场一直在攻占，仍一片蓝图的诊疗环节。“正是鉴于现状的巨大痛点，阿里健康、春雨医生、好大夫在线、丁香医生等重量级选手悉数登场，共同搅动起传统医疗变革的前奏。

然而不同于正面“酣战”，平安科技选择“攻其后方”——基层医院。“全世界都缺好医生，为什么中国格外缺？”根据公开资料，只占医院总数7.7%的三甲医院吸引了约50%的门诊火力。医疗资源稀缺的背后剑指中国缺失的分级诊疗制度。

据卫生部提供的数据，目前全国80％的医疗资源集中在大城市，其中的30％又集中在大医院。每年到大医院就诊的人群，有80％左右的是在基层医院即可解决的常见病、多发病。事实上，医生的行医经验是一种资源，为了能够实现医疗资源的最优配置，应该将那些最疑难、最棘手的病留给最有经验的医生。从这个意义而言，分级诊疗是利用好现有医疗资源的必经途径，但现实却不容乐观。

中国的分级诊疗怎么了？

“因为患者对基层医疗水平的不信任。”据高孟轩的了解，基层医院普遍面临三缺：缺辅助科室医生，如放射科医生；缺高学历、高能力医生，导致业务能力弱；缺高新技术、先进设备，限制诊疗水平。正是基于此，居民就诊流向进一步向上级医院集中，不合理的病人流向继续降低基层医院资源利用率和技术水平。

2011-2021 中国医疗服务支出规模及预测

数据来源：智研咨询发布的《2017-2022年中国医疗服务市场行情动态及发展前景预测报告》

“这是个恶性循环，也造成了市场的巨大痛点。”高孟轩介绍，平安科技开出的药方是运用医疗AI平台降低基层医院的误诊、漏诊率，从而提升医生和患者对诊断的信心。在龙里县李姓患者的确诊过程中，医疗AI平台的最初提示，避免了人为可能造成的漏诊。而一旦漏诊对于患者而言，“结局可能非常不同”。

“信心比黄金更重要。”经济危机时的这句名言，用在中国分级诊疗建设中，也毫不为过。一旦更多人的重拾对基层医疗机构的信心，病人的流向将趋向合理，让80%基层医院可以解决的常见病、多发病回归基层医院；让那些最有经验的医生去解决最疑难、最棘手的病症。如此，有限的医疗资源才能实现最大程度优化配置。目前在疾病辅助筛查方面，平安科技已经形成涵盖胃癌检测、肝癌识别、骨龄预测以及糖网病筛查等疾病筛查矩阵。然而平安科技带给中国分级诊疗的想象远不止这些。

解放医生

如果说人工智能辅助诊断益在发现基层医生的价值，那么大数据+人工智能疾病预测模型的价值则在于解放医生。分级诊疗虽美，摆在现实面前的还有重重阻碍。比如中国正在跑步进入的老龄化社会。据新华社的报道，截至2017年底，我国60岁及以上老年人口达到2.41亿人，占总人口17.3%，我国已成为世界上老龄人口最多的国家。面对日益庞大的“银发族”，医疗成为最急迫的需求。

不同年龄组年均医疗费用

数据来源：智研咨询发布的《2017-2022年中国医疗服务市场行情动态及发展前景预测报告》

面对即将到来的高峰，政府也开始加紧“扎篱笆”。比如从2016年就开始全面推行的家庭医生签约服务。高孟轩做了个推演：“假设一个家庭医生要覆盖2000人，每年要探访4次，加起来是8000次，假设他一年工作250天，他一天要跑多少个地方？所以这不现实。” 而大数据+人工智能疾病预测模型为这个问题提供了解决思路。疾病预测模型可以帮助家庭医生筛选出高危人群，而家庭医生是分级诊疗的第一步。

目前由平安科技研发的大数据+人工智能疾病预测模型已经投入应用。在全国最近一次流感爆发中，深圳市依靠流感预测模型，实现了提前一周预测流感趋势，在有效防控的前提下，期间深圳市未发生1例因流感去世的重症病例。技术不可见，但技术一旦落地则能对人们的生活产生实际影响。

高孟轩很清楚这一点，从平安科技近期的实践来看，平安科技已经成为搅动市场的新晋成员。而下一步要如何翻起更大的浪花？他手握着的人工智能之剑，以及背后站着的平安，给了他最好的答案。

2018年初，患者李某顺利出院，77岁的年龄继续享受儿孙绕膝的天伦之乐；2018年初，高孟轩继续在拥挤的医疗沙滩，抢占遍地礁石的蓝海市场。

不同的人生轨迹，却在AI技术的裹挟中，完成了一次难以置信的交织。

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