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| 本文作者： 李雨晨 | 2019-08-27 17:58 |
用《浪潮之巔》里的“基因決定論”觀點來說——醫療，是由平安基因里延伸出的一個必然方向。
2010年，平安集團董事長兼CEO馬明哲告訴他的同事，互聯網浪潮下，金融產業是“change or die（非死即變）”。
幾十年的發展，平安集團早已不是一家單純的金融機構。在中國平安2013年年度業績發布會上，馬明哲就認為，資產與健康是當今乃至今后最賺錢的兩個方向。
2016年，馬明哲提出了“平安3.0時代”發展的全新戰略，聚焦“大金融資產”和“大醫療健康”兩大產業。當談到健康時，他一口氣連續用了5個“最”—信息最不對稱、門檻最高、盈利最好、發展最有潛力、最可持續——“一手管住用戶的錢、一手管住用戶的健康，這樣用戶就離不開平安了。”
這句話，成為時人解讀平安智慧醫療時最好的一個注腳。直到六年后的今天，高孟軒對馬明哲的這個判斷也深表認同：“保險是醫療和金融最終匯合的一個結點，入局醫療是平安不得不做的一件事。”
2018年，平安集團提出戰略構建五大生態圈，同年9月，單獨成立子公司“平安智慧城市”，加快平安在智慧城市的發展腳步。
在去年的智博會上，平安集團對外展示了“1+N”智慧城市平臺體系及解決方案：利用1套“智慧城市云”平臺，支撐起N個智慧城市板塊，包括智慧政務、安防、交通、教育、醫療、環保等。
智慧城市是平安集團蓄力已久的一步棋，而智慧醫療是智慧城市的核心之一。
五年前，計算機專業出身的高孟軒加入平安集團，現任平安智慧城市聯席總經理兼CSO 。他坦言：自己是一個比較容易無聊的人，但是醫療卻是一個有趣的行業。“醫療行業的構成十分復雜，上有承載著服務職能的監管方，中有醫院和醫生，下有患者。外圍還有第三方檢測，還有藥廠、器械商。”
就如馬明哲所說，這是一個信息高度不對稱的行業，怎么樣去利用技術和創新的方法去打破壁壘，挑戰很大。
從自身定位來看，平安集團在內部將醫療分為三個“P”：patient(患者）、payer(支付方）以及provider（醫療機構）。
平安集團聯席CEO陳心穎曾表示，在健康領域，通常保險公司處在客戶體驗的終端。我們希望向上游轉移，從消費者旅程開啟之初便抓住他們，平安好醫生就是抓住用戶的一個重要工具。
平安好醫生的定位核心是連接，即連接醫院、用戶、保險支付方、服務提供商等多個利益相關方，構建一個開放的互聯網健康醫療服務生態圈。通過平安好醫生這樣一個觸達C端用戶的產品，平安智慧醫療可以很好地黏住用戶。
2018年5月4日，成立僅4年的平安好醫生在香港上市。從馬明哲元旦致辭披露的數據來看，平安好醫生的用戶已經達1.3億人，日咨詢量峰值超40萬人次。自有醫療團隊888人，外部醫生約2100人。
而陳心穎最新的一次公開活動中透露，目前平安好醫生注冊用戶數已經超過2億，月活用戶超過5000萬。
另外，作為一個保險起家的公司，平安集團的商業保險業務本身就是一個很好的支付方。同時，平安集團也有醫保科技公司，會把平安在商保控費上的技術拿出來，專門服務各地的醫保局。目前，平安集團在跟200多個城市的醫保支付進行合作。
“患者”和同“支付方”這兩點結合起來，將會釋放巨大的商業價值。
唯一薄弱的環節在于醫療機構（provider）端。因為平安集團本身不運營醫院，所以，平安切入智慧醫療的思路就是賦能監管層和醫院端的需求，填補中間的缺口，解決看病難、看病貴的問題。
用什么來填？高孟軒提出的是“端到端”的全周期管理的方案，從疾病預測、篩查、輔助診療、慢病管理，這些環節都要進行布局。
“不是說技術能解決一切，在此之外，可能更多的是要依托政策和機制上的改革，在這個過程中，我們從自己的角度出發，用最新的技術來進行賦能。”
上文提到，平安智慧醫療要做的，是端到端的解決方案。而篩查和輔診診斷則是醫療全周期中的核心環節。圍繞這兩個環節，平安智慧醫療拿出了相對應的產品。
例如，智能OCT眼底疾病篩查系統。
平安智慧醫療和復旦大學附屬眼耳鼻喉科醫院，還有設備廠商合作，來研發OCT的模型。這套系統結合了OCT眼底檢查和AI病灶篩查，平安智慧醫療的團隊在模型訓練過程中使用生成對抗網絡（GAN）技術，對數十萬張眼底數據進行學習分析。
現在，智能OCT眼底疾病篩查系統可以完成OCT影像質控任務，覆蓋23種不同的病灶，從開始OCT檢查到患者掃碼獲得智能篩查報告，整個過程可以在三分鐘內完成。
除了眼部OCT之外，平安智慧醫療還和北京市同仁醫院和北京市友誼醫院，聯合設備廠商，將多光譜技術和人工智能結合，開展多模態眼科成像設備硬件開發，構建多模態多病種眼科影像云平臺。
（今年6月，友誼醫院義診現場，眼科教授王康在接受市民的問診）
高孟軒特意跟我們提到模型的大小問題：很多算法公司做出了很多模型，更多的是考慮到算法精度，但是沒有往真正的可用性和易用性上考慮。“有些模型可能都有一兩個G，這需要多少計算資源？部署在云端可能還好，但是如果要去，只能把模型進行優化。”
所以，平安智慧醫療對算法進行簡化，把模型的大小壓縮到原來的20%，這樣既可以部署在云端，也可以直接嵌在設備里。“對于設備而言，就是一個開關的問題，不要用就關掉，需要時再打開。”
今年6月，智能OCT眼底疾病篩查系統完成多中心臨床試驗。與專家系統的基本事實相比，OCT眼底疾病篩查系統在圖像質量評價、病灶檢測、急迫性判斷3項輔助醫療任務中的樣本準確率分別為99.2%、98.6%、96.7%。
現在，平安智慧醫療跟國內的深圳市眼科醫院等幾家醫院在持續的改進模型。此外，這套系統也被推向了港澳地區與海外，在香港大學附屬的三家醫院和東南亞的一些醫院，進行眼底OCT和眼底彩照的產品多中心臨床試驗。
（今年5月，與香港大學醫學院人工智能實驗室達成合作）
“目前，醫院有相關疑似病例，都會讓機器掃一下。在國內的幾家醫院，精確率和召回率都在97%以上。所以，我們對這套系統還是蠻有信心的。”
另外一個可說的就是CDSS（臨床決策支持系統）。
今年4月，平安智慧城市發布了智能醫學搜索引擎及決策輔助工具——AskBob醫學智庫，并在貴州省錦屏縣落地應用。
平安智慧醫療的AskBob醫學智庫可以覆蓋1700種疾病，智能搜索覆蓋了十個不同的專科。現在，這套決策輔助工具可以覆蓋甘肅全省近1萬家基層醫療機構、2000多萬人口，每一周的基本功能調用次數已經超過30萬。
去年年底，平安智慧醫療跟復旦大學附屬中山醫院的全科科室進行合作，驗證這套工具到底對全科醫生有沒有幫助。
為此，院方組織了一個比賽，來自上海市若干個社區服務中心的醫生們分成兩組進行診療比賽，一組醫生不使用AI輔助工具、另外一組用AskBob。在滿分100分的情況下，沒有AI輔助的醫生組得分51.5，而且各位醫生的分數偏差很大，使用AskBob組得分是86.2。
高孟軒表示，“當時有衛健委的領導看到開玩笑說，平時花錢培訓，還不如在適當的時候，用工具去輔助他們，可能效果還更好一點。”
但他也補充說，“我們反復強調，CDSS不是自動駕駛，只是導航。最終的指揮棒仍然在醫生手中。”
業內流傳著這樣一種看法，叫做“PATH”：在智慧城市建設路徑上，中國平安對應全面；阿里對應商業、騰訊對應連接、華為對應基礎設施。
對比以“連接屬性”見長的BAT以及在醫院端積攢多年信任關系的醫療器械商來說，平安入局醫療的優勢在什么地方？
在高孟軒看來，主要有兩點。
首先是生態優勢。生態的含義既有外部又有內部。平安智慧醫療的“3個P”本身就是一個生態，例如平安好醫生結合平安集團的支付屬性，將海量用戶整合起來就能形成天然的價值平臺。
平安旗下醫療相關的機構包括平安醫保科技、平安好醫生、平安萬家等等。“我們內部比較市場化，只要對雙方都有利，肯定是優先跟對方合作。所以，從技術層、應用層我們都會有很多的交集和協同。”
在外部生態上，平安智慧醫療也會通過投資等方式搭建生態圈。去年10月、今年3月，聯想智慧醫療連續獲得平安集團的兩輪戰略投資，并更名為平安聯想智慧醫療。平安聯想智慧醫療可以提供的，是整體智慧醫療整體解決方案的能力。
高孟軒說，我們希望自己是一個連接用戶、保險公司、醫保、醫院、診所、檢驗檢測機構、新興智能設備以及各類健康服務提供商的綜合性平臺。
其次，是底層技術的優勢。
2017年平安集團確立了“金融+科技”雙驅動戰略。但其實，從5、6年前開始，平安集團就在布局AI，這也是從平安自己的業務需求衍生而來。
雷鋒網了解到，現在的平安集團，每天都會有幾乎100萬次的服務請求，將近2億的有效金融客戶，還包括5億多的互聯網用戶，這些用戶每天會產生很多的問題，光靠人工難以招架。
資源上的稀缺，是激發創意的催化劑。高孟軒介紹，從兩年前開始，平安集團的客訴服務就開始用機器人來進行智能問答。現在，平安集團將近有70%的用戶問題是用AI來回答。
視覺識別是另一項由業務催生的技術。金融是平安集團的核心業務，而安全在金融行業中非常重要。用戶在通過平安旗下的APP申請貸款時，潛在借款人需通過視頻回答關于其收入和還款計劃的問題，平安的后臺系統便可以通過監測近50個細微的表情來判斷他們是否在講真話。
平安很早就意識到，生物識別是非常核心的一個能力。所以，平安必須要有自己的人臉識別、語音識別等技術。為了能夠盡早用上，平安曾考慮在市面上尋找現成的技術提供商，但當時可選的產品不太能準確識別亞洲人的面孔或者是口音。
所以，平安集團決定花重金，從國外挖來幾個核心科學家，自己來做。
其實這里也有一個故事：平安集團有一個科研投入的策略，會將前一年收入的1%，投入到第二年的科研里面去。按照2018年平安集團萬億的收入來算，今年投入的科研資金將超過百億。
這個約定可以說是平安一直以來的傳統，也就是在這個機制下，相繼孵化出了陸金所、好醫生等品牌。目前，平安智慧醫療團隊達到700多人，70%是技術相關崗位，人工智能科學家有100多人。
經過幾年的積累，平安在國際大賽上也獲得了很多成績。最近的一次是8月剛剛結束的國際頂級自然語言處理會議EMNLP舉辦的COIN 2019文本理解大賽，平安智慧城市的智慧醫療技術團隊聯合上海交通大學獲得了總成績世界冠軍以及選擇題文本理解（準確度90.6%）完形填空文本理解（準確度83.7%）全部兩個子任務的單項冠軍。
（COIN2019文本理解大賽，比賽任務1-選擇題型文本理解）
除此之外，2019年3月，平安智慧醫療推出了中文醫療知識圖譜，集成了數百萬醫學概念、千萬醫學關系、千萬醫學證據，覆蓋核心醫學概念，聚合了醫療生態圈內全方位知識數據。
高孟軒說，“機器就像是一個小學生，它能夠接受信息，但是這個信息是什么意思，機器并不知道。要知道疾病與藥品之間的關系。我們做輔助診療，或者是患者問答等等，機器要是連這些概念都不知道的話，這是沒有辦法的。”
自有的計算機視覺、NLP、知識圖譜等技術能力，成為平安智慧醫療攻城略地的重要武器。
平安智慧醫療會進行項目落地時的一個特點在于，傾向于與省級醫療行政主管單位牽手。因為，智慧城市里很重要的一部分內容是，幫各地政府去做整體的信息化解決方案。
2015年，重慶市政府制定了《重慶市深入推進智慧城市建設總體方案(2015—2020)》，是全國較早啟動智慧城市建設的重點城市。
2016年，平安集團與重慶市政府簽署了戰略合作協議。當時，平安智慧醫療的能力還沒有現在全面，于是選擇了從公衛領域作為試點，開展智能疾病防控領域的項目合作。
2016年開始，平安智慧醫療與重慶質控中心、重慶市永川區衛健委等合作推出了一個傳染病預測系統以及“AI+大數據”健康預期壽命測算模型、建立了一個歷時4個月、匯聚了2300人數據的智能醫療大數據平臺。
2018年3月，更細化的流感預測在重慶疾控中心上線，目前可以提前一周預測傳染病的發生，上線逾80周，實際流感預測準確率91%以上；手足口病模型準確率達90%以上，慢阻肺篩查模型準確率達92%。
隨著合作關系的不斷完善，雙方的方向從公衛領域延伸到了服務層。重慶有一個健康熱線12320。但是，當時接線的只有10個人。這十個人承擔的是有點類似于現在的互聯網問診、導診工具的職能，面對大量“應該掛什么科”、“什么東西不能吃”的問題，根本回答不過來。
這個時間，平安智慧醫療的知識圖譜能力已經有了，高孟軒就帶領團隊進行了問答引擎的開發。
這個引擎已經在3月份上線，每一周回答一千多個問題，準確率達到了92%。高孟軒向雷鋒網介紹，目前，多輪對話可以做到10輪。
現階段，就是從線上往線下延伸。CDSS和質控系統已經在永川區得到應用，十幾家醫院每周的調用量達到了七八百次，在慢病管理方面，幫家庭醫生把病人管好。
例如，通過挖掘電子病歷數據，知道這個病人診斷是哪些，治療方案是什么，還可以進行隨訪。借助一些物聯網的設備，幫助醫生對于病患的依從率、控制率形成一個更好的判斷。
所以，不同于此前提到的篩查和輔診環節，在疾病預測和健康管理兩個院外的環節，平安智慧醫療更多的是通過與省級醫療行政主管單位牽手，從上往下去推這件事情。
今年，平安集團董事長兼CEO馬明哲代表平安集團與重慶市政府簽訂戰略合作協議，此舉也預示著，平安將會繼續把重慶當成一個標桿項目來重點打造。
除了重慶，2018年和2019年，平安集團分別與山西、上海、深圳等省市的監管部門簽訂了合作協議。
對于未來的節奏設定，高孟軒向雷鋒網表示，現在智慧醫療的產品研發會聚焦在四個領域：糖尿病、心血管疾病、呼吸性疾病以及腫瘤。“我們希望在2-3年的時間，能把這幾個專病領域的主要幾種疾病實現覆蓋，不管是在診前、診中、診后等環節，強化端到端的能力。”
他認為，大家的起點和終點都比較類似，區別就在于中間路徑上。雖然有諸多重疊的地方，但是經驗和布局重點都不一樣。
“總的來看，大家都是賺的是辛苦錢，不管是國內的信息化廠商，還是設備廠商。醫療信息化市場大概一年就收一百億，這么多家在分辛苦錢。AI的市場很火，很多公司在嘗試不同的東西，可是未來會有一輪整合，出現幾個比較大的平臺方，就看你能抓住什么資源。”
谷歌前CEO埃里克·施密特曾說，預測未來的最好方法是參與創造。布局醫療成為平安集團打開未來大門的一把鑰匙。
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