古有名醫(yī)曰扁鵲，醫(yī)術(shù)高明聞?dòng)诔?。然扁老師有言，若論醫(yī)術(shù)：“長(zhǎng)兄最善，中兄次之，扁鵲最為下。”魏文侯問(wèn)道：此話怎講?扁鵲曰：“長(zhǎng)兄于病視神，未有形而除之，故名不出于家。中兄治病，其在毫毛，故名不出于閭。若扁鵲者，血脈、投毒藥、副肌膚間，而名出聞?dòng)谥T侯。”
此之所謂：上醫(yī)治未病。
其實(shí)每個(gè)人都懂這個(gè)道理，也不會(huì)有人反對(duì)扁鵲老師的分析。
然而，500年來(lái)，在治未病領(lǐng)域，中國(guó)卻一直未有像樣的商業(yè)模式出現(xiàn)，或者說(shuō)，這醫(yī)療這個(gè)關(guān)乎人命的暴利領(lǐng)域，沒(méi)有人在這個(gè)治未病的細(xì)分環(huán)節(jié)爆的大名，賺了大錢(qián)。
伴隨著人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的迅速發(fā)展， Airdoc創(chuàng)始人張大磊，將目光投向了出力不討好的治未病領(lǐng)域，8月18日，Airdoc被聘為亮馬商學(xué)院商業(yè)模式創(chuàng)新課程導(dǎo)師，并且向亮馬商學(xué)院成員做了經(jīng)驗(yàn)分享。
按照張大磊的說(shuō)法，中國(guó)與美國(guó)的醫(yī)療狀況，要相差幾十年。比如很多慢性病領(lǐng)域，美國(guó)或通過(guò)醫(yī)療政策引導(dǎo)民眾主動(dòng)提高預(yù)防能力，而中國(guó)無(wú)論是政府還是民間，都還估計(jì)不到預(yù)防這個(gè)版塊，基本都把力量投入到最痛的痛點(diǎn)，大病治療上。而事實(shí)上，通過(guò)講關(guān)注點(diǎn)前移的病情早期篩查和預(yù)防環(huán)節(jié)，這個(gè)才是提高醫(yī)療衛(wèi)生水平的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。
事實(shí)上，這個(gè)環(huán)節(jié)卻是最被忽視的。就好像我們每一個(gè)富麗堂皇的大都市的下水道一樣，大水一來(lái)就出了問(wèn)題。而這個(gè)問(wèn)題被隱藏著，于功績(jī)于表面都無(wú)明顯利益點(diǎn)，所以也沒(méi)有人想著從這里解決問(wèn)題。
還有一個(gè)重要原因，中國(guó)的醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施條件，也無(wú)法做到這一點(diǎn)。比如宮頸癌篩查，平均每個(gè)醫(yī)生看一張宮頸癌篩查片子需要幾十分鐘，在中國(guó)廣大農(nóng)村，經(jīng)常就是幾個(gè)醫(yī)生負(fù)責(zé)篩查幾百萬(wàn)個(gè)片子，靠肉眼體力完成幾乎不可能做到。
而醫(yī)療大數(shù)據(jù)正好可以解決這個(gè)問(wèn)題。Airdoc 要解決的最核心問(wèn)題就是通過(guò)深度學(xué)習(xí)，利用人工智能搜集并整理海量數(shù)據(jù)并發(fā)現(xiàn)規(guī)律，精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)病情前兆，幫助醫(yī)生迅速完成病情診斷工作。
人體任何病變均有前兆，體檢是目前最好的發(fā)現(xiàn)病變并預(yù)防的方式之一?？墒呛芏嗖∽兒茈[蔽，難以被發(fā)現(xiàn)。
而人體視網(wǎng)膜是最能表現(xiàn)人體特征的肌體之一，通過(guò)視網(wǎng)膜圖像發(fā)現(xiàn)人體病變征兆因此也成為最有效的體檢手段。
但傳統(tǒng)情況下，視網(wǎng)膜成像之后，還是要依靠醫(yī)生去發(fā)現(xiàn)成像顯示背后的問(wèn)題。全中國(guó)在這個(gè)領(lǐng)域的頂尖專(zhuān)家數(shù)量十分有限，還是一般人很難見(jiàn)到的。這些醫(yī)生也是見(jiàn)了成千上萬(wàn)個(gè)病例之后也擁有的經(jīng)驗(yàn)。
而人工智能，就好像Alphago的無(wú)限次運(yùn)算一下。通過(guò)算法模型，人工智能可以在相對(duì)短的時(shí)間之內(nèi)成為老中醫(yī)，而且還不會(huì)出現(xiàn)誤判，同時(shí)還是多面手，不僅僅是某一方向?qū)＜摇?/p>
這就是目前Airdoc做的事情。張大磊團(tuán)隊(duì)通過(guò)算法模型，找到海量視網(wǎng)膜數(shù)據(jù)，并聘請(qǐng)全球各地專(zhuān)家人工標(biāo)注病變數(shù)據(jù)，形成大數(shù)據(jù)算法邏輯。
經(jīng)過(guò)3年時(shí)間，Airdoc基于數(shù)百萬(wàn)精準(zhǔn)標(biāo)注的視網(wǎng)膜影像數(shù)據(jù)研發(fā)出了人工智能慢性病識(shí)別算法。在醫(yī)學(xué)專(zhuān)家的幫助下，Airdoc對(duì)算法進(jìn)行更深一步的完善，通過(guò)視網(wǎng)膜上面血管、神經(jīng)、黃斑、視盤(pán)等組織的病變可以識(shí)別30種慢性疾病，包括白內(nèi)障、青光眼、老年性黃斑變性等常見(jiàn)眼科疾病，以及糖尿病、高血壓、動(dòng)脈硬化、視神經(jīng)疾病等全身性慢性疾病。
基于不同應(yīng)用場(chǎng)景，Airdoc摸索出了不一樣的盈利模式。幫助三甲醫(yī)院的醫(yī)生的日常工作外，Airdoc產(chǎn)品已經(jīng)走出醫(yī)院，在體檢機(jī)構(gòu)、基層醫(yī)療機(jī)構(gòu)、職場(chǎng)等場(chǎng)所開(kāi)始大面積應(yīng)用。
這些數(shù)據(jù)一旦能夠大規(guī)模用于海量人體健康檢測(cè)，不能解放醫(yī)生的時(shí)間，同時(shí)做到更加精準(zhǔn)，而數(shù)據(jù)越多又進(jìn)一步加強(qiáng)其診斷精確性。
張大磊創(chuàng)立的Airdoc，其商業(yè)模式得到了復(fù)星資本，搜狗等一線專(zhuān)業(yè)投資機(jī)構(gòu)的認(rèn)可，目前已經(jīng)完成了多輪融資。
數(shù)字化要一盤(pán)棋更要各自為戰(zhàn)
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