微医宣布晋级3.0人工智能时代，让百万医生成“超级医生”

　　导读：从挂号网时代连接医院，再到互联网医院让平台用户形成业务与数据流，微医在浙江大学宣布使用AI技术开发医疗健康大数据，迈进人工智能的3.0时代。

　　正文：

　　3月25日，一则医学人工智能的行业消息在医疗圈刷屏：浙江大学宣布成立睿医人工智能研究中心。中心宣布，将通过多学科合作、产学研联动的方式，搭建医学人工智能服务平台，培育医学人工智能产业生态环境，打造中国首 个高端医学人工智能高等教育体系，构建中国首 个开放式医学人工智能平台。

　　当天，微医的出场方式让一些行业人士稍感意外。浙大睿医人工智能研究中心揭牌仪式上，微医向浙江大学送出1亿元人民币捐赠，资金用途写明：支持人工智能领域的研究与人才培养。在互联网医疗寒冬的论调下能慷慨解囊，微医对人工智能在医疗领域的应用前景看好显而易见，这也证明，微医已经开始在人工智能领域落子布局。

　　当别人都在做挂号的时候，微医祭出互联网医院，当互联网医院扎堆的时候，微医却又通过巨资捐献形式支持医学人工智能开发。据查，这是浙江萧山企业迄今额度最 大的单笔捐赠。微医创始人廖杰远称，微医发展方向不会变，会加速推进医疗大数据与AI技术应用，完成微医从2.0时期的互联网医院到3.0时期的人工智能的进阶。

　　梳理微医各发展阶段的脉络，可看到微医布局人工智能的深层次原因。创业之初的挂号网阶段，主要服务医疗机构;到了第二阶段，为了连接人与数据流，微医祭出互联网医院，让整个互联网医疗行业掀起了互联网医院建设高峰，微医靠此实现了业务流闭环;布局人工智能，被廖杰远称为微医正式走上3.0时代的开始，通过应用大数据和人工智能技术，成为现有医疗服务体系的赋能者。

　　两步走完成互联网医疗核心数据积累 

　　为了切入医疗服务，微医前身挂号网从医院和患者最常用的预约挂号入手，让患者实现与医疗机构的连接，借国家推行预约就诊政策，微医建立起了和医疗机构的关系，这在如今看来已是没有技术门槛的服务。通过在医院前置服务器、医生APP、患者APP整个数据链的形成，微医把医院服务窗口逐步延伸到患者手机上，解放了医院窗口。

　　但这一阶段的困难在于，免费的预约挂号并不能为平台带来现金流，更多的是在医院和患者之间建立了一个“连接器”，患者几乎用完就走。平台连接医院越来越大之后，产生的大量服务需求曾让当时的挂号网“危在旦夕”，几百个人工坐席几乎被打爆，后来中国移动出手相助才暂时缓解了坐席人员的紧张局面。

　　在这一情景下，微医试图建立起医疗服务的直接提供者——医生，让患者实现和医生的直接连接。为了规模化带动服务提供者的上线，微医借鉴美国梅奥体系的专家团队分诊模式，在互联网平台上建立专家团队，借助号源平台，“组团上线”的专家们有了在线咨询、转诊、会诊的业务通道。

　　乌镇互联网医院的开业被行业认为是“惊险的一跳”，通过获取医疗机构资质，微医在2015年让自己变成了一家医疗机构，要在全国各省市落地互联网医院，自建或依托线下实体机构，互联网从轻问诊迈向了合法的在线诊疗，即使业务仅限定在复诊、会诊和健康管理，这一市场也足以支撑起多家互联网医疗企业的生存和发展。

　　从2015年12月乌镇互联网医院的第 一张在线电子处方开出，到如今互联网医院一天突破5万人次的接诊人数，互联网医院再造了药品行业的生产关系，以电子病历为核心的结构化医疗数据流也为大数据开发提供了基础，互联网医院成为医险药实现闭环连接的平台。

　　流量来自线上，流水来自线下，这是廖杰远对外总结出的互联网医院盈利模式。要获得医疗服务支付方的认可，必须搭建质量和费用可控的供应端服务体系，因此，线上线下结合的服务不可或缺。微医通过整合与自建两种形式布局线下，其一，用三年时间在全国开100家全科中心，以会员形式为家庭提供高质量、标准化的线上线下医疗服务。其二，升级10万家基层医疗机构成为互联网医院基层诊疗点，成为互联网医院线下服务的机构入口，这一做法颇有阿里村淘计划的意味。

　　在线连接的2400家医院、各省陆续落地的互联网医院及基层医疗点、100家全科中心，微医在医疗供应端建立起了三层服务体系，这也形成了微医的医疗数据积累和支付方买单的基础。

　　 医学人工智能：让百万基层医生变身“超级医生”

　　前段时间，AlphaGo 60连胜震惊整个世界，号称人类智慧最后的防线已被AI攻破。有观点认为，人工智能已成未来世界变革的大趋势，是第三次工业革命的核心。

　　政府工作报告列入“人工智能”，让这一新技术在各领域迎来爆发点。《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》和《科技创新2030》都将人工智能列为新一轮全球竞争的技术制高点，提出应加快人工智能支撑体系建设，促进人工智能在经济社会重点领域尤其是卫生与健康领域推广应用。

　　“在完成医疗资源和业务流数据的连接后，我们希望以更高效、更智能化的手段来解放医生的工作时间。人工智能技术可以整合区域的医疗数据，替代医生繁重的重复工作部分，在影像学等方面辅助医生进行医疗诊断，缓解医疗产能不足，解放优质医疗资源。”在接受媒体采访时，廖杰远对人工智能的应用颇感兴奋，表示微医要在三种场景下推进医学人工智能技术应用。

　　一是把大医院、大专家从重复性工作解放出来。随着互联网的发展，心电、影像、病理等医疗数据未来都将放在云端，为人工智能的应用建立基础。以微医为例，目前已经连接了12000个基层医疗机构，每天有大量的影像数据上传云平台请求上级专家协助诊断。在医学人工智能应用场景下，图像数据、病例首先通过机器进行初审，再由专家进行复核，效率将提升70%以上，这是对专家时间和精力的解放。

　　二是面向基层医生的辅助诊疗。在成熟的人工智能工具协助下，约80%的常见病治疗和治疗方案可以按照标准诊疗路径完成。剩下约20%的复杂病例，则可通过互联网平台请专家进行远程会诊，协助进行诊断及诊疗方案制定。未来充分应用人工智能后，微医平台上80%的诊疗由AI帮助基层医生，20%由专家指导医生。中国目前有超过100万基层医生，受学习路径、精力等因素制约，苦于无法提升诊疗能力，人工智能辅助系统的应用将让基层的诊疗水平得到迅速提升，让百万基层医生变身“超级医生”。

　　三是针对老百姓的自主连续健康管理。人工智能系统通过大数据深入学习医疗经验，相当于专业的随身医生，可以作为每个老百姓自助健康管理的工具。通过智能穿戴式设备等方式采集用户的体征数据，根据所有的数据、电子病例和健康档案形成整体健康画像后，由人工智能进行持续健康监测，并为用户进行健康状态分析，给出建议保健方案。

　　面对疑问，廖杰远认为微医平台已经为人工智能的应用做好了准备。围绕连接和运营能力，微医平台现有业务与技术已经为人工智能深度学习和应用积累了规模的结构化数据，包括大数据平台、电子病历、远程诊疗、检查检验一体机等医学人工智能必须的软硬件土壤，平台数据每天都在这些软硬件的支持下进行流畅的通行。

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