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| 本文作者： 張利 | 2017-01-06 21:19 |
昨天，雷鋒網曾報道碳云智能在喊著數字化生命的理想，發(fā)布第一款數字化生命平臺后，舉辦了幾場論壇，其中一場數字化生命醫(yī)療健康產業(yè)論壇，討論精準醫(yī)療和個體化健康管理離我們有多遠。
這次論壇三方鼎力，分別是醫(yī)生代表：微博大V崔玉濤，廣州婦兒中心院長夏慧敏；保險商：友邦保險集團主席&CEO Mark Tucker，中國人壽保險深圳分公司總經理黃志偉；互聯網醫(yī)療界的華康移動醫(yī)療CEO 劉波，杏仁醫(yī)生創(chuàng)始人徐琳，微糖創(chuàng)始人馮燕飛。
吳淳講道，精準醫(yī)療不是一個技術問題和科學問題，更多是一個社會問題、行業(yè)問題、經濟問題。所以，如何做到醫(yī)療個體化精準管理，我們不得不提到三劍客——醫(yī)保、醫(yī)院、互聯網。三方將就此展開討論。
她說道，不論是西方和中國的醫(yī)學情況，這些問題都是需要考慮的：
如何從群體醫(yī)學變成個體化醫(yī)學，這些數據哪些是有用的？哪些是難以理解和應用的？哪些數據可以真正對醫(yī)療結果產生作用？如何應對醫(yī)院和患者的信息不對稱？
夏慧敏所在的廣州婦兒中心院長，“建立起中國乃至全球最大的婦女兒童隊列”，“在數字化應用體系中心也是走在全國前列”。
我們用了兩年時間，做了這三方面工作：
我們做的第一部分工作是整個信息系統(tǒng)架構整合。輸入人名或疾病名稱，就可以找到其他所有相關數據。
第二部分工作是，我們已經把院內的母嬰數據，集成到社區(qū)里的政府平臺網絡，就是所謂的區(qū)域性的互動互聯我們已經做了。
第三件事情是我們現在正在做的，通過可穿戴設備搜集母嬰院外數據，出現異常及時干預。
所以這個角度上來說，我們是真正做到了數據互通和互聯。我們過去兩年做的事只是剛剛開始，在未來我們希望做這幾件事。
第一，我們數據庫、生物庫里收集了全球最大母嬰生命資料，我們希望將其盡快轉化為生物標準銀行，變成數據銀行。
在這樣的基礎之上，對我們院內遇到的母嬰常見疾病，比如說過敏、營養(yǎng)等，進行系統(tǒng)回顧，找出一些疾病產生的原因，或者進行預測，及時進行診斷和治療。
第三件事情我們已經開始做了，我們已經對十幾萬發(fā)燒的孩子數據進行了清洗和洗禮，構建能提供建議和意見的人工智能。我們希望人工智能能甄別出是細菌感染還是病毒感染，發(fā)燒到第五天會不會出現神經系統(tǒng)并發(fā)癥狀等這些簡單的問題。
我希望在未來兩年內，對于每一個病種，我們的人工智能的輔助系統(tǒng)都能夠幫助家長、幫助醫(yī)生進行診斷和治療。醫(yī)院應該清楚地意識到精準醫(yī)療可能帶來的巨大益處，積極地推動醫(yī)療變革。
但是說起當下的精準醫(yī)療現狀，這位院長同時表示：
很多數據，不僅僅是患者對這些數據不理解，而且醫(yī)生也不一定理解。這需要一個過程。我們做組學的時候，我們也對很多數據不理解，而且不同科室的專家之間，對彼此的數據也不理解。所以應對方式是構建一個更大的平臺，很多人在一起做這個工作。
其實對我來說，有兩個問題所在。
基因研究，組學研究，反映的是人群規(guī)律。在公眾教育中，我們需要傳遞正是這些具有群體代表性的、有價值的東西。但是當作為一名醫(yī)生去治病的時候，我們看的是個體情況。
醫(yī)生不可能以一種趨勢誘導家長或者強迫家長，而是要必須找到孩子的問題。作為醫(yī)生來說，我希望通過基因檢測或者其他方式中找到孩子個體的問題所在。如果我們按照規(guī)律告訴他，大部分能解決，小部分解決不了，而即使能解決，也不到100%。
所以我們現在推動精準醫(yī)療、基因檢測等，是希望找到孩子的問題所在，給他一個精準的指導。
所以這是我們作為兩個不同角色，在不同身份時的思想，不是說哪個對和錯，只是面臨不同人群和個體的時候，你需要轉換思想，甭管全體還是個人，醫(yī)生都需要滿足。
你們在這兒風風火火的做，醫(yī)生們不知道，反而要家長們去推動醫(yī)院做，這是一個很大的問題。我們現在以血常規(guī)作為主要檢測方法時，你拿著一個基因檢測結果，問醫(yī)生這是什么問題，醫(yī)生真的不知道怎么回答。
精準醫(yī)療不屬于傳統(tǒng)醫(yī)學教育的范疇，所以要想推廣這個技術，首先要醫(yī)院知道這是什么，而不是家長們找到醫(yī)生問你告訴我怎么辦？
而且我們自己的醫(yī)療當中，還存在這樣一個問題：誰來保證我們醫(yī)療評估的質量？不是基因公司的檢測技術，而是我們傳統(tǒng)對待醫(yī)療評估的方式，因為我本身是北京醫(yī)療司法鑒定人，我了解這個情況，醫(yī)生們需要知道我們判定的依據是什么？
醫(yī)生們治療診斷的依據，不是現在的先進的一些技術，而是整個醫(yī)療界公認的指南、傳統(tǒng)的書籍等。
我去年在一個活動上提出精準醫(yī)學的概念，100%的醫(yī)生都很感興趣。所以我認為我們目前交流的、普及的東西，醫(yī)生可能會認可。
推動精準醫(yī)療，首先要和與醫(yī)學會系統(tǒng)合作，醫(yī)學會不認可，醫(yī)生不會認可。
Mark說道，友邦保險有很大的客戶群，也就積累了很多用戶數據。當前的許多慢性病，如糖尿病、高血壓和心臟病等，與人的行為方式有關。我們可以獲得客戶準確的、動態(tài)的數據，引導他們以健康的方式生活。
黃志偉提到，未來的醫(yī)保，不應該僅僅是賠付，而應該是健康管理。未來的發(fā)展和老百姓的需求是真正需要擴展的領域，醫(yī)保需要在產品和服務上轉型，從原來的風險賠付到全面管控大健康、大醫(yī)療。我們更需要過程的管控，將健康管理和健康變?yōu)闉橹饕?，賠付變成次要。
移動醫(yī)療或是互聯網，在健康領域的嘗試已經很多了。但是我們總在醫(yī)院的外圍，沒有進入內部，我們應該結合醫(yī)院的體系，如果不進去的話這種隔閡和不對稱永遠存在，最后誰打通呢？國家也想做，但是真正能做到的可能就是保險公司。
精準醫(yī)療離我們有多遠？我從微糖自身講幾個例子，也回答你的數據收集的問題。
精準醫(yī)療離我們很近，有一類用戶每天面對個體化醫(yī)療的問題，糖尿病病人每天要面對早起多少胰島素，中午多少等非常量化的問題，微糖把最新的設備結合到平臺，胰島素輸入的數據直接上傳到平臺，在個體數據的基礎上給用戶非常精確的指導。
另一外精準醫(yī)療的例子發(fā)生在我們診所里，微糖診所給每個病人提供一份四十頁的報告，包括所有的血檢／尿檢數據等。我們想通過算法，給我們身體天氣預告，預告患某一種疾病的風險有多大。之后，可以為保險合作伙伴提供定價的基礎。2月份，大家會看到我們與平安保險的合作消息。
大家知道并發(fā)癥的發(fā)生是需要長時間才能觀察到。這些風險預告，是基于過去20年的數據積累。
我們在初創(chuàng)的時候用血和淚印證了一個現實，讓一個患者每天主動去做個人健康管理很天真的。這件事走不通的，是反人性的。人性是：問一個問題期望立刻有答案，做一個動作后立刻有效果，大多數人沒有持續(xù)上傳數據的恒心，況且持續(xù)十年積累數據，還可能沒有結果。用一句話形容大部分的人性：“間歇性躊躇滿志，持續(xù)性混吃等死”。
我們在引入了醫(yī)生的角色后，事情有了神轉折。平臺上，每個月醫(yī)患消息有五百萬次，三百萬是文字，兩百萬是通話?；颊邔τ卺t(yī)生的建議是言聽計從的、所以，我們的經驗是，患者主動去進行健康管理不現實，但引入一個醫(yī)生的角色后，健康管理、數據積累還是有希望的。
華康在數字醫(yī)療方面也做了很多探索和研究。圍繞用戶的使用場景，政府平臺積累了很多數據，進一步商業(yè)化還在探索中，目前我們打算先把量上積累起來。我們主要做了2件事：
一是連接不同醫(yī)療機構之間的數據孤島。我們大概連接了三百多家三甲醫(yī)院，在使用數據的場景中，積累了大量很真實的醫(yī)療數據。
二是我們聯合了一部分保險公司。如今醫(yī)保數據經過我們連接到醫(yī)院，保險用戶在醫(yī)院就診完，醫(yī)院會直接上傳到我們后臺，我們會直接分發(fā)到保險公司進行賠付，在這個過程中也會積累大量的數據。
無可置疑的是，精準醫(yī)療目前是風口。暫不論這是真正的大勢，還是泡沫，但目前，醫(yī)院、醫(yī)保和前一批的互聯網醫(yī)療都不想錯過這個“機會”。
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