醫療和科技的融合，已經發展到了一個全新的階段，即互聯網與智慧醫療的融合。
互聯網醫療時代，醫院打下了數字化的基礎，但卻並未實現AI與醫療的緊密結合。如今，雲計算、大數據、人工智能早已不再新鮮，互聯網醫療也在多元技術的推動下，步入了下半場時間。在此背景下，互聯網+智慧醫療的開放與融合，成為了本屆浙江國際健康產業高峰論壇的主題。
會上，阿里健康、華為、丁香園、微醫齊聚一堂，共同圍繞“健康醫療大數據賦能醫療變革”的話題，給出了自己的觀點。
從阿里健康的佈局看醫療信息化的開拓與延伸
隨著智慧醫療的推進，健康數據的產生渠道發生了翻天覆地的變化。我們已經不再單單依託於醫院產生的數據，可穿戴設備、大量第三方機構的湧現，使數據產生的方式更加多元化。為了收集這些廣泛的數據並將其集合在一起，每一家企業都在向萬物互聯時代邁進。
將一切接入互聯網同樣會帶來一些沉重的問題，預計在2020年，醫療大數據的數據量每73天便會翻一倍。要駕馭如此大量的數據，依靠傳統的數據分析手段難以收穫成效，或許我們需要AI來幫我簡化這一過程。
在會議上，針對上述問題，阿里健康人工智能實驗室主任範繹以“健康大數據下的人工智能”發表了演講。
範繹認為：“要避免在未來海量的數據中迷失自我，我們必須儘早擁有成熟的篩選能力。在過去的時間裡，醫生大量的影像標註工作，為我們打下了一個很好的基礎。”
“我們不可能為了單單的醫療數據去開發AI，而應該著眼於醫療的切實問題。醫療領域有三個最難解決的問題：一是優質醫生資源稀缺；二是優質醫療資源分配不均；三是中國人口老齡化。對於這三個問題，AI都能提供一定的幫助，而政府、企業、醫院也都應為之出力。”
從政策層面看，大數據、AI的建設，政府主要是以間接的方式，出臺一系列文件扶持及主導技術發展，而企業和醫院則是通過直接的方式解決以上問題。
對於醫療企業而言，必須思考的是參與AI研發的動力是什麼、本質是什麼、未來是什麼。AI賦能醫療行業，實際上是提升了醫療行業的供給側能力，通過互聯網將能力輸送給更多的人，形成商業模式和商業閉環。
如今，醫療信息化不再僅僅是醫院的信息化，院外也將成為信息化不可分割的部分。未來的世界，將是“互聯網+AI+人工智能”的世界。
華為將打造全民健康平臺
作為國內一流的科技公司，華為早已在醫療領域進行了佈局。華為選擇搭建全民健康平臺的初衷很簡單：“讓所有人看病不難、看病不貴、看病有保障。”
在頂級醫院的信息化建設中，華為與華西醫院共同建設了大數據集成與應用平臺，和客戶一起規劃設計了華西二院新院區數字化醫院頂層設計和實施；攜手同仁醫院構建高效安全的安防保障體系；用先進的雙活解決方案保障了北京協和醫院、中南大學湘雅醫院、江蘇省人民醫院等醫院業務系統的穩定可靠運行；用微模塊解決方案幫助中國人民解放軍總醫院、南京鼓樓等醫院建設了高集成、易維護的數據中心。
面對醫療領域的三大問題，華為主張通過互聯網的思維模式進行解決，其平臺主要落足於資源分配和健康管理方向。華為醫療行業解決方案首席架構師張大勇認為：“華為的全民健康平臺將是一個包含生態的平臺。”
“平臺+生態”的生態設計需要三方面的保證：一是基礎設施，二是數據層面，三是應用層面。華為廣泛的互聯網業務線可以保證充足的C端信息來源；自行研發的雲平臺足以為企業提供優質的數據庫服務及應用搭建服務。成熟的“生態+平臺”，可以實現資源的孵化能力與自動化能力。
“在平臺的開放過程中，我們遇到的第一個問題是開發方式的問題。傳統模式下，上線一個軟件開發週期少則半個月，長則半年，十分笨重。其次，上線需要配置開發環境，加上各類測試又需耗費多日。最後是彈性問題，如果按照峰值來配置資源，那麼會造成大量浪費；但若不按峰值，系統的響應速度可能在20分鐘到半小時。”
所以，華為在嘗試“敏捷開發”，將以月計數的開發週期縮短至以周計數。在系統配置方面，華為嘗試用大數據分析系統的需求波動，以彈性的方式配置資源。
第二個問題是數據問題，全民健康平臺的業務很多，而不同的功能對數據庫的要求不盡相同，一些項目有不止一個數據庫，可能同時需要交易型數據庫和分析型數據庫，這就對數據庫的管理提出了巨大的挑戰。
對此，張大勇提出，要用徹底的虛擬化解決問題數據：“在基礎設施方面，現在已經有了很多虛擬化的管理手段和機制，但這不夠。我們需要的不僅是虛擬存儲，還需要虛擬網絡，用雲平臺的方式解決這些問題。”
微醫將區塊鏈如何賦能大數據
同華為相似，微醫也打造了微醫雲這樣的開放平臺，並在平臺之上打造互聯網醫院，做到診療的雲化，實現更低投入，更優效果。
微醫雲平臺可協助搭建醫聯體遠程協作平臺，構建分級診療網絡。下屬的處方共享平臺以醫院為中心，實現醫、方、藥、保協同。目前，基於微醫雲平臺的互聯網醫聯體已經超過了100家，共有1.9萬家零售藥店接入了處方共享平臺。
為加強平臺的互聯互通，微醫也加入了區塊鏈技術的探索隊伍，推出了“微醫鏈”區塊鏈系統。利用區塊鏈可追溯不可篡改的特性，構建數據互聯互通的信任基礎。
在本次會議上，微醫集團高級副總裁、首席技術官胡紅霞以“醫療大數據及區塊鏈的結合”為主題發佈了演講，他認為：“連接與雲化打破了醫院的圍牆，逐步實現了數據協同、人力協同和資源協同，給整個醫療行業帶來了突破性的能力提升，”胡紅霞表示，多年的沉澱，微醫雲構建了基於大數據的多維度智能運算體系和持續優化的醫療服務體系。接下來，微醫將繼續面向全行業開放大數據、雲計算、人工智能等能力，為醫療健康行業提供基礎設施和計算引擎。
具體而言，微醫鏈是一條鏈接醫療上下游成分的聯盟鏈，其節點包含微醫雲、醫療機構、衛健委、醫保、商業保險、藥企、科研機構。微醫雲主導數據上鍊；醫療機構則提供電子病歷、檢驗檢測結果、醫囑、電子處方；衛健委在鏈上進行合規監管；醫保、商保系統通過智能合約自動理賠自動結算；藥企在鏈上可實現藥品追溯。
微醫鏈除了藉助區塊鏈，還引入了“互聯網之父”羅伯特·卡恩的DOA技術。數字對象體系架構（DOA）技術，具備全球唯一標識、信息解析、信息管理與安全控制等服務能力，是數據資源管理體系的關鍵基礎設施。
現在微醫鏈已經在黑龍江省人口健康信息平臺試行，為管理部門提供追溯功能，防止數據被濫用。
丁香園用實踐解答數據如何驅動企業發展
丁香園的使命有三句話：“連接行業的合作伙伴，打造數據驅動的服務平臺、提供可信賴的醫療健康服務。”這三句話引領丁香園走到如今。
18年前，丁香園是一個醫生論壇。如今，丁香園已覆蓋了全中國70%以上的醫生。丁香園希望能夠給醫生提供最好的知識、最好的工具，幫助他們診療。但對於企業而言，只服務醫生是不夠的，丁香園必須覆蓋到各個方面。為此，丁香園的願景加了五個字，並把這五個字放在第一位——讓健康更多。這意味著丁香園開始了患者端的探索，而這種探索的方式是基於大數據。
丁香園獲取高質量醫患數據的方式來源於對醫生、企業、患者的服務。丁香園論壇中的交流、分享與互動留下了大量的醫生行為數據。在醫生的基礎上，丁香園開始為製藥企業，公立、民營醫院等機構提供企業端服務。其中，學術推廣、人才招聘等服務為丁香園積累了大量的B端數據。相比而言，丁香園C端的服務時間較短，但從2015年至今，丁香園已經做到了微信科普端的第一名，並暫列抖音第一名。
丁香園創始人李天天在會議上談到：“數據可以幹什麼？簡單講就三個字——做決策。數據起的作用很多，測量、挑選、優化，這些工作幫助我們業務改進產品，評估效果如何，選擇哪些渠道，如何篩選醫生，如何去精準定位目標客戶。有了這樣的數據決策，我們在某種程度上可以把一些不確定性變成確定性。沒有數據的服務就是傳統服務，非常低效。而沒有服務的數據，是缺乏商業價值的。”
為了闡述數據驅動企業發展的方式，李天天分享了五個案例：
1企業如何抓取真正的醫生信息
當我們問醫生平時喜歡閱讀什麼樣的內容時，醫生會回答四大醫學期刊，實際上真是如此？李天天表示：“很多醫生在朋友圈分享各種期刊和行業指南，但他們收藏的卻是‘抗生素的合理使用’、‘手術的基本操作’等內容。從案例中可知，問卷類的調研數據可能是不準確的，醫生真正喜歡的還是貼近臨床的，有助於幫他提高臨床實踐的內容。
丁香園通過醫生使用軟件的情況對收集的數據進行分析，可以幫助藥企挑選目標人群，進行在線學術推廣。這種推廣將在醫生喜歡的時間段、喜歡的渠道上投放。
2大眾數據
三年時間，丁香園衝到了醫學科普和教育的第一線，緊隨潮流。在微信2000多萬個原創公眾號裡，丁香園在2017年的排行是第29名。
通過這種方式，丁香園能夠抓取到大眾的閱讀行為，獲取消費者的認知，並嘗試將認知轉化為購買行為，同時進一步推進市場分析的研究。
3大眾服務
很多平臺都具有在線問答的功能，但是中國絕大部分醫生不具備在線問答的能力。李天天認為：“很多人認為醫生平時不就是看病人，在網絡上不也可以看病嗎？我要談的不是看病，是服務。中國的醫生是沒有服務意識的。一旦涉及付費的問題，醫生會回答：‘你的情況挺複雜，我這週四初門診，你來把。’這種情況下患者沒有在網上獲得任何幫助”
“我們通過丁香園的醫生行為數據進行建模，挑選出丁香園的好醫生，以培養出能夠進行互聯網服務的好醫生，這樣才能推動行業發展。”
4診所運營
丁香園的管家診所運營管理系統覆蓋了幾千家診所，能夠真正看清哪些是真正的價值型診所，哪些是“沙黃診所”。“
價值型診所遵循循證醫學證據，以診金製為代表，注重患者體驗，不靠賣藥掛水盈利。而‘沙黃診所’（診所在中間，左邊是沙縣小吃，右邊是黃燜雞米飯）很多一部分是靠賣藥、掛水，甚至一些不齒的行為來維持診所生存。”
隨著民營資本的湧入和醫生多點執業的放開，會出現越來越多的價值診所，像丁香診所等等，優質診所會越來越多。
5糖尿病患者服務
每當中國傳統節日臨近，患者的血糖都會出現劇烈的波動，在端午、中秋、春節，這三個節日期間，糖尿病患者的血糖波動尤其劇烈。
從表格數據可以看出，整體血糖檢測次數呈上升趨勢，血糖總體異常比例呈波動趨勢。丁香園會利用這種數據分析，為患者制定出個性化的干預措施，提醒患者注意血糖、控制飲食。
總的來說，丁香園的經驗是數據+服務雙輪驅動。無論是用戶的行為數據、業務的運營數據、內容數據、問答數據、調研數據，只要丁香園能夠採集到的高質量數據，通過分析，都可以幫助企業提供更精準的服務，幫助企業找到合適的客戶人群，幫助產品獲得更好的運營。高質量的數據才能帶來高質量的服務，高質量的服務才能產生更多的高質量的數據，二者是相互相生、相互支持的關係。
開放與共享是未來的主旋律
雖然本次會議的主題是“健康醫療大數據賦能醫療變革”，但從各家企業的發展來看，這種變革的推進離不開人工智能的推動。正如阿里健康人工智能實驗室主任範繹說所，未來屬於“醫療+AI+大數據”。
在新的趨勢下，醫療領域的數據孤島問題將逐漸瓦解，而資源分配問題也將慢慢緩解。在如今的時代，企業需要用融合與開放的思維，重新審視醫療行業。地基已足夠堅固，但我們依舊任重而道遠……
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