視訊中國·為民網（融媒體編輯 餘梓林）醫療真的是一門高門檻專業性的生意？醫療服務必須一對一個性化才能實現？這似乎是行業的共識，答案似乎也是肯定的，但真的是這樣嗎？從個體角度講，醫教與醫治同等重要；從群體角度，特別是全社會資源利用率角度講，醫教的重要性要遠高於醫治本身，不得病是關鍵，發病初期自救自治或者周邊普通人的協助治療更為關鍵。
你做大健康生態，總有所謂的專家站出來指責說：醫療健康專業門檻高，不是人人都能做；互聯網的優勢在於一對多，但醫療健康必須是一對一業務形態……因此，對互聯網醫療生態，看衰者有之。但看好者認為，除了極個別病症，絕大多數病症依然具備群體共性，也就是就像買衣服和鞋子等等一樣，疾病的診療並沒有所謂的“一對一、個性化”的需求，比起購買衣服、鞋襪有大小顏色之分，疾病的診療幾乎在特定群體中，千篇一律。
難怪馬雲放言，三十年後絕大多數醫生都會失業。
一、醫療從業門檻是否真高？
這是一個真實的故事，美國知名心臟病學家、基因組學教授埃裡克·託普在他的著作《未來醫療》中介紹了他的一位患者：金·古德賽爾。這是一位四十多歲才被診斷為患有一種罕見心臟病的患者：心律失常性右室發育不良（簡稱ARVD），ARVD是脂肪浸潤後纖維以及脂肪組織侵入心肌所致，尤其是侵入右心室心肌。屬於典型的常染色體顯性遺傳病。
1、專家醫治方案
金·古德賽爾的主治醫生為她制定治療的方案是：“為她的心臟植入除顫器，當除顫器檢測到她的室性心律失常發作較為嚴重時，將同步釋放電脈衝進行體內除顫，將心率修復正常。”
不幸的是，金·古德賽爾的室性心動過速總是反覆發作，在過去十多年間她的心臟除顫器已經讓她休克過好幾次。這一切對她身體的傷害可能比任何人想象的都嚴重，因為每次在金·古德賽爾處於完全清醒狀態釋放電能時，她會感覺像有一塊木片在她胸口猛烈震動，這種恐懼和疼痛讓她的情緒幾乎奔潰。
之後，金·古德賽爾的健康急轉直下，開始出現肌肉無力及多種神經系統疾病的症狀。她無法拿起餐具吃飯、步態速度不穩、行走困難、腿部發麻、小腿肌肉萎縮等等。從她從梅奧醫療研究中心診斷的結果看，她患上了罕見的軸索性腓骨肌萎縮症（CMT），這是一種極其罕見的疾病，發病率極低，多發於幼兒期，同樣具備遺傳性。
當金·古德賽爾詢問醫生和專家們，她為何會患上這類疾病時，醫生只能回答說運氣不好。
2、久病成醫
不認命的金·古德賽爾並不相信自己只是運氣不好，於是她開始了尋找病因的歷程。金·古德賽爾花了無數日夜閱讀網上能找得到的相關文章，其中包括相當晦澀難懂的專業內容。除了大學生物課以外，金·古德賽爾沒有任何醫學專業背景，但她學到了很多遺傳學知識。
逐漸地，她越來越擅長查找出她在閱讀的文獻中出現過的某些特定基因和分子途徑。最終，她發現了一種罕見的基因突變，即LMNA基因突變可以將她的心臟和神經系統的疾病聯繫在一起。
於是，她回到了梅奧對這個特殊的基因進行測序，結果發現此基因確實存在突變。瞭解基因突變以及相關生物學通路後，她開始改變飲食習慣，從而緩解了部分神經系統症狀。
3、案例啟示
這是一個非常特殊的案例，但也是一個非常了不起的案例，當專業的醫生甚至專家對金·古德賽爾宣判了“死刑”後，金·古德賽爾自己通過努力，找到了自己身上極其罕見和複雜的遺傳疾病組合的根本原因。而這個能力在多年前的基因學發展技術上，是根本無法實現的。也是最近幾年，有了足夠多的人類基因組序列和因突變的知識，才可能破解這樣的病歷。
案例的關鍵不是金·古德賽爾病變的特殊性，而是一方面，找到病因是需要獲取所有專業的科學文獻和基因數據庫的，才有一定的可能性破解這樣的疾病，絕大多數人一不知道去哪找，二是社會根本不提供這樣的基礎服務，三是就算有基礎服務，大多數人群也不知道如何尋找、使用、解讀等等。另一方面，患者自我通過努力，提升醫療健康的認知實際上對找到病因至關重要。當然，患者的努力的前提也是要有便攜的通道提供數據、資料等支持。第三方面，就是關於現有醫療結構中醫生的問題，試想一下，什麼樣的人能夠特殊到讓醫生利用所謂的同理心，花費大量的時間、精力和資源來尋找最優的醫治解決方案？我想除了家人，某些VIP、以及醫生自己以外，並不存在第四種可能。患者首先一定要認識到，醫生也是一份職業，和掃大街、做生態戰略諮詢、開罰單、賣漏油奔馳等等崗位並不存在本質上的差別，絕大多數都是流水線上一個的標準化操作流程，規範這些標準操作流程的系統制度才是關鍵。而能為自己健康和生命負責的，只有也只可能有一個人：就是你自己。第四方面，如果醫治知識足夠容易獲取，那麼普通患者稍加專業的培訓，都有可能成為專業的自我診治師，如果醫治基礎設施足夠成熟，稍加專業培訓，也同樣可以成為治療師，這個培訓的場所可以在學校，也可以在社區，公司等等。
所以，我的觀點很明確：從個體角度講，醫教與醫治同等重要；從群體角度，特別是全社會資源利用率角度講，醫教的重要性要遠高於醫治本身，不得病是關鍵，發病初期自救自治或者周邊普通人的協助治療更為關鍵，之後才是醫院專科醫生的診治和康復的過程。
我們討論的問題，又回到了前面關於生態本質的：精準健康管理和精準醫療的基礎設施建設。醫教的基礎設施和行業統一的數據管理平臺（主要包括共享處方、GIS或者健康檔案等部分等等），本篇重點分析醫教的基礎設施和供給側擴容，下一篇分析行業統一的數據管理平臺的建設。
二、醫教是大健康生態的基礎設施
醫療教育是大健康生態的基礎設施，優質醫療教育才是真正的供給側擴容方式（關於供給側擴容，請參考：通過賦能為供給側擴容，從而發展增量 | 保險業智慧運營（五））。進行高效的供給側擴容，讓原本不可能進入的供給者進入生態供給，擴大供給數量，是生態成功的一個關鍵前提。
在醫療健康領域，供給側擴容的典型方式有兩種，一是通過複製醫生大腦為所謂的“低端醫生”和“低端衛生員”“健康管理者”“營養師”等等所謂的持證人員賦能，從而實現擴容，二是通過醫療行業知識庫為普通人賦能從而實現擴容。
所有這一切，都離不開醫教。
1、基礎教育
過去四十年，中國人用四十年的時間完成了歐美髮達國家幾百年的經濟建設，但四十年的物質發展卻難以追趕上歐美國家幾百年的精神建設，物質發展過快導致文化建設撕裂甚至斷層是未來中國經濟發展，特別是打造屬於中國的世界級品牌的一大挑戰。在醫療領域，就是基礎教育出發的精神、醫教、藝術等等建設。
也就是說：相比於物質建設的充裕性，很多人在廣義範圍內的精神建設是嚴重匱乏。你看到的各種奇葩的社會現象都有其底層的原因，這就是其中一個。
隨著物質生活質量的近一步提升，國人將會越來越重視身體健康和精神建設。前者的關鍵就是醫教，醫教最關鍵的一步就是基礎醫療教育。從小首先學習怎麼獲取專業醫療知識的方式方法，其次在學習關於健康管理、自救、他救以及通過足夠便捷的醫療知識數據庫，實時獲得自己與家人體徵、健康信息、基因信息、家族病史等問題，並獲得相應的專業診治方向的指導等等，將是未來大健康生態最大的看點之一。
2、複製醫生大腦的能力開放給普通人
在大健康生態首篇中（原文點擊此處：為什麼微醫、平安好醫生和阿里健康都沒做出真正互聯網大健康生態？）我指出，我國的基礎醫療供給存在六大缺口（不是短板，是缺口），如下圖：
破局大健康生態，顛覆醫患關係：醫療健康教育遠比醫治更重要
圖01：我國基礎醫療供給六大缺口 來源：李有龍《保險業生態戰略系列培訓課程》
實際上，整個業務鏈條向前推演的話，在健康管理領域，我國健康管理產業也是存在極大的缺口的，他們分別是基礎健康教育建設不足、缺乏專業權威且普通人易得的健康資源平臺、足夠數量的專業健康管理人員（這一點全科醫生可以替代）、缺乏現成易用的健康管理IoT硬件、缺乏心理健康的基礎設施以及最後國民整體缺乏健康管理的足夠認知，最後兩條的問題也可以歸結給第一條關於基礎教育的問題。
實際上在健康管理和就醫診療之間，還存在一個過渡地帶，這個地帶的健康醫療服務也存在嚴重的供給短缺。同樣的，從就醫就診之後出院到完全康復的這個環節，我國的供給狀況也是非常短缺的。
所有這些都是大健康生態可以嘗試切入的點。通過切入點再向整個醫療服務延伸，就會事半功倍。
由於基因進化的種種原因，人體更偏向於那些容易獲取“多巴胺”獎賞的行為，例如吃甜食、性行為、食肉等等，但像教育、認知提升和減肥塑身這些行為往往都是反人性的，因為得不到類多巴胺物質的實時獎賞。因此健康教育就會難上加難，在這種情況下，能做的只有兩條：盼望用戶提升認知變得非常理性，讓系統2戰勝系統1，這就像你設計了一款產品當前市場沒需求，你準備大量生產等待用戶需求行為的改變，純屬賭博；第二個就是洗腦，洗腦的唯一方式就是重複、重複、重複...重複的前提是啥，一定要有正確的資料或者數據，而複製頂級醫生大腦的計劃，就是建立行業資料庫的一部分。
我會在後面一篇文章中關於怎麼實現“供給側擴容”中詳細闡述這一部分，實際上覆制頂級醫生的大腦，將它開放給全體醫務人員，並根據實際需求部分開放給普通人，這個過程就是在對供給側進行擴容。
這個邏輯非常簡單，第一個，針對醫務人員開放的部分，市場對頂級醫生的需求幾乎是無底洞，但頂級醫生數量全國不到千名，如果能成功複製頂級醫生大腦，每一個專業的醫務工作者經過適當的培訓，是否都開了“金手指”一樣？這是肯定的。也就是說我們並不能通過複製醫生大腦解決頂級醫生的數量，但可以賦能一千多萬醫務人員達到或接近頂級醫生的水準。
第二個，針對普通人的部分，通過專業的手段自我管理，不得病，小病在家搞定，特殊情況能施以專業的救助就夠了，這些能力的習得，也需要有一個專業的開放平臺進行系統化的教育。如果能從源頭上堵塞錯誤的發生，這對我國甚至世界的醫療行業會是多大的變革？像現如今的大小疾病都跑三甲醫院導致三甲醫院人滿為患的情況，是否可以得到極大的緩解？我想答案是顯而易見的，一方面是人通過專業的手段對某些疾病進行了有效的預防，患病概率大大降低；另外一方面，小病小痛患者自己在家就可以搞定，自己搞不定的有全科醫生搞定，跑醫院的概率大大降低。
小痛小癢跑醫院，一方面對整個社會資源造成了極大的浪費；同時對大醫生來講，一點成就感都沒有，同時他的時間利用率也是極低的；對患者來說，實際上除了心理作用，並沒有太多的幫助，而且還造成了極大的時間和精力的浪費。這是一類極端情況。
另外一種極端情況就是小痛小癢的就醫通道不暢，有相當大一部分人，特別是農村地區的患者，選擇了一忍二拖三等等看，最後小病拖成大病，小傷拖著重疾。這個道理也非常的深刻，患者不選擇救治的問題要麼是對健康認識不足，要麼基礎醫療離他太遠，要麼就是骨子裡的錯誤認知導致。第一個要看醫教，第二個要建設基礎設施，第三個是哲學問題，就像長江大壩上每天堵白蟻窩的人，日常情況下誰會覺得他們的功勞大？但如果有一天因為白蟻窩導致決堤，有人跳出來力挽狂瀾堵塞決堤口，立下大功。你說這兩個人誰的功勞大？現實世界中的人就喜歡英雄故事，所有人都會不約而同的選擇後者，實際上能從源頭堵塞錯誤的人的功勞更大。就像我們做保險業生態建設戰略諮詢的課程《保險業生態戰略系列培訓課程》，除了從認知、思維、時代邏輯和具體落地四大環節認識生態建設以外，更重要的是希望從源頭堵塞大多數錯誤，這個過程看似不創造價值，實際上可以避免大規模的戰略錯誤導致的人、財、物和時間的浪費。
再看大健康領域，如果真的能實現上面這種兩種情況，對整個資源利用率而言，將是多大的提升啊？當然這一切的基礎是要構建兩個關鍵的數據庫，一個是行業性數據庫，一個是個人的GIS，這次主要分析個人GIS。
3、構建個人人體GIS，匹配個性化醫療健康教育
人體GIS這個概念最早源於前面提到的這本叫《未來醫療》的書，GIS是Google地圖上中一個叫“地理信息系統”的英文縮寫，埃裡克·託普醫生在前面加了人類/人體字樣，人類GIS有人口統計學、生理學、解剖學、生物學、環境學等多方面多層信息構成的一個豐富的多維度信息嵌合體。如果所有的這些數據都得以完備的完成並有效利用，一個數字化的個體醫療體系也就形成了，如下圖，主要包括12個維度：
破局大健康生態，顛覆醫患關係：醫療健康教育遠比醫治更重要
圖02：人體GIS模型圖 來源：《未來醫療》
（1）社交圖譜與表型組：社交圖譜，社交圖譜和健康的關係在於所謂的潛移默化的影響，也就是我們所說的圈層，圈層對人的洗腦作用是非常的大，例如你的閨蜜天天酗酒吸菸逛夜店，很大概率上你也是存在酗酒吸菸和逛夜店的習慣；當然，如果你的閨蜜跑步健身逛書店，你很大程度上也是喜歡運動和讀書的人。生活中我們經常會聽說周圍女孩子來大姨媽的時候，會導致一大片女孩子被“傳染”，胖子要有一般都是一出一窩等等，這就是社交圖譜在健康領域的現實意義。
其實，社交圖譜中包含了大量的與健康有關的信息，其中就包括人口統計資料、人口分佈位置，個人的家庭和朋友、朋友的朋友以及各自的興趣愛好、受教育程度、認知水平、對待小動物的態度、各種照片和動態等等，得益於互聯網的發展，這些都可以定量的存儲在各種社交產品中，例如美國的facebook，中國的微信等，並被定性的統計分析加以利用，從而挖掘其中的價值，例如從這些所有信息數據裡可以提煉分析出你的健康狀況，而醫療圈普遍還沒有把這些信息視為個人健康背景的重要組成部分。
另外就是表型組，傳統意義上認為是依靠病歷獲得的患者基本信息和臨床特徵，包括患者的年齡、性別、職業、家庭史、用藥、症狀、手術史和既往診療過程，還包括其他體格描述，比如身高、體重、外觀和重要生命體徵。
（2）傳感器和生理組：醫療健康領域早期的自然屬於各種各樣的血壓儀、心率監測設備等等，隨著AIoT的發展，各種可穿戴式智能設備得以低價走近個人消費者，所有人都可以輕鬆地通過各種app連接到手機上獲取各式各樣的信息，例如人體的生理數據，包括血壓、心率、呼吸頻率、血氧、心率變異性、心輸出量、心博量、皮膚電反應、體溫、眼壓、血糖、腦電波、顱內壓、肌肉運動和其他指標。
很多時候，僅僅通過一款智能手機就能簡單又方便的檢查眼睛、耳朵、頸部血管、心臟、肺部、腹部甚至做胎兒的檢查等等，同時還可以向全網任何人分享這些醫學影像，特別是將檢查結果分享給自己的全科醫生從而實現零障礙交互。相比在傳統的醫院流程中，要做一個簡單的檢查，所耗費的心力、精力和情緒資源，簡直可以忽略不計。這對整個社會而言，是多大的效率提升和資源的節約啊！！！
隨著AIoT的發展，特別是到目前為止，全行業都在期待AIoT領域能像2007年iPhone發佈一樣出現革命性的產品，導致整個人類的交互方式產生巨大的變革，到時候我們的身體機能將得到前所未有的延伸，人類對自身健康的認知也會得到空前的提升。當然這一層面都是集中在可穿戴和無創傳感器範疇，除此之外還有另一個方向就是納米芯片。
納米芯片的前途，主要是嵌入人體，例如嵌入血管中來監測癌症DNA信號，免疫激活、提示急性心肌梗死和中風的基因組信號等。如果有一天艾倫·馬斯克幻想的腦機接口真的得以實現，集合納米芯片，對人體健康的管理是不是會邁入新的階段？
（3）成像和解剖組：磁共振成像、CT掃描、超聲波等可以使人體的解剖結構清晰可見，但是目前做這些檢查只能在醫院實現，並且我們也很難拿到原始的數據。但是在其他方面，可以通過一部智能手機或者其他小型設備就可以檢查眼睛、耳朵、頸部血管、心臟、肺部、胎兒等，並可以向其他人分享這些數據，我們自己也可以在平板和手機上查看自己的解剖構造影像。
（4）測序和基因組：基因組就很簡單了，我們的DNA系列中的60億個A、C、T、G鹼基中，98.5%的鹼基是不會構成基因，編碼蛋白質的19000個基因只佔到1.5%，它包含著我們生命的所有密碼。過去十年，基因測序的費用打破摩爾定律，出現大幅度的下降，不再具有高價格的門檻，讓每個人都有自己的基因數據成為可能。憑藉基因測序，我們找到了可以解釋遺傳性疾病的罕見序列變異體，從而逐漸認識了罕見病的發病原因。對罕見的線粒體疾病進行分子基礎診斷的潛力在不斷增強，疾病的診斷率已從1%上升到60%，這在很大程度上要歸功於基因診斷技術。
關於測序，當前的技術依然有很多侷限因素。另外一些激進分子在實驗室幹著各種各樣我們無法察覺的“危險行為”，部分行為很可能因為一個人活著一個團隊的失控導致整個人類進入的加速滅絕的狀態，也不是不可能。當然滅亡是遲早的事情，只是時間週期的問題。
（5）轉錄組：細胞必須把DNA分子中的遺傳信息轉錄為RNA後，我們才能對其測序，數十年來我們一直知道這一點，但最近我們才開始重視RNA。我們不僅發現了RNA的許多形式和特徵，而且越來越清晰地瞭解到RNA對基因表達調控的影響。這就是轉錄組學的發展過程，技術演變是如此迅速：人類已從嘗試探測全基因組的基因表達發展到了RNA測序。可以利用RNA測序來探測基因融合以及不同RNA的廣泛分類。
（6）蛋白質組和代謝組：在常規的實驗室化學反應中，如在對肝臟和腎臟的功能進行測試時，人類就發現了蛋白質的存在。如今，個體蛋白生物學的視野得到了極大地拓寬，為此我們可以明確自身抗體（直接對抗自身蛋白的抗體）的存在並解釋蛋白質間的相互作用。類似的，採用質譜分析法，可以評估一個人在某個時間點產生的所有代謝物。通過這種方式得到的結果是全局性的，與大多數實驗室採用的對單個或者單組蛋白質或代謝物進行分析得到的結果差異巨大。我們將踏進一個以個體為單位進行研究的時代，可以隨時瞭解個體全方位的RNA轉錄、蛋白質和代謝物的情況，為公正全面地理解個體即時生物學創造了非凡的條件。
（7）微生物組：不知道你有沒有聽過抗生素進入中國所製造的第一場事故，治好了外傷卻導致內臟全部腐爛死亡的軍中悽慘故事。我們是由9/10的微生物、1/10的人體組成的，但通過細胞統計數據來看，這是事實。微生物組是個體和外界環境之間的連接口，對其的醫學研究已遠遠超出了我們的預見，它們對肥胖症、癌症、心臟病、過敏症和自身免疫性疾病等都有影響，其中腸道微生物組的影響作用尤為突出。
（8）表觀基因組：通過DNA鹼基甲基化、組蛋白修飾、染色體重塑的途徑對DNA進行修飾和包裝來控制基因表達發生可遺傳的變化，是如今基因生物學又一項高度活躍的研究內容，如DNA鹼基甲基化可以使基因保持沉默。現在，評估基因的某段特定片段而找到表現基因的標誌物，從技術角度已經很容易實現了。表觀基因的改變是可以遺傳的，不涉及DNA序列的改變，表觀基因重塑對許多疾病都有影響，包括癌症、糖尿病、自身免疫性疾病以及心血管疾病等。
（9）暴露組：通過電磁輻射、空氣汙染、花粉傳播、食物上殘留農藥等汙染途徑，環境對醫療保健的本質產生了深遠的影響。很多無線電連接設備或裝於手機內的環境傳感器已經或者正在被開發，用以量化和追蹤這些汙染對人體的影響。
總體來說，以上10種組型全方位展現了個體的面貌，幫助醫學向前發展的同時也讓我們不斷獲取了更廣泛的信息。我們對人類整體GIS數據進行展望，並不代表這已經具有可操作性，不僅是因為費用高昂，而且當下所產生的數據已然遠遠超過了我們的解讀能力。然而，它卻具有可行性，它代表著人體數字化的開端，為個體化醫療打下了實實在在的基礎。
