中国“AI第一”宝座的百度，如何在医疗落地中塑造社会价值？（一） 自然语言处理, 人工智能, 羿戓信息, enCE

医疗领域一直以来都是AI的绝佳落地场景,而当AI医疗的触角伸向基层,这样的“落地”方式,让技术的“社会价值”更加明显地显露出来。
12月8日,《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)发布报告《AI医疗:亚洲的发展空间、能力和主动健康的未来》(以下简称MIT报告),一系列访谈+研究+实地考察给出了亚洲地区AI医疗的价值和前景分析,其中在中国市场上拿百度AI医疗的成果CDSS(“临床辅助决策系统”)作为重点分析对象。
报告中提到的CDSS,是百度基于自然语言处理、知识图谱等多种AI技术推出的循证医学临床辅助决策系统,从官网资料上看,包含辅助问诊、辅助诊断、治疗方案推荐、医嘱质控等多种功能。
而它当下应用的重心,恰恰主要在基层医疗赋能上。
据羿戓信息所了解，公开资料显示,CDSS现已落地全国1000多家医疗机构,覆盖18个省市自治区,服务医生数万人,MIT报告中,北京市平谷区的基础医疗借助CDSS的帮助,能够“更好地满足整个行政区域的医疗需求”。

(图片来自《麻省理工科技评论》发布的《AI医疗:亚洲的发展空间、能力和主动健康的未来》)

毫无疑问,光环加身、显得高大上的AI医疗,它最先、最有价值的落地,正发生在基层医疗身上,类似百度AI医疗与基层医疗的融合这样的案例,反映了AI技术在带来社会价值时将更快速得到认可的行业现实。
“基层医疗”与AI天然匹配,社会价值层面策略“稳赢“!
基层医疗问题很多,但总结起来,都离不开这四个——“恰好解决”,每一个都“恰好”可以被AI医疗自带的特性所“解决”:
1、医疗效率上的人才缺口
即医生数量少,数据显示基层医疗的主体地区——农村每千人口医师数为1．8人,仅为城市的45%。
类似百度CDSS这样的AI医疗系统能够通过辅助决策等功能,提升单个医生的能力和效率,在增加人员之外,提供缓解人才缺口的另一种方式。
2、医疗质量上的技术缺口
即不但人少,医疗能力也不足(包括设备设施),国家现在要求基层承担66种常见病的诊疗,客观地说执行率并不算好。
AI医疗介入,提供体系化、智能化的解决方案,例如CDSS可以覆盖4000+常见疾病,背后往往整合了大量权威医学知识来源。这些不说大幅度提升基层医疗的“医术”,至少对于帮助基层医疗实现匹配常需使用的医疗技术有直接价值。
3、医疗责任上的资源缺口
基层医疗与三级医院甚至全国性知名大医院注定只要“治病”不同,它除了承担普通百姓的一些小疾患,未来还更偏向于大众健康管理职责,是医疗“治”之外“防”的重要承载。
在我国慢性病压境(2．6亿慢性病人)、老龄化日益严重时(它们往往都依托基层医疗进行长期诊治),基层医疗是否能够承担起即将到来的巨大责任是存疑的。
而由“治疗”到“保健”转型要求基层医疗有更强的系统化疾病预防与管理能力。
AI带来的数字化、智能化医院管理体系建设,配合CDSS带来的效率和质量持续是解决这个问题的可行方式,只不过AI医疗必须配合更多医疗政策一起作为,这是一个浩大的工程。
4、医疗预期上的信任缺口
2017年中国三级医院以0．23%的占比,承担了总诊疗人次的21%;基层医疗卫生机构以94．5%的占比,仅承担总诊疗人次的54%。
这种剧烈矛盾的背后很大一部分原因是基层医疗无法得到大众认可,正如MIT报告中平谷区卫健委信息中心主任焦军锋所言,百度CDSS部署以后,“越来越多的患者来基层医院看病,而不像以前那样不分病情轻重就径直去大医院”,AI以高准确率、标准化不依赖个人的技术赋能,长期将根本上改变大众对基层医疗的心理预期,纾解三级医院的“拥堵”。
从上述四种“巧合”式的匹配,不难看出,百度AI医疗之所以选择赋能基层医疗,其社会价值不言而喻——科技巨头都在大谈特谈的科技向善,赋能基层医疗无疑是一种直接的实践呈现。
或者说,选择以AI赋能基层医疗,这与资本催熟的AI医疗行业大干快上,卖解决方案、卖服务器求短期变现有本质的不同,在社会价值层面,这种策略选择,某种程度上将产生“四赢”的结局:
社会层面:解决医疗资源少且分配不均衡的痛点;
基层医院/医生层面:提升基层医生诊疗质量和效率,减轻工作负担,增强职业成就感;
患者层面:享受到良好的医疗服务,很多时候不必奔波往返于大型医院;
AI医疗企业:社会责任与企业价值得到统一,例如百度,一方面树立积极的社会形象,另一方面也获得了医疗领域To B合并To G市场的巨大潜力。

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2019-12-11 19:44