演講| 吳炯（和風投資董事長、前阿里巴巴CTO）

整理| nJoy

△ 吳炯在“2016初橙·中國互聯(lián)網醫(yī)療健康大會”大會現(xiàn)場

4月16日，吳炯（和風投資董事長、前阿里巴巴CTO）出席了2016初橙·中國互聯(lián)網醫(yī)療健康大會，并發(fā)表了主題演講。

有意思的是，吳炯在分享后半段集中闡述了醫(yī)療人工智能代替全科醫(yī)生進行轉診的可能性，以及訓練醫(yī)療人工智能的兩個途徑。

即便經過整理，吳炯的演講全文、觀眾問答加起來依然接近6000字，因此初橙將吳炯的幾個觀點先提煉出來：

以下是吳炯的演講原文：

各位朋友，各位阿里的老同事，大家下午好。很高興又一次來杭州的夢想小鎮(zhèn)，跟大家聚在一起，聊聊互聯(lián)網醫(yī)療創(chuàng)業(yè)的新格局。

互聯(lián)網醫(yī)療這個行業(yè)，我已經算是一個所謂的業(yè)內人了，最近這幾年我也關注的特別多。去年4月份，在北京的活動上，我做了一個演講，講了三點。 一年之后回過頭來看看當時講的觀點，會有些什么變化？

“顛覆醫(yī)療”是一個非常有問題的口號／

我記得講的第一點：“顛覆醫(yī)療”的這個口號害了很多創(chuàng)業(yè)者。

這一點在今天仍然很適用，中國醫(yī)療體制的改革不可能是一蹴而就的，也不可能在很短的時間內有一個翻天覆地的革命性變化。就像中國從1978年開始的經濟改革一樣，它是一個漸進的進化過程。醫(yī)療這個行業(yè)只會更保守，只會更慢，所以必須創(chuàng)業(yè)者要在體制允許的范圍內和現(xiàn)有體制達成一個緊密的合作，一個良性的互動。

創(chuàng)業(yè)者必須要和政府的主管機構、醫(yī)院管理團隊、現(xiàn)在的醫(yī)生體制有一個良好的銜接，不是所謂的顛覆。顛覆的意義在于掀翻，沒有什么人愿意被你掀翻掉。我看到很多創(chuàng)業(yè)者天天叫著“顛覆醫(yī)療”的口號，甚至在一些媒體、公眾場合，和一些醫(yī)院院長、醫(yī)療機構主管去辯論，然后相互攻擊，甚至謾罵，我覺得這個對創(chuàng)業(yè)沒有幫助。

今天在互聯(lián)網醫(yī)療創(chuàng)業(yè)領域里，做得最大、最有影響力的幾家公司，都是和現(xiàn)有醫(yī)院達成合作，幫助他們做一些漸進式的改革，這才是一個比較明智的方法。如果20年、30年以后回頭看，發(fā)現(xiàn)整個醫(yī)療行業(yè)發(fā)生了翻天覆地的變化，在這里有幾家公司起了關鍵性的作用，你可以用這個詞——“顛覆”?！邦嵏病笔菑?015年開始，或者2016年開始。但是，你不能從開始那一天就叫著“顛覆”的口號。

打個比方，像支付寶、微信支付這樣的支付企業(yè)，對整個中國金融行業(yè)，是可以用“顛覆”這兩個字形容的。但是，如果2004年馬云剛開始做支付寶的時候，他就打著顛覆金融、顛覆銀行的口號，那麻煩了，就沒有今天的支付寶，沒有今天的螞蟻金服。道理是一樣的，所以“顛覆醫(yī)療”是一個非常有問題的口號。

互聯(lián)網醫(yī)療是為數不多的創(chuàng)業(yè)機會／

我去年講的第二點：醫(yī)療行業(yè)是今天中國互聯(lián)網、移動互聯(lián)網剩下的最后也是最大的機會。這一年多來，這個行業(yè)里的創(chuàng)業(yè)者和投入到這個行業(yè)的資金都證明了這個觀點。

今年，整個大的投資環(huán)境變冷了。去年下半年股市開始急劇往下走，到今天也沒有恢復。VC和PE的投資也隨著資本市場的變冷而變得很謹慎。

在投資界，O2O一定程度上變成一個臟字，很多人對于O2O公司避之不及。但現(xiàn)在互聯(lián)網醫(yī)療仍然是一個熱點，可能是熱點中的熱點。

去年年底微醫(yī)集團又從幾個最知名的投資機構——高盛、騰訊、復星集團、國開行——非常有份量的投資機構融了3億美元。現(xiàn)在整個投資環(huán)境趨冷的情況下，更多的資金聚焦到互聯(lián)網+醫(yī)療這個行業(yè)里面來。

互聯(lián)網的價值，在于連接和匹配／

去年我講的第三點，我強調了互聯(lián)網的精髓，互聯(lián)網能夠做的最好的事情，互聯(lián)網的附加值最大的地方，叫所謂連接和匹配，可以智能化的進行匹配。

中國整個醫(yī)療行業(yè)面臨著一個首要大的問題，是資源配置的不協(xié)調，資源的不匹配，大家都在爭奪很有限的高端醫(yī)療資源，大家都蜂擁到那些最好的三甲醫(yī)院去。有些沒有患了重疾的病人，并不需要最好的醫(yī)生。但是，他們都盲目地到三甲醫(yī)院，就去搶知名醫(yī)生的號，造成了醫(yī)療資源嚴重的不匹配。

我當時強調互聯(lián)網是一個非常好的工具，解決連接和匹配的問題。回頭看看最成功的互聯(lián)網公司，它都是在極致的發(fā)揮了互聯(lián)網連接和匹配的特性。阿里、淘寶做的事情是匹配買家和賣家，買家、賣家輕松找對方，這是以前阿里的價值訴求。百度，做了人和信息的完美匹配。騰訊，騰訊是個社交網絡，人和人之間的匹配。

我去年講的這一點的核心內容，如果有一家偉大的互聯(lián)網醫(yī)療公司，它的核心附加值應該仍然是連接和匹配這件事情。但是怎么樣連接匹配呢，是病人和醫(yī)生正確的連接和匹配。

全科醫(yī)生是分級診療、轉診的基礎／

剛才我提到中國醫(yī)療行業(yè)很大的問題是資源分配的不均衡，這里造成這個情況，是因為今天的醫(yī)學，現(xiàn)代醫(yī)學。西醫(yī)的一個特點，每個醫(yī)生的專長仍然分得非常細。一個名醫(yī)，最擅長的幾種病就是那么三五種，出了他的研究領域之外，可能別的病找他都是浪費了他的時間，浪費了這個資源。所以把這個病人得的病和醫(yī)生的專長匹配起來，非常重要。

以今天的技術，互聯(lián)網、移動互聯(lián)網，有沒有辦法智能化的做自動匹配？可能我們的技術還沒有到這個水平，我很期待今后五年、十年里面，人工智能的技術可以快速的發(fā)展，能夠做這樣一件事情。但是在今天，互聯(lián)網的智能化還沒有智能到這個程度。

在這個階段怎么解決智能匹配的問題？我提出的觀點，需要先知道誰最了解這個醫(yī)生的專長呢？有人說為醫(yī)生打很多標簽，但標簽通常是很不準確的，每個醫(yī)生都想盡量提升自己，包裝自己，所以很多標簽都是名不副實的。通過標簽用文字搜索的方法，百度搜索的方法，通常找到的醫(yī)生不解決根本問題。

那么誰最知道某個醫(yī)生真正的專長，他的學術研究專注的方向，他治病的功底在什么地方？是別的醫(yī)生，是這個醫(yī)生的同事、同學，經常和他交流，一起開會。微醫(yī)集團去年推出的系統(tǒng)，就是“團隊醫(yī)療”，把醫(yī)生和醫(yī)生之間相互做了一個網絡，這個網絡是做轉診。當我看到這個病人，發(fā)現(xiàn)他需要專家關注，需要找一個好的醫(yī)生；我也知道我的同事、同學——另外一個醫(yī)生，他研究的項目剛好就是這個病人的病。然后，我就可以把這個病人通過轉診，介紹給具有專長的醫(yī)生。微醫(yī)集團做的“團隊醫(yī)療”試圖解決這個問題。

微醫(yī)集團建了五六千個醫(yī)生團隊，短短一年來成績非常大，轉診已經開始運作起來。

通過這樣的實踐，我們也發(fā)生了很多問題。剛才我就說了，我們期望這個醫(yī)生來做轉診，來做推薦，把病人推薦給專家，推薦給別的醫(yī)生。所以第一線的醫(yī)生非常重要，他首先接觸到病人，他要做一個判斷，這個醫(yī)生，這個病人是不是應該看專家，然后應該去看哪個專家，這個判斷很重要。

這個醫(yī)生是誰來做的，就是我們經常聽到的所謂全科醫(yī)生、家庭醫(yī)生。他不是專家，所有的病都可以找他，但他可以做分診、導診。整個中國的醫(yī)療行業(yè)環(huán)境里，全科醫(yī)生是一個重大缺失的環(huán)節(jié)，數量嚴重不足。還有，在僅有數量不多的全科醫(yī)生中間，他們所受到的培養(yǎng)和教育程度嚴重低于患者想要的標準。

全科醫(yī)生人數很少，而且通常不專業(yè)，他給你的轉診意見，可能都不如一個不懂醫(yī)的親戚朋友給你的建議。而且挺糟糕的是，這個情況可能不是短時間里能夠解決的。

我們需要趕快培養(yǎng)更多專業(yè)的全科醫(yī)生。十年種樹、百年育人，培養(yǎng)一個稱職的全科醫(yī)生，絕對不是幾天、幾個月就能夠做的事情。整個中國醫(yī)療體系要實現(xiàn)資源的匹配，需要全科醫(yī)生，這會有一個時間周期的過程，也是一個重大的缺失。

缺乏全科醫(yī)生是一個缺失，可能也會是一個市場的機會。比如剛才說的，我們需要培養(yǎng)大批合格的，很大數量的全科醫(yī)生。在培訓、教育上面有這么一個機會。

△?吳炯在"2016初橙·中國互聯(lián)網醫(yī)療健康大會"上進行分享

人工智能對醫(yī)療行業(yè)價值非凡／

最近這幾個月非常熱鬧的話題是人工智能， Google的“阿爾法狗”打敗了李世石。人工智能可能會開發(fā)一些實踐性的產品，幫助我們解決很多問題。我們是不是可以開發(fā)出機器人全科醫(yī)生來幫我們做分診、導診這件事情？

很多人想在互聯(lián)網醫(yī)療中創(chuàng)業(yè)，跟他們探討這個問題，我說中國非常缺合格的全科醫(yī)生，機器人全科醫(yī)生可以做自動分診、導診這件事情；人工智能是不是有這樣的項目，誰愿意開發(fā)，誰想開發(fā)？

這就把互聯(lián)網、移動互聯(lián)網更往前推進了一步，不單單是做連接和匹配，這是智能化的連接和匹配，這是人工智能。像這樣的項目，我覺得會是今后五年、十年之后創(chuàng)業(yè)的熱潮。后互聯(lián)網時代創(chuàng)業(yè)的熱潮，必然很多的創(chuàng)業(yè)項目都會包含著人工智能因素。

今天醫(yī)生誤診率是相當高的，很多專家都會誤診，因為中國全科醫(yī)生教育培訓的水準仍然不夠，全科醫(yī)生的誤診率更高。即使在英美這樣的發(fā)達國家，誤診率還是高達30%~40%，甚至更高。

在這么高誤診率的情況下，機器人可以比人做得略好一點。如果普通醫(yī)生誤診率在35%，機器人做到30%，就說明這就是一個有實用性的機器人。

打造醫(yī)療人工智能最缺大數據／

最近這幾年，人工智能發(fā)展很快，像“阿爾法狗”這樣的超級機器人開始出現(xiàn)，很重要的兩個原因。

第一個，計算能力大幅提高。計算能力的提高，不是因為超級計算機，是因為互聯(lián)網，互聯(lián)網把很多小型計算機的計算能力結合在一起。大家都知道云計算的方法，把小型計算機的計算能力集中在一起，形成了非常大的計算能力。

第二個是算法的改進，像“阿爾法狗”這樣的系統(tǒng)，用現(xiàn)在最先進的算法——“深度機器學習”。不需要為這些機器人醫(yī)生制定它的算法規(guī)則，只要給它大量的數據，它自己會總結歸納。電腦，計算機自己可以總結和歸納一個規(guī)律，你只要給他一個大量的數據，這就是所謂的深度機器學習。

我們如果要造一臺具有診斷能力的醫(yī)療人工智能，最重要的是需要有大量的數據來訓練這個機器人。算法、計算能力不是問題，現(xiàn)在要造一臺醫(yī)療機器人，最缺的是大數據。

在我覺得可能有兩個方向試著突破：

第一個方向是大量的電子病歷。現(xiàn)在非常可惜，很多醫(yī)院都是劃地為牢，他認為這些電子病歷都是醫(yī)院自己的財產。如果一個創(chuàng)業(yè)公司找醫(yī)院要電子病歷作為培訓機器人的大數據訓練樣本。醫(yī)院都會說NO，這些醫(yī)院非常保守。因為他隨隨便便把電子病歷、把診斷記錄拿出去的話，他非常擔心一件事情，就是病人會用這個作為依據來告他醫(yī)療事故，這是他最大的思想顧慮，另外還有官僚體制上的問題。我知道這樣的創(chuàng)業(yè)公司，他們希望醫(yī)院給他們大量的數據，但是他們和醫(yī)院打交道幾乎都是吃閉門羹的。??

有些公司在做電子病歷，就是做電子病歷的工具，讓醫(yī)生能夠把就診記錄電子化、標準化。我覺得這是一個潛在的很好的數據來源，如果這樣的工具能夠上規(guī)模，吸引大量的醫(yī)生能夠使用這樣的工具。假以時日，這些工具里就會留存和積累下來大量的診療數據。這個數據可以成為機器人深度學習的樣本。

這是第一個方向，通過電子病歷來制造、培訓一個全科醫(yī)生的人工智能。

第二個方向，這個數據比電子病歷更客觀，就是醫(yī)療影像。我們去醫(yī)院里都拍過X光片，X光片是有專門的讀片醫(yī)生，醫(yī)院放射科醫(yī)生每天的工作就是看這些X光片，通過看片子，這個陰影可能是腫瘤，那個陰影可能是一個結石，這是放射科醫(yī)生每天做的事情。我覺得人工智能很快就會具備這個能力，它會學會這個能力，和醫(yī)生一樣可以看出來一個片子里是不是有潛在的腫瘤、結石。

制造這樣的機器人，同樣也是需要大量的數據，大量的樣本作為范本。你給他一個片子，然后告訴電腦，“這個片子是一個典型的情況，這是一個潛在的腫瘤?！蓖ㄟ^大量這樣的片子、案例給電腦看，通過機器深度學習，我們可以制造出讀X光片的機器人。

?吳炯在"2016初橙·中國互聯(lián)網醫(yī)療健康大會"上進行分享

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