“中国版沃森”临产：海虹PBM+AI缜密大局

文/本刊记者 张智慧

“中国版沃森”临产：海虹PBM+AI缜密大局

文/本刊记者 张智慧

一个看似常规的战略深耕举动，背后其实连着一个缜密的大局，向外界展示了海虹之于中国首个多维度人工智能医疗项目的非常规打开方式。

海虹智能医疗项目预发布会现场。

2016年12月21日，国务院常务会议审议通过“十三五”卫生与健康规划的当天，与北京相隔数千公里的海口，国内首款机器人辅助诊断系统从幕后走向前台，揭开神秘面纱。

在这场题为“海虹智能医疗项目预发布会”上，海虹控股（SZ：000503）总裁康健首次对外透露了该公司的人工智能战略，俗称“中国版沃森”。

与几个月前IBM刚刚全面升级的“沃森”机器人相似，海虹此次发布的“中国版沃森”，同样被赋予了非凡价值。如IBM高管所言：“从统计学上看，即使是经验丰富的医生也会出现判断或诊疗失误，这是人所无法克服和避免的，然而通过AI辅助系统，不仅可以更加准确地梳理海量信息，而且能提示人们可能的结果，当然最终的诊断还是人（医生）来决定。”

尽管是市场“后来者”，“中国版沃森”却拥有更多的应用价值和本土属性——除临床辅助诊断功能外，该系统还同时融合了医生专业图书馆、患者自诊断、健康管理、医保备案等贴近中国国情的实用化工具。

而支撑其庞大功能的，正是海虹运筹多年的PBM业务和大数据基础，以及在临床诊疗路径、药学、医疗医保政策法规等方面积累的知识库。

“PBM业务体现了海虹在医疗产业内的服务能力和公司价值，海虹智能医疗项目将成为海虹在PBM深耕细作基础上的战略重点。”康健表示。

这意味着在深耕医保控费、探路PBM模式7年后，海虹智能健康已从原有的B端服务逐步向C端延伸，以进一步挖掘其多年来在医疗大数据方面积累的经验和价值。

海虹的下一步设想是形成“PBM+AI”(医药福利管理+人工智能)格局，届时，公司的新增盈利点也将随之在PBM、商保、人工智能、患者等多个维度同步渗透。

“中国版沃森”图景

提到沃森，许多人早已不陌生，在2011年美国智力竞答电视节目《危险边缘》中，它战胜了两位实力极强的人类选手，赢得总冠军——它就是那个诞生于IBM手中的超级计算机。

鲜为人知的是，那一次亮相后不久，风头正劲的沃森就接过了美国安德森癌症中心的橄榄枝，在这家全球最好的肿瘤医院当起了助理医生，负责驱动一个名为“肿瘤学专家顾问”（OEA）的软件。如今，沃森就像躺在口袋里的专家，医生在OEA界面输入患者信息，几秒钟之内，他就会结合最新研究为患者量身定制多种诊疗方案，一行行罗列出来供医生定夺。

这正是信息快速更新的医学所急需的。

“医生是知识和经验门槛特别高、执业非常辛苦、知识系统庞杂又需要频繁更新的职业。” 康健表示，曾几何时，很多大医院每年动辄数千万去上马IT系统，但能够辅助医生临床诊断和治疗的专业工具却凤毛麟角，“医院几乎找不到合适的产品和服务”，“中国版沃森”的一个核心功能正是因应此空白，帮助医生来完成临床诊断。

海虹控股副总裁上官永强将其进一步定义为“诊疗决策辅助工具”，即：运用医学人工智能技术，为临床医生诊疗全程提供辅助诊断决策和推荐优选治疗方案，同时提供合作专家的临床处理方法和诊治结果，供医生参考借鉴。

“一旦医生与海虹智能医疗系统签约，就等于养了一台机器人，帮助医生完成诊断和互动学习的过程。”海虹控股大健康事业部副总经理张运江解释。

这种功能与IBM沃森机器人的设计初衷几乎异曲同工。

“他给医生选项，不必再自己翻找答案。”联邦驻IBM全球商业服务部管理合伙人安迪·马纳称，“医生仍是医生，沃森只是不可思议的决定支持者或决定制造工具。”

但海虹的“中国版沃森”并不满足于此，因为与生俱来的本土化特质，其在功能模块开发上也显得更接地气。

《中国医院院长》注意到，海虹智能医疗项目不仅能为临床医生提供全程辅助诊断，还会基于个人健康档案与支付结算标准，增加诸如个体诊疗信息、医保结算标准、同业临床处理参考等提醒服务，进而帮助医生自动匹配临床常规和合理诊疗方案。

在诊断、治疗之外，此系统亦可作为医生的私人图书馆，全面收录临床指南、用药指导、细分专业学术文献、医保政策、卫生计生委公示全国典型范例、医生病例交流等临床常用资料。

而“签约管理工具”是“海虹版”适应中国国情，响应“家庭医生签约制”的又一创举。借助该项目，可在第三方经办基础上促成参保人与医生建立长期服务契约，并推进医保备案。

不仅如此，海虹智能医疗项目还同时开辟了面向患者的“健康闹铃”“智能就医助理”“健康福利顾问”等一揽子服务。当患者下载相关APP后，系统一方面可依据其提交的诊疗信息和诊疗常规中的概率测算，建立基于条件触发的提醒机制，对个人健康进行动态干预；另一方面则可结合其健康状态、医保支付能力、地域医疗条件等因素，提供可及的医疗资源选项，从而最大限度地减少跨级、跨区域就医带来的个人负担和医疗资源的系统性浪费。

“PBM + AI”双引擎

与IBM沃森不同，海虹智能医疗项目更多是基于其深耕多年的PBM业务。

所谓PBM，全称为“医药福利管理”，是指协调保险机构、药企、药店、医院（医生）和患者各医疗参与方，在不降低医疗效果的前提下，通过影响医疗服务各方参与主体的诊疗行为，实现降低医疗总费用的目的。PBM的核心业务之一是医保审单，相当于在医生诊疗时安装一个电子眼，监控医药处方是否存在滥用药物、过度诊疗的问题。

有资料统计，截至去年6月，海虹医保审单业务已覆盖全国24个省/直辖市近200个地市，审核结果公示反馈系统上线医院8000余家、200万执业医师，服务参保人群逾8亿人，审单量累计突破160亿份。伴随PBM业务的推进，海虹逐步积累起丰富的临床知识库、医疗质量、临床绩效评估、医疗基金运筹决策、个人健康征信等方面的丰富经验。

这为该公司进一步调整布局，将战略眼光投向人工智能（AI）领域打下了坚实基础。

在此之前，业内已涌现出数目可观的医学影像智能识别、医疗大数据挖掘、母婴看护机器人、基因工程人工智能、智能导诊机器人等产品。

表面看，海虹智能医疗项目与其同类产品并无太大差异。但凭借“具有自有知识产权的专业化临床知识库”——713万条医学数据+5668万条规则数据+200亿审核处方量——海虹在整体产品设计、技术路径选择、系统架构和运营模式上，已表现出显著的核心优势。

众所周知，医疗数据一直是横亘在智能医疗创业者面前的一座大山。以往获取训练医疗人工智能所需的数据，主要采用合作和并购方式，成本很高，数据来源的正当性也饱受质疑。

相形之下，海虹显得从容许多。受惠于PBM的业务根基，其临床知识库的堆积、从建成的医疗专家顾问库获取知识的便利性、在医疗机构内频繁的试错与模型迭代、国内外深度学习技术的合作分享，均可以为智能医疗项目的生成周期节约大量时间与智力成本。

以此为平台和跳板，该公司在AI产业尤其是临床智能辅助工具上，已然为其他同行预设了较高门槛。至少到目前，这一填补国内需求空白的全新项目，尚未找到同一当量级对手。

而临床智能辅助工具还仅仅是其践行AI的一步棋。《中国医院院长》注意到，海虹在中国商保及C端领域同样广泛布局，高歌猛进。

在商保端，该公司已与13家商保机构结成战略伙伴，负责为其提供TPA产品设计、核保核赔以及续保服务，通过利益共享、风险共担，从根本上解决商业保险盈利难的问题。

至于C端，海虹则正积极构建“新健康”医疗网络，与医院、药厂合作，利用电商平台与APP，提供包括预约就诊、慢病管理、家庭配送等特需服务。

类似的战略考量有些似曾相识。比如，发明AlphaGo的Google下属DeepMind公司，其核心医疗板块DeepMindHealth就是与NHS（英国医保）合作，准备在5年内建成全新的人工智能临床信息系统。同时，Google公司在Android平台发布的健康传感器应用Tricorder X，也是与手机配合记录个人的视网膜扫描数据、血液样本和呼吸参数。其传感器组能同时支持54项生物采集信息，可定量测量几乎所有的人体表征，达到健康实时监测，为支付方及时进行健康干预、维持健康状态、减少整体支出奠定基础。

不难发现，国外PBM公司与其他人工智能科技企业间的结合已经浑然天成。

“国外产业资本布局时间较长，国内刚刚起步，海虹基于PBM+AI双引擎构建医疗产业服务分享与应用分发平台，将支付方服务嫁接给其他合作伙伴，辅以利益共享的长期合作安排，可最终促成共同壮大的双赢局面。”康健称。

更大的期许

如果把海虹智能医疗项目的战略景深拉得再远些，或许还能有更多的联想。

最近几年，互联网的普及一直推动着知识快速传播。一方面，患者群体对健康的认知水平逐渐提升，对医疗供给能力的期望趋于苛刻；另一方面，囿于临床专业知识的巨大门槛，传统用药、就医往往处于无规律的随机游走状态，因听信非专业网络宣传而造成错误用药、不合理就医的现象屡见不鲜，既损害了医院的公信力，又让患者错过了有效的治疗时机。

在医疗供给层面，临床体系的应用交叉和知识体系的爆炸，同样让医生群体面临更大的临床操作难度和医患沟通的挑战。尤其专科医生，在临床专业越分越细的背景下，他们必须及时跟进并获取大量的循证医学证据来支持患者的个性化治疗方案，并为此花费大量的时间和精力，通过阅读海量文献，追踪学习国内国际最先进的治疗经验和诊疗路径。

“每个人的接触面和记忆力都是有限的，即便能够接触到海量信息，也很难做到过目不忘，信手拈来。稍有不慎而处置失当，就可能激起患者反感。”某医生在微博中感叹。

对此医患两难处境，海虹智能医疗项目无疑可以逐一化解。

张运江介绍，该公司目前已能从此前积累的数据库中找到症状与疾病的集束联系和常人无法总结出的趋势与规律。未来，其应用程序可以在电脑或平板上运行，它能将一个患者的资料和病史与自己的数据库做对比，之后应用程序返回的数据会被作为医生诊断决策的参考。

未来，海虹希望在帮助医生精确诊断的同时进一步共享临床知识，完成患者端的临床教育，进而彻底重构患者的就医秩序，促进医疗资源的合理分配。

而通过分享患者健康状态、展示临床诊断路径、公示治疗标准，客观上又能帮助建立医患专业沟通的对话机制，弥补医患之间巨大的专业鸿沟，促使医患共同交流疾病表征、自感反应，根据患者的经济与健康承受能力，协商制定治疗方案，并在这个过程中培养医患互信。

一旦专业信赖和情感培养达成，以往医疗机构对医生的硬性约束就可以转变为软性约束，使医疗机构仅仅成为医生提供服务的法定场所、服务设施租赁平台和结算缴税单位，为真正的医生自由执业打下坚定基础。

这是一种充满万千想象力的多赢局面——当然，其实现的前提是海虹智能医疗项目足够成熟，且能系统、全面地着陆。目前至少在C端领域，其建立的个人健康档案仍只限于医院的门诊记录、用药记录，还称不上真正意义上的个人健康档案，需要进一步丰富、完善才行。