平安智慧医疗：变革基因里演化出的“超级物种” | 雷峰网-米乐m6平台

用《浪潮之巅》里的“基因决定论”观点来说——医疗，是由平安基因里延伸出的一个必然方向。

2010年，平安集团董事长兼ceo马明哲告诉他的同事，互联网浪潮下，金融产业是“change or die（非死即变）”。

几十年的发展，平安集团早已不是一家单纯的金融机构。在中国平安2013年年度业绩发布会上，马明哲就认为，资产与健康是当今乃至今后最赚钱的两个方向。

2016年，马明哲提出了“平安3.0时代”发展的全新战略，聚焦“大金融资产”和“大医疗健康”两大产业。当谈到健康时，他一口气连续用了5个“最”—信息最不对称、门槛最高、盈利最好、发展最有潜力、最可持续——“一手管住用户的钱、一手管住用户的健康，这样用户就离不开平安了。”

这句话，成为时人解读平安智慧医疗时最好的一个注脚。直到六年后的今天，高孟轩对马明哲的这个判断也深表认同：“保险是医疗和金融最终汇合的一个结点，入局医疗是平安不得不做的一件事。”

平安智慧医疗的3个“p”

2018年，平安集团提出战略构建五大生态圈，同年9月，单独成立子公司“平安智慧城市”，加快平安在智慧城市的发展脚步。

在去年的智博会上，平安集团对外展示了“1 n”智慧城市平台体系及米乐m6平台的解决方案：利用1套“智慧城市云”平台，支撑起n个智慧城市板块，包括智慧政务、安防、交通、教育、医疗、环保等。

智慧城市是平安集团蓄力已久的一步棋，而智慧医疗是智慧城市的核心之一。

五年前，计算机专业出身的高孟轩加入平安集团，现任平安智慧城市联席总经理兼cso 。他坦言：自己是一个比较容易无聊的人，但是医疗却是一个有趣的行业。“医疗行业的构成十分复杂，上有承载着服务职能的监管方，中有医院和医生，下有患者。外围还有第三方检测，还有药厂、器械商。”

就如马明哲所说，这是一个信息高度不对称的行业，怎么样去利用技术和创新的方法去打破壁垒，挑战很大。

从自身定位来看，平安集团在内部将医疗分为三个“p”：patient(患者）、payer(支付方）以及provider（医疗机构）。

平安集团联席ceo陈心颖曾表示，在健康领域，通常保险公司处在客户体验的终端。我们希望向上游转移，从消费者旅程开启之初便抓住他们，平安好医生就是抓住用户的一个重要工具。

平安好医生的定位核心是连接，即连接医院、用户、保险支付方、服务提供商等多个利益相关方，构建一个开放的互联网健康医疗服务生态圈。通过平安好医生这样一个触达c端用户的产品，平安智慧医疗可以很好地黏住用户。

2018年5月4日，成立仅4年的平安好医生在香港上市。从马明哲元旦致辞披露的数据来看，平安好医生的用户已经达1.3亿人，日咨询量峰值超40万人次。自有医疗团队888人，外部医生约2100人。

而陈心颖最新的一次公开活动中透露，目前平安好医生注册用户数已经超过2亿，月活用户超过5000万。

另外，作为一个保险起家的公司，平安集团的商业保险业务本身就是一个很好的支付方。同时，平安集团也有医保科技公司，会把平安在商保控费上的技术拿出来，专门服务各地的医保局。目前，平安集团在跟200多个城市的医保支付进行合作。

“患者”和同“支付方”这两点结合起来，将会释放巨大的商业价值。

唯一薄弱的环节在于医疗机构（provider）端。因为平安集团本身不运营医院，所以，平安切入智慧医疗的思路就是赋能监管层和医院端的需求，填补中间的缺口，解决看病难、看病贵的问题。

用什么来填？高孟轩提出的是“端到端”的全周期管理的方案，从疾病预测、筛查、辅助诊疗、慢病管理，这些环节都要进行布局。

“不是说技术能解决一切，在此之外，可能更多的是要依托政策和机制上的改革，在这个过程中，我们从自己的角度出发，用最新的技术来进行赋能。”

医疗当道，产品为王

上文提到，平安智慧医疗要做的，是端到端的米乐m6平台的解决方案。而筛查和辅诊诊断则是医疗全周期中的核心环节。围绕这两个环节，平安智慧医疗拿出了相对应的产品。

例如，智能oct眼底疾病筛查系统。

平安智慧医疗和复旦大学附属眼耳鼻喉科医院，还有设备厂商合作，来研发oct的模型。这套系统结合了oct眼底检查和ai病灶筛查，平安智慧医疗的团队在模型训练过程中使用生成对抗网络（gan）技术，对数十万张眼底数据进行学习分析。

现在，智能oct眼底疾病筛查系统可以完成oct影像质控任务，覆盖23种不同的病灶，从开始oct检查到患者扫码获得智能筛查报告，整个过程可以在三分钟内完成。

除了眼部oct之外，平安智慧医疗还和北京市同仁医院和北京市友谊医院，联合设备厂商，将多光谱技术和人工智能结合，开展多模态眼科成像设备硬件开发，构建多模态多病种眼科影像云平台。

（今年6月，友谊医院义诊现场，眼科教授王康在接受市民的问诊）

高孟轩特意跟我们提到模型的大小问题：很多算法公司做出了很多模型，更多的是考虑到算法精度，但是没有往真正的可用性和易用性上考虑。“有些模型可能都有一两个g，这需要多少计算资源？部署在云端可能还好，但是如果要去，只能把模型进行优化。”

所以，平安智慧医疗对算法进行简化，把模型的大小压缩到原来的20%，这样既可以部署在云端，也可以直接嵌在设备里。“对于设备而言，就是一个开关的问题，不要用就关掉，需要时再打开。”

今年6月，智能oct眼底疾病筛查系统完成多中心临床试验。与专家系统的基本事实相比，oct眼底疾病筛查系统在图像质量评价、病灶检测、急迫性判断3项辅助医疗任务中的样本准确率分别为99.2%、98.6%、96.7%。

现在，平安智慧医疗跟国内的深圳市眼科医院等几家医院在持续的改进模型。此外，这套系统也被推向了港澳地区与海外，在香港大学附属的三家医院和东南亚的一些医院，进行眼底oct和眼底彩照的产品多中心临床试验。

（今年5月，与香港大学医学院人工智能实验室达成合作）

“目前，医院有相关疑似病例，都会让机器扫一下。在国内的几家医院，精确率和召回率都在97%以上。所以，我们对这套系统还是蛮有信心的。”

另外一个可说的就是cdss（临床决策支持系统）。

今年4月，平安智慧城市发布了智能医学搜索引擎及决策辅助工具——askbob医学智库，并在贵州省锦屏县落地应用。

平安智慧医疗的askbob医学智库可以覆盖1700种疾病，智能搜索覆盖了十个不同的专科。现在，这套决策辅助工具可以覆盖甘肃全省近1万家基层医疗机构、2000多万人口，每一周的基本功能调用次数已经超过30万。

去年年底，平安智慧医疗跟复旦大学附属中山医院的全科科室进行合作，验证这套工具到底对全科医生有没有帮助。

为此，院方组织了一个比赛，来自上海市若干个社区服务中心的医生们分成两组进行诊疗比赛，一组医生不使用ai辅助工具、另外一组用askbob。在满分100分的情况下，没有ai辅助的医生组得分51.5，而且各位医生的分数偏差很大，使用askbob组得分是86.2。

高孟轩表示，“当时有卫健委的领导看到开玩笑说，平时花钱培训，还不如在适当的时候，用工具去辅助他们，可能效果还更好一点。”

但他也补充说，“我们反复强调，cdss不是自动驾驶，只是导航。最终的指挥棒仍然在医生手中。”

两板斧：生态与技术

业内流传着这样一种看法，叫做“path”：在智慧城市建设路径上，中国平安对应全面；阿里对应商业、腾讯对应连接、华为对应基础设施。

对比以“连接属性”见长的bat以及在医院端积攒多年信任关系的医疗器械商来说，平安入局医疗的优势在什么地方？

在高孟轩看来，主要有两点。

首先是生态优势。生态的含义既有外部又有内部。平安智慧医疗的“3个p”本身就是一个生态，例如平安好医生结合平安集团的支付属性，将海量用户整合起来就能形成天然的价值平台。

平安旗下医疗相关的机构包括平安医保科技、平安好医生、平安万家等等。“我们内部比较市场化，只要对双方都有利，肯定是优先跟对方合作。所以，从技术层、应用层我们都会有很多的交集和协同。”

在外部生态上，平安智慧医疗也会通过投资等方式搭建生态圈。去年10月、今年3月，联想智慧医疗连续获得平安集团的两轮战略投资，并更名为平安联想智慧医疗。平安联想智慧医疗可以提供的，是整体智慧医疗整体米乐m6平台的解决方案的能力。

高孟轩说，我们希望自己是一个连接用户、保险公司、医保、医院、诊所、检验检测机构、新兴智能设备以及各类健康服务提供商的综合性平台。

其次，是底层技术的优势。

2017年平安集团确立了“金融 科技”双驱动战略。但其实，从5、6年前开始，平安集团就在布局ai，这也是从平安自己的业务需求衍生而来。

雷锋网了解到，现在的平安集团，每天都会有几乎100万次的服务请求，将近2亿的有效金融客户，还包括5亿多的互联网用户，这些用户每天会产生很多的问题，光靠人工难以招架。

资源上的稀缺，是激发创意的催化剂。高孟轩介绍，从两年前开始，平安集团的客诉服务就开始用机器人来进行智能问答。现在，平安集团将近有70%的用户问题是用ai来回答。

视觉识别是另一项由业务催生的技术。金融是平安集团的核心业务，而安全在金融行业中非常重要。用户在通过平安旗下的app申请贷款时，潜在借款人需通过视频回答关于其收入和还款计划的问题，平安的后台系统便可以通过监测近50个细微的表情来判断他们是否在讲真话。

平安很早就意识到，生物识别是非常核心的一个能力。所以，平安必须要有自己的人脸识别、语音识别等技术。为了能够尽早用上，平安曾考虑在市面上寻找现成的技术提供商，但当时可选的产品不太能准确识别亚洲人的面孔或者是口音。

所以，平安集团决定花重金，从国外挖来几个核心科学家，自己来做。

其实这里也有一个故事：平安集团有一个科研投入的策略，会将前一年收入的1%，投入到第二年的科研里面去。按照2018年平安集团万亿的收入来算，今年投入的科研资金将超过百亿。

这个约定可以说是平安一直以来的传统，也就是在这个机制下，相继孵化出了陆金所、好医生等品牌。目前，平安智慧医疗团队达到700多人，70%是技术相关岗位，人工智能科学家有100多人。

经过几年的积累，平安在国际大赛上也获得了很多成绩。最近的一次是8月刚刚结束的国际顶级自然语言处理会议emnlp举办的coin 2019文本理解大赛，平安智慧城市的智慧医疗技术团队联合上海交通大学获得了总成绩世界冠军以及选择题文本理解（准确度90.6%）完形填空文本理解（准确度83.7%）全部两个子任务的单项冠军。

（coin2019文本理解大赛，比赛任务1-选择题型文本理解）

除此之外，2019年3月，平安智慧医疗推出了中文医疗知识图谱，集成了数百万医学概念、千万医学关系、千万医学证据，覆盖核心医学概念，聚合了医疗生态圈内全方位知识数据。

高孟轩说，“机器就像是一个小学生，它能够接受信息，但是这个信息是什么意思，机器并不知道。要知道疾病与药品之间的关系。我们做辅助诊疗，或者是患者问答等等，机器要是连这些概念都不知道的话，这是没有办法的。”

自有的计算机视觉、nlp、知识图谱等技术能力，成为平安智慧医疗攻城略地的重要武器。

自上而下，落地生根

平安智慧医疗会进行项目落地时的一个特点在于，倾向于与省级医疗行政主管单位牵手。因为，智慧城市里很重要的一部分内容是，帮各地政府去做整体的信息化米乐m6平台的解决方案。

2015年，重庆市政府制定了《重庆市深入推进智慧城市建设总体方案(2015—2020)》，是全国较早启动智慧城市建设的重点城市。

2016年，平安集团与重庆市政府签署了战略合作协议。当时，平安智慧医疗的能力还没有现在全面，于是选择了从公卫领域作为试点，开展智能疾病防控领域的项目合作。

2016年开始，平安智慧医疗与重庆质控中心、重庆市永川区卫健委等合作推出了一个传染病预测系统以及“ai 大数据”健康预期寿命测算模型、建立了一个历时4个月、汇聚了2300人数据的智能医疗大数据平台。

2018年3月，更细化的流感预测在重庆疾控中心上线，目前可以提前一周预测传染病的发生，上线逾80周，实际流感预测准确率91%以上；手足口病模型准确率达90%以上，慢阻肺筛查模型准确率达92%。

随着合作关系的不断完善，双方的方向从公卫领域延伸到了服务层。重庆有一个健康热线12320。但是，当时接线的只有10个人。这十个人承担的是有点类似于现在的互联网问诊、导诊工具的职能，面对大量“应该挂什么科”、“什么东西不能吃”的问题，根本回答不过来。

这个时间，平安智慧医疗的知识图谱能力已经有了，高孟轩就带领团队进行了问答引擎的开发。

这个引擎已经在3月份上线，每一周回答一千多个问题，准确率达到了92%。高孟轩向雷锋网介绍，目前，多轮对话可以做到10轮。

现阶段，就是从线上往线下延伸。cdss和质控系统已经在永川区得到应用，十几家医院每周的调用量达到了七八百次，在慢病管理方面，帮家庭医生把病人管好。

例如，通过挖掘电子病历数据，知道这个病人诊断是哪些，治疗方案是什么，还可以进行随访。借助一些物联网的设备，帮助医生对于病患的依从率、控制率形成一个更好的判断。

所以，不同于此前提到的筛查和辅诊环节，在疾病预测和健康管理两个院外的环节，平安智慧医疗更多的是通过与省级医疗行政主管单位牵手，从上往下去推这件事情。

今年，平安集团董事长兼ceo马明哲代表平安集团与重庆市政府签订战略合作协议，此举也预示着，平安将会继续把重庆当成一个标杆项目来重点打造。

除了重庆，2018年和2019年，平安集团分别与山西、上海、深圳等省市的监管部门签订了合作协议。

预测未来的最好方法是参与创造

对于未来的节奏设定，高孟轩向雷锋网表示，现在智慧医疗的产品研发会聚焦在四个领域：糖尿病、心血管疾病、呼吸性疾病以及肿瘤。“我们希望在2-3年的时间，能把这几个专病领域的主要几种疾病实现覆盖，不管是在诊前、诊中、诊后等环节，强化端到端的能力。”

他认为，大家的起点和终点都比较类似，区别就在于中间路径上。虽然有诸多重叠的地方，但是经验和布局重点都不一样。

“总的来看，大家都是赚的是辛苦钱，不管是国内的信息化厂商，还是设备厂商。医疗信息化市场大概一年就收一百亿，这么多家在分辛苦钱。ai的市场很火，很多公司在尝试不同的东西，可是未来会有一轮整合，出现几个比较大的平台方，就看你能抓住什么资源。”

谷歌前ceo埃里克·施密特曾说，预测未来的最好方法是参与创造。布局医疗成为平安集团打开未来大门的一把钥匙。