嘉賓
張群華
醫庫雲聯合創始人兼CEO
微醫聯合創始人
烏鎮互聯網醫院創始院長
互聯網醫療進入行業爆發期
主持人：
本次疫情再次將互聯網醫療推上了一個熱議的話題，請您為我們解讀一下互聯網醫療的現狀？
張群華：
疫情至今，互聯網醫療迎來高光時刻，行業進入了新的爆發期。主要原因有四方面：
一是互聯網醫療有政策紅利，也是現在國家想努力推動的行業。之前互聯網醫療的瓶頸是醫保支付，各個省對醫保支付持有不同意見，不同政策制約了互聯網醫療的發展。疫情發生以後，老百姓線下看病不方便，互聯網醫療正好是線上運作的平臺。這個時候微醫、好大夫、平安好醫生、丁香園等公司開始在網上設立諮詢平臺，截止到目前訪問量很大，老百姓認識到有些健康問題線上問醫生也能得到解決。國家為了提倡互聯網醫療，推出新政允許網上就醫的費用通過醫保支付。上海第一批就有13家公立醫院建立了互聯網醫院，這體現了政策紅利。
二是模式紅利，互聯網醫療從原先僅僅問診，發展到老百姓通過互聯網平臺看病以後，線上處方配藥直接送到家。這是很重要的模式突破，藥物的電子處方基本可以替代部分線下醫院的功能。
三是技術紅利，原來辦互聯網醫療的時候需要自行投入建設雲、寬帶、服務器等設備。但現在隨著技術進步，不僅是騰訊這樣的大企業可以發展互聯網醫療 ，部分中小企業也可以建互聯網醫院了，截至2019年底全國互聯網醫院超過360家。
四是人口紅利，龐大的人口基數為互聯網醫療帶來廣泛的市場。政策紅利、模式紅利、技術紅利和人口紅利共同成就了互聯網醫療的成功爆發。
互聯網醫療以政府主導，公立醫院為主體。線上門診可以節省掛號、繳費、配藥等排隊等候時間。武漢封城期間，老百姓在互聯網醫院治療慢病和配送藥品，也是非常好的舉措。患者正逐步適應互聯網醫院，
特別是慢病線上診療將成為重要的發展方向，2020年互聯網醫療預計會有一個大的發展。互聯網醫療與分級診療
主持人：
互聯網醫院的頂層設計是否利好分級診療的落地，讓群眾得到更普惠的醫療服務？
張群華：
關於分級診療，醫聯體早在20年前就已經在上海出現。但醫聯體運行到最後往往成為“信息孤島”，基層醫院將病人上轉到三甲醫院，診療技術卻缺乏自上而下的傳導。互聯網醫療可以在一定程度上解決信息不對稱的問題。近年來國家對醫療的投入主要是集中在大醫院，其目的是將大醫院打造成為區域醫療中心。
通過互聯網醫院，實現信息流通共享，是實現分級診療很好的突破點，同時互聯網產業基礎設施也已經具備。但值得注意的是，三甲醫院上線互聯網醫院後對患者的“虹吸作用”更明顯。互聯網醫院降低了患者去大醫院就診的成本，將會使患者更少去基層醫院。據悉，針對這個問題，國家衛健委擬出臺相關分級診療政策。
互聯網醫療在大健康領域的佈局
主持人：
互聯網醫療除了問診，還可以進行健康干預、保健諮詢。您是否可以和我們介紹一下互聯網醫療在大健康方面的總體佈局？
張群華：
互聯網醫療的功能現在主要是分為兩部分。
一是線上慢病管理，其中包括了亞健康的管理。以騰訊醫療顧問為例，如果有心臟病患者線上就醫，騰訊醫療顧問可以提供全生命週期管理；醫庫雲正在做的項目是肝癌治療決策系統，幫助患者實現專病精準醫療。
二是健康知識的科普。普及健康相關的知識也是互聯網醫療未來很好的發展方向，但是醫學有其自身的循證規律，據我瞭解，目前騰訊醫典已經開展了一些工作，請相關領域的專家來做健康宣傳，具有一定的權威性。
人工智能在互聯網醫療中的運用
主持人：
我們瞭解到醫庫雲在人工智能和中醫藥領域進行了比較深入的佈局，有請您分享一下相關戰略規劃。
張群華：
醫庫雲著眼國內臨床需求，瞄準世界科技前沿，推出了系列醫學AI產品，旨在通過人工智能，為全人類生命健康保駕護航。
一是提供成熟、規範、便捷可獲得的智慧就醫指導，服務於常見腫瘤患者。在中國10種常見腫瘤佔到全部腫瘤患者人數的72%，其中包括肝癌、卵巢癌、婦科腫瘤、乳腺癌、肺癌、胃癌等，這些常見的腫瘤在中國的生存率是歐美國家的一半，主要原因是患者在基層首診中難以得到良好的指導。我們希望把產品結合專家共識和國家級醫院經驗做成就醫指南，患者在平臺上輸入相關信息之後可以得到進一步治療的建議，以此來提高我們國家常見腫瘤的5年生存率。
二是基於雲計算核心能力，以海量實證研究、病例數據為支撐，建設精準、個性化的智慧臨床決策支持系統。例如中國每年婦科腫瘤病人將近40萬，但是婦科腫瘤醫生只有大約1000人。大量婦科腫瘤病人難以及時接受專業手術，降低了患者的5年生存率；當腫瘤病人無法得到正規治療時也會加大後期費用，增加國家負擔。所以我們收集大醫院診斷前後數據，對標IBM沃森智慧醫療的模式，基於原有醫療數據驗證醫生對於新病例的診療判斷。目前IBM沃森判斷醫生診斷正確率為60%左右，我們的系統判斷醫生診斷正確率約為94%。
另外，中醫作為中國的名片，對於中藥材質量的把控是“打響”名片的第一前提。醫庫雲通過自主研發，利用圖像識別技術，在全國首先實現中藥材品質的人工智能鑑定。同時，我們也根據企業的要求，通過近紅外線光譜分析、結合多模態識別技術，判斷藥物有效成分含量、產地等相關信息。傳統中藥材液相色譜檢測需要一兩週，現在時間被縮短到短短1分鐘。這兩款產品是我國中藥質量管理的重大突破。據預測，到2025年中藥材的產值可能接近3萬億，解決質量檢驗問題，中藥材肯定會有更好的發展。
採寫：劉思言
編輯：王愷宏
聲明：文章為上海交大健康長三角研究院“互聯網醫療”系列專訪原創作品，歡迎轉發到您的朋友圈。如需轉載，敬請聯繫授權。
