张群华：“普惠”+“智慧”，互联网医疗进入行业爆发期

互联网医疗进入行业爆发期

主持人：

本次疫情再次将互联网医疗推上了一个热议的话题，请您为我们解读一下互联网医疗的现状？

张群华：

疫情至今，互联网医疗迎来高光时刻，行业进入了新的爆发期。主要原因有四方面：一是互联网医疗有政策红利，也是现在国家想努力推动的行业。之前互联网医疗的瓶颈是医保支付，各个省对医保支付持有不同意见，不同政策制约了互联网医疗的发展。疫情发生以后，老百姓线下看病不方便，互联网医疗正好是线上运作的平台。这个时候微医、好大夫、平安好医生、丁香园等公司开始在网上设立咨询平台，截止到目前访问量很大，老百姓认识到有些健康问题线上问医生也能得到解决。国家为了提倡互联网医疗，推出新政允许网上就医的费用通过医保支付。上海第一批就有13家公立医院建立了互联网医院，这体现了政策红利。二是模式红利，互联网医疗从原先仅仅问诊，发展到老百姓通过互联网平台看病以后，线上处方配药直接送到家。这是很重要的模式突破，药物的电子处方基本可以替代部分线下医院的功能。三是技术红利，原来办互联网医疗的时候需要自行投入建设云、宽带、服务器等设备。但现在随着技术进步，不仅是腾讯这样的大企业可以发展互联网医疗 ，部分中小企业也可以建互联网医院了，截至2019年底全国互联网医院超过360家。四是人口红利，庞大的人口基数为互联网医疗带来广泛的市场。政策红利、模式红利、技术红利和人口红利共同成就了互联网医疗的成功爆发。

互联网医疗以政府主导，公立医院为主体。线上门诊可以节省挂号、缴费、配药等排队等候时间。武汉封城期间，老百姓在互联网医院治疗慢病和配送药品，也是非常好的举措。患者正逐步适应互联网医院，特别是慢病线上诊疗将成为重要的发展方向，2020年互联网医疗预计会有一个大的发展。

互联网医疗与分级诊疗

主持人：

互联网医院的顶层设计是否利好分级诊疗的落地，让群众得到更普惠的医疗服务？

张群华：

关于分级诊疗，医联体早在20年前就已经在上海出现。但医联体运行到最后往往成为“信息孤岛”，基层医院将病人上转到三甲医院，诊疗技术却缺乏自上而下的传导。互联网医疗可以在一定程度上解决信息不对称的问题。近年来国家对医疗的投入主要是集中在大医院，其目的是将大医院打造成为区域医疗中心。通过互联网医院，实现信息流通共享，是实现分级诊疗很好的突破点，同时互联网产业基础设施也已经具备。

但值得注意的是，三甲医院上线互联网医院后对患者的“虹吸作用”更明显。互联网医院降低了患者去大医院就诊的成本，将会使患者更少去基层医院。据悉，针对这个问题，国家卫健委拟出台相关分级诊疗政策。

互联网医疗在大健康领域的布局

主持人：

互联网医疗除了问诊，还可以进行健康干预、保健咨询。您是否可以和我们介绍一下互联网医疗在大健康方面的总体布局？

张群华：

互联网医疗的功能现在主要是分为两部分。一是线上慢病管理，其中包括了亚健康的管理。以腾讯医疗顾问为例，如果有心脏病患者线上就医，腾讯医疗顾问可以提供全生命周期管理；医库云正在做的项目是肝癌治疗决策系统，帮助患者实现专病精准医疗。二是健康知识的科普。普及健康相关的知识也是互联网医疗未来很好的发展方向，但是医学有其自身的循证规律，据我了解，目前腾讯医典已经开展了一些工作，请相关领域的专家来做健康宣传，具有一定的权威性。

人工智能在互联网医疗中的运用

主持人：

我们了解到医库云在人工智能和中医药领域进行了比较深入的布局，有请您分享一下相关战略规划。

张群华：

医库云着眼国内临床需求，瞄准世界科技前沿，推出了系列医学AI产品，旨在通过人工智能，为全人类生命健康保驾护航。一是提供成熟、规范、便捷可获得的智慧就医指导，服务于常见肿瘤患者。在中国10种常见肿瘤占到全部肿瘤患者人数的72%，其中包括肝癌、卵巢癌、妇科肿瘤、乳腺癌、肺癌、胃癌等，这些常见的肿瘤在中国的生存率是欧美国家的一半，主要原因是患者在基层首诊中难以得到良好的指导。我们希望把产品结合专家共识和国家级医院经验做成就医指南，患者在平台上输入相关信息之后可以得到进一步治疗的建议，以此来提高我们国家常见肿瘤的5年生存率。二是基于云计算核心能力，以海量实证研究、病例数据为支撑，建设精准、个性化的智慧临床决策支持系统。例如中国每年妇科肿瘤病人将近40万，但是妇科肿瘤医生只有大约1000人。大量妇科肿瘤病人难以及时接受专业手术，降低了患者的5年生存率；当肿瘤病人无法得到正规治疗时也会加大后期费用，增加国家负担。所以我们收集大医院诊断前后数据，对标IBM沃森智慧医疗的模式，基于原有医疗数据验证医生对于新病例的诊疗判断。目前IBM沃森判断医生诊断正确率为60%左右，我们的系统判断医生诊断正确率约为94%。

另外，中医作为中国的名片，对于中药材质量的把控是“打响”名片的第一前提。医库云通过自主研发，利用图像识别技术，在全国首先实现中药材品质的人工智能鉴定。同时，我们也根据企业的要求，通过近红外线光谱分析、结合多模态识别技术，判断药物有效成分含量、产地等相关信息。传统中药材液相色谱检测需要一两周，现在时间被缩短到短短1分钟。这两款产品是我国中药质量管理的重大突破。据预测，到2025年中药材的产值可能接近3万亿，解决质量检验问题，中药材肯定会有更好的发展。