王钊：5G加快互联网医疗进程

作为中国产投生态大会平度论坛圆桌环节中大健康领域的代表，心医国际副总裁王钊对平度的医疗发展及落地提出了许多具有实操性的建议。面对当下热门的5G技术，王钊在会后的专访中表达了自己的看法。

心医国际作为专业化医疗云应用解决方案的提供商，不仅搭建并运营了全国最大的医疗云服务网络，推动上下级医院互联互通，有效解决了医疗供给侧分配不均的问题，同时也让医疗服务、教育培训、临床科研、专科管理等核心医疗应用变的更为高效。根据心医国际副总裁王钊介绍，现在云计算技术让医疗应用迭代更加高效，心医国际的所有服务也在都在向云端迁移。

心医国际已经建立了170余个医联体，帮助每一个区域的医联体完善各自功能体系并且强化自身特点。王钊在参与中国产投大会平度论坛时介绍，山东首批互联网医院是由心医国际建立的，这里一直以来都是业务重镇，在针对平度的服务上有天然的优势；另外心医国际还可以帮助医院打破区域的疆界和信息孤岛，实现与国家甚至国际资源对接，使三甲医院的功能和能力不再只服务于本区的患者；帮助医院、医联体引入产业链上相关的合作方。引入学科专家、医生团队，帮助各地患者的同时将能力输送到各地。

专访王钊

春光里：现在国家对互联网医疗非常重视，您能否介绍一下心医国际的相关布局？

王钊：我在互联网医疗行业有将近10年的时间，这个行业随着医改政策逐渐深入发展的。国家医疗的根本问题是看病难、看病贵，去年我国急、门诊人数达到了80亿次，其中将近40%的人到三甲医院去看病，但是三甲医院的数量只有一千多家。在过去的5-10年中我国大量建立了包括医院和社区卫生院在内的医疗机构，但是百姓仍然习惯去大医院去看病，是因为医疗机构建好后能力不平衡，支撑不了百姓看病的需求。所以现在医改的方向很明确：落地分级诊疗，上下级两个医院赋能，大医院带小医院。人们患病后，大病在大医院就诊，小病在家门口看，康复期回到社区。

互联网在任何行业都是一种工具，这些工具、技术的变革，在医疗行业从信息化的技术到远程再到现在的互联网、云计算的技术，都是作用于如何促进医疗效率的提升。

刚才讲到医疗能力分配、资源不平衡的问题，这些技术是在推动让医疗供给侧资源得到更合理的分配，让大医院和小医院之间能力的传输更高效，当供给侧资源分布更加合理后，看病难，看病贵的问题自然而然就会逐渐得到解决。这也是心医将近10年间一直在做的事情，用我们的技术、服务，让医疗资源分布更加合理，让医疗能力自上而下去下沉。

春光里：许多患者并不信任小医院，您认为这种情况能怎样有效解决？

王钊：这是个很现实的问题，也是一个很大的挑战，但同时也是一个机会。最初做互联网医疗的模式是从C端去入手，几年前许多平台做C端挂号服务，但是号源并没有增加，其实根本问题并没有解决，只是挂号的手段从线下变到线上。如果想解决这个问题，我们认为要把医院供给侧的工作做好。

医疗机构的能力自上而下传输不是一蹴而就的事情，必须是一步步深入开展才行。自上而下的赋能并不是把国家的三甲医院资源对接到乡村，每一级医疗机构最终目的是让他承担起应该承担的责任，救治他所应该救治的患者。疑难杂症输送给国家级三甲医院看，稍微重一点儿的病情省市级的医院就可以看了，一般的病情在县级医院，普通的妇幼保健在卫生院、村卫生室就可以了。每一级医疗机构都有自己特定的角色，我们做的事情实际上是把每个级别的医疗机构梳理开，让每一级的医疗机构能够承担特定的角色。

其实患者的心理也是这样，为什么现在大家有病去大医院看，对于患者本身来说，时间和经济成本很高，如果省级医院能够承担起这样的角色，它的能力提升了，患者就愿意在省级医院看。患者的心态是和医院水平的提升是相辅相成的，这是一个长期的过程。

春光里：您认为5G时代的到来，会对互联网医疗带来什么影响？

王钊：5G是通信的技术，带宽更高、数据传输更快，对新的医疗传输和服务效率有很大提升，会促进、加速这些变化的发展，这是我们看到未来很明确的一个趋势。在北京中日友好医院已经开通了5G的试点，以前在互联网上没有办法实现的功能可以实现了：比如病例传输，一个病例基本是1-2G，在5G没有普及的时候，病理传输是一个难题。再比如影像，尤其一些复杂病症，可能需要把全部的CT都传上来，进行三维的重构。

这些检查是大医院对疑难杂症下诊断时的重要依据，网络技术能够让患者在基层医院做的诊断、数据能够直接上传到大医院，再通过我们的技术把他们进行重构，真正能看到人体内部构造和实际的构造情况，病灶的位置甚至潜在的病灶很容易被监测出来，这个目前是能够实现的，未来5G的发展能够让这些实现更加的方便。将来带宽变的足够大的时候数据的传输可以变得更加便利，互联网和远程医疗能够更加的普及，可以让患者在基层医院做检查，上端的专家可以通过检验的数据诊断，就像面对面一样。

春光里：最近一段时间AI医疗的概念很火，比如IBM的沃森，您觉得中国有能力研发像沃森这样的医疗AI吗？

王钊：从技术和算法来讲，中国绝对是有足够的天赋和智慧来做这件事；从实现角度来讲，数据是其中的难点，医疗数据的互联互通到应用的转化，还要克服层层屏障，包括制度、法律、利益的屏障，这是一个逐步迭代的过程；从应用的角度讲，最终AI实现的是专家经验的数据化，能够把专家多年的经验变成数据化的方式，再进行标准化，这是一个很理想的目标。但是AI的全自动应用不是一蹴而就的，比如汽车，真正的容易应用的是半自动驾驶，比如自动泊车、导航，他能够帮人做一些重复性的劳动让人提高效率。

同样的AI在医学领域能够把医生从繁重的体力工作中解锁出来，让他有更多的时间看疑难病症。比如影像判读，100多张里面真正有问题的只有30张， AI可以把30张筛选出来，这让医生的时间就变得更加有效，医生的时间被高效利用起来后，也解决了部分看病难的问题。

春光里：开发、训练医学AI软件比其他领域AI更难一些？

王钊：AI医学的标注是需要有专业性经验的人，另一方面在医学AI里也分几个层面，最基础的是把没病的筛出来，或在病例中属于异形细胞的挑出来，这是具备一定的医学能力和知识的医生就可以做到的，这些也推动着AI在基础领域的发展。

在遇到疑难病症的诊断时，比如肿瘤属于什么类型，就需要专家的经验了，这个需要更高阶的AI。医学是一个比较复杂的领域，不能一概而论说AI能做这样的事情，要分开来看里面的不同的情况。目前来看是这样的，专家经验的数据化实际仍是离不开专家的。