以下為俞熔演講實錄。
俞熔【界面?財聯社財經年會】上發表主旨演講
非常感謝界面?財聯社的邀請，與各位分享我們在健康產業的一些實踐和見解，特別是醫療健康領域的新技術、新變革，我今天演講的主題與人工智能相關。大家都知道AI的創新熱潮在2018年席卷全球，在醫療領域我們也很關注人工智能可能帶來什麽樣的變化和發展，接下來，我們簡單從幾個維度進行分享。
醫療領域面臨的挑戰
首先，我們來看看在全球化的浪潮下，健康領域面臨的重大挑戰。目前全球的公共衛生政策已形成專業共識，人口老齡化成為威脅全人類的重大挑戰。老齡化速度加快、慢性病發病率上升，尤其是跟老齡化相關的慢性病發病率的上升，將孕育醫療健康領域的創新變革。
在過去三十年，醫療領域並未出現重大的數字化突破和創新。而在未來的五年，我們將可以看到“指數型”的技術變化。最近幾年，例如合成與納米技術、基因組學與蛋白組學、數字化醫療、遠程醫療、人工智能等，它們的快速發展所產生的爆破力為社會帶來了巨大變化。在大洋彼岸的美國，運用遠程醫療，使得全美醫療開支降低了大約6-7%，這是數字化醫療為全球醫療科技帶來的變化，不可小覷。
簡單來說，這也是我今年多次在業內分享時講到的，未來健康產業發展的重要核心邏輯，即老齡化引發的對慢病防控的重點關注。
國務院剛剛頒布的2019關於衛生健康產業的十大任務中，第一條就將健康促進、慢病防控作為2019年衛生改革的重點，從政策層面呼應了如何面對慢病防控和基於人口老齡化帶來的健康挑戰。
人工智能將改變醫療健康的產業格局
回到今天的重點，人工智能如何改變未來醫療健康的產業格局？大家都知道現在醫療體系面臨優質的醫療資源供給稀缺，優質的醫療資源供給和井噴式的健康需求之間的矛盾。當供需不均衡時，當單純依賴人無法滿足供給需求時，科技創新就變得順理成章。在先進的大數據和人工智能的幫助下，將會提高現有醫療的效率，為優質醫療的供給模式和方法帶來改觀。這就是人工智能未來在醫療領域大展拳腳的一個重要邏輯。
舉個例子，一個優秀的專家可能需要十分鐘診斷一個患者，他一天能夠接診五十位患者。如果在AI的幫助下，他用三分鐘做診斷，剩下五分鐘用機器根據過往的病例和大數據進行輔助診療，那麽在保證醫療品質的情況下，他一天的接待效率絕對能夠大大提升。這就是人工智能在未來醫療場景的落地，能夠極大的提高現有的優質醫療資源的供給效率，也是對未來醫療場景的一個重要改變。由於時間關係不再展開敘述一些具體的場景，比如醫學影像裡應用的肺小結節、眼底篩查等，以及新藥研發、醫院管理、疾病風險預測等，這些都是醫療領域AI的應用場景。
AI技術和應用場景如何在醫療領域延展、人工智能如何在應用層面得到重要突破，醫療AI有沒有好的商業場景，這是整個行業中大家最關注的問題。現在也有一些質疑的聲音說，技術很好、算法很好，但是商業化的應用場景不明朗，這個問題稍後在具體的實踐中會跟大家做個匯報。醫療健康領域是技術層和應用層協調和均衡的重要領域之一，也就是說好的技術和方法在醫療領域有很好的商業化應用場景，這個是AI在醫療領域和其他領域不一樣的地方。大家可以看到，醫療AI目前在全球範圍內，包括在國內已經有了很好的商業模式和運營場景，也就是說客戶已經願意為人工智能技術在醫藥、醫療場景中的應用買單，這是非常可喜的進展。
政策方面，食藥監總局今年開始為醫療AI技術頒發醫療器械許可，這也是一個重要的突破。在美國，這類AI許可從2016年就開始頒布。有了這樣的標準和行業監管，未來整個行業發展的規範性、可操作性和應用性會變得更好，我覺得這是來自政策方面的重大支持。
簡單小結，從人工智能未來發展來看，醫院、健康體檢作為重要的流量入口，加上海量的健康數據，會成為人工智能在醫療領域發展的重要載體。
布局AI人工智能 持續發力產品創新
美年健康在技術領域的定位和追求，除了把重要的體制規模和網絡構建起來之外，很重要的一個目標和追求就是基於大數據和醫療的流量入口，打造以數據驅動、擁有無限可能的生命科技公司。我們在這方面有一些重點的嘗試和創新，包括利用人工智能的分析和解讀體檢報告，將所有數據匯總以後用AI來做解讀，在應用層已經有了相當的基礎。
在大眾非常關注的腦健康領域，我們基於大腦的影像和模型，預測老年癡呆的阿爾茨海默症，在乳腺、眼底、中醫等方面，美年健康也構建了大數據和人工智能的模型，這是未來我們在數字化醫療方面的技術創新。這背後有一個重要的載體和基礎，如現在由美年牽頭以及國家部委支持下構建的國家生物樣本庫。它作為一個重要的數據載體，是未來數字化醫療和AI的基礎。此外，我們也跟國內頂尖的高校像北醫、複旦以及一些國際上的領先跨國公司聯手，在科研和教育方面達成了重要合作。這些研發的載體平台，未來將是為人工智能領域提供技術力量的基礎和保障。
那麽，美年體檢場景中有哪些是基於人工智能應用的，包括智能化的風險評估、腦健康的篩查和預警。這裡重點要說明的是，中醫大數據與現有的西醫影像學、檢驗學數據之間有一個非常好的結合。美年體檢率先在中國推出了在西醫體檢的基礎上得出的智能化的中醫數據報告，這也是運用了AI技術得出的。我們來看幾個重點案例，如在體檢中超聲領域的人工智能應用，也是在醫學影像方面的一個重要突破。這是基於多維度、個體化體檢數據和智能化報告而得出的解讀模型，用智能硬體從舌像、脈象等方面采集到中醫數據，基於這些大數據提供整體的辨識，最終得到基礎慢病辨證方面的智能化模型。
我用簡單的幾個樣本來告訴大家在預防醫學方面基於數據和流量所做的嘗試，最終的目標是基於影像、診斷、文獻以及相關的數據綜合得出未來中國人個體化健康管理方案，在數據的基礎上加上專家的經驗和專業模型，最後提煉出專業的個體化的健康方案，這是未來美年追求的重要目標和重要的發展方向。美年長期把預防醫學的入口定位成在專業的服務體系內用數據驅動科技創新，這也是美年未來長期堅持的方向。
接下來，介紹一下我們這兩年孵化的一個優秀案例，安翰醫療的膠囊胃鏡產品是技術創新和數字化醫療帶來的突破。傳統的胃鏡篩查是插管式的、需要麻醉、有一定的檢查風險。在我們體系內，安翰醫療基於數字化醫療科技將傳統胃鏡篩查變成了依靠小的膠囊機器人即可獲得影像拍攝的胃部檢查，並在近三年內取得了爆發性的成長，現已成為目前國人胃鏡篩查最主流的新技術。現在用膠囊做胃部篩查已經成為中高端人群消化道健康篩查領域的一個標杆新技術，也就意味著未來在健康體檢領域，像類似於膠囊機器人這種新技術的創新和提升，會不斷改變我們對傳統健康篩查的認識，包括之前提到的大腦、乳腺、骨骼領域等等。數字化人工智能與先進的智能硬體相結合，構建了創新體系，也是未來美年生態圈中不斷追求的重要目標。我們將其稱為“美年—安翰”模式，聚焦專注領域，用快速的數據和流量產生創新，驅動一個領域的變革和發展，作為中國最大的預防醫學平台，美年健康想建立一個為技術創新而打造的載體。
預防“關口前移” 助力國家公共衛生與科研創新
在智能化的檢查和預防結合之後，美年健康後續的健康管理、健康促進、就醫服務、健康保險等用“美年好醫生”這個平台來完善，也就是說未來全閉環、全生命周期的管理是引領預防醫學的重要潮流。大家都知道，目前慢性病給公共衛生體系造成的傷害是整個未來醫療最大的挑戰。以糖尿病為例，糖尿病一年大概佔據醫保將近三千億的開支。去年，美年健康檢查了近3000萬人次，從大數據發現，超過30%的客戶血糖有異常情況。血糖異常不代表是糖尿病患者，但是按人口比例，糖尿病患者佔10%左右，沒有做體檢是無法發現糖尿病早期的變化的。我們從大數據統計分析發現， 20%的高危人群在來年會有13%的比例演變成糖尿病患者。如何在前期及時乾預這20%是糖尿病隱患的人群，通過健康管理的方案、飲食、運動等予以乾預和調整，把他們從懸崖邊拉回來，這是未來整個預防醫學裡面臨的最重要的挑戰和機遇，也是我們未來努力的方向。
如何做好這些已經出現高危指標但還沒有發展成真正慢性病患者人群的健康管理，具有重大意義。僅在糖尿病領域，初步估計，如果管好這部分人，未來十年會給我們國家節約大概五千億到七千億的醫療開支。未來預防醫學在國家衛生健康當中是非常重要的。長期看來，美年健康自身的使命是希望基於優質的、專業的服務構建整套預防體系，在此基礎上，通過不斷的驅動科技創新帶來新的變革和創新服務。希望通過這一系列努力能夠幫助整個衛生體系的預防端口前移，讓更多的人從治病轉向防病，把預防醫學的力量從社會化的角度往前推進，同時也希望能在國家公共衛生以及科研創新中扮演重要角色，作出重要貢獻，這就是我們未來要做的事情。
很高興有這個機會跟大家匯報和分享我們做的一些努力，謝謝各位。
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