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受《浪潮之巅》启发,脉景用AI打造“活的中医大脑”

李成平 2021-06-17 08:00

脉景
https://www.macrocura.com/
企业数据由 动脉橙 提供支持
人工智能辅助诊断系统研发商 | 未公开 | 运营中
中国-浙江
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“一个科技的大趋势要形成,必然不是一个短期的变化,而是一个长期持续的过程,至少会持续10年甚至更长的时间。不用着急早一天还是晚一天进去,对于持续十几年到几十年的浪潮,第一年或者第五年找到位置,做一件事也来得及。”


如果你读过《浪潮之巅》,那你应该知晓其作者吴军的大名。事实上,相比这本创业书籍,吴军提出的一种科技范式,更值得人们去揣摩其深意。这便是“现有产业+新技术=新的产业”。


原有的产业加上新技术得到一个新产业,其中的新技术可以是大数据、人工智能、新能源等。传统行业+计算机和互联网技术,便是第三次工业革命的范式。过去50年电子计算机和互联网技术的应用,影响着很多行业兴衰迭起,而摩尔定律更加深这一变革的影响力,甚至直接导致了如IBM等龙头企业的衰败和兴起。然而摩尔定律影响至今,却逐渐面临失效的瓶颈。此时人工智能、物联网等,逐渐被认可为引领下一场工业革命的技术。


技术革命变革社会产业这一范式,启发着科技产业里心怀未来的从业者。而摩尔定律的终结和人工智能技术的发展,将开启一个新的时代——“算法即芯片”的时代:找对问题,找对场景,用对算法,并为此订制“芯片”。在国内,一家名为“脉景”的中医AI企业,便利用这一科技范式,成为了国内医疗创新行业中少有的,将研发和创新投入专注在中医AI基础性技术研究和中医场景智能算法的企业。


先机or时机,谁更重要?


“国内最传统的中医产业,与时下最新兴的人工智能技术的结合,可以让中医获得可叠加式的指数级进步。”脉景CEO马峻昂如是说。


确定了方向,马峻昂没有立即行动。他提到,AI概念虽然早在20世纪50年代就被提出来,30多年前就有人尝试中医AI,但因为计算机集成电路芯片等硬件条件不成熟,数据处理成本巨大,所以技术落地及商业化应用非常困难。此后数年,他一方面继续着原本的事业,积累资本,另一方面也在默默关注着AI行业的发展,伺机入局。


时机出现在了2016年。阿尔法狗战胜了人类顶尖围棋手,标志着机器智能达到了一个新高度,AI的应用场景正在向越来越多的领域蔓延。脉景应运而生。


一个企业的发展与崛起,绝非空有领导强人即可达成。其中,一个稳固的团队是支撑企业向上生长的重要力量。

脉景核心管理团队及技术团队均具备国内外知名企业背景。马峻昂是一位成功的企业家,在多次成功创业实践中形成了一套自有的企业管理体系,并且拥有长达21年的政协委员、人大代表经历。


脉景副总裁范文历,自北京大学物理学本科毕业后,前往国外深造,先后获得了哥伦比亚大学电子工程硕士、中欧国际商学院MBA学位,长期就职于德国博世集团、卡尔蔡司等世界500强企业,整体把控着脉景产品和研发的前进方向。


脉景首席医学官苏强在南京中医药大学完成本硕博学业后,担任某大三甲医院中医科主任一职,曾于2019年面对全国人大常委会副委员长万鄂湘汇报了脉景的创业思路,阐述脉景如何通过现代科技力量,让传统中医迸发出了新活力。


马峻昂介绍:“脉景并非是纯粹的计算机企业,其拥有中医的底色,解决的是中医诊疗问题。所以脉景团队的工作和教育背景,对脉景在底层技术的部署起到了非常明显的作用。”


如果按照二元法则,医疗创新企业的定位则会被简单地定义为技术和服务类,又或是轻、重资产企业。但显而易见,这种定义并不准确。在马峻昂看来,相较于行业中做中医四诊仪等硬件,或者是将纸质文件电子化的解决方案(比如在具体应用上将真实世界的临床问题,通过一定的搜索技术与电子化后的“专家医案”进行匹配),脉景并非是单纯的AI辅助诊断软件研发企业,而是另外一种技术路径,为了让训练出来的数字模型更精确地符合他所描述的对象,脉景从医学底层数据的标准化和结构化做起,并通过多领域计算机与AI技术结合,“因此它是一个活的人工智能软件,能够自我成长的‘中医超级大脑’”。


人工智能+数据引擎+云端平台=持续进化的中医人工智能


应用产品的价值高度往往由底层的核心技术决定,医疗AI产品要想获得实质性突破,夯实底层技术是企业必须花“笨功夫”做的地基。而这也是脉景成立以来在外界鲜有露面的原因。


数年探索,脉景带着自主研发的“A\B\C”三大技术基础的应用成果:脉景中医人工智能辅助开方系统(简称“脉景智能”)走到了台前。


“A”人工智能是实用技术:脉景从底层技术搭建,提出基于机器学习智能决策引擎,与基于专家诊断经验沉淀的智能医疗决策架构。如此既能依托深度学习模型、名老中医临床真实医案、权威知识库的信息“原汁原味”地传承专家的临床思维;还能根据医疗大数据体量的变化进行及时迭代,让不同中医流派之间混合兼容,并且可以独立可以合并,从根本上保障了系统决策力的持续进化。


“B”基础数据是应用基础:基于其对医疗行业的深刻理解,脉景利用人工智能技术对中医典籍、名家医案、症状、疾病、质量、药物等各种临床数据进行清洗、处理,将临床上各类结构化和非结构化数据转化成统一、规范的模型,先通过脉景的医学团队进行标注,再由中医专家层层把关,最大限度地保留和还原真实病案信息,让数据和数据之间可以完成“对话”,保障输入数据的质量。并且机器是不知疲倦、无须休息的,AI在持续不断地高质量自我学习成长后,诊断思维的智能高度,为医生提供了更稳定强大的支持力度。


“C”上云端扩展运用范围:为了尽可能减少基层中医医疗机构的运营维护压力,脉景提供统一的开发工具和服务治理,可快速部署上线,基层机构只需每年购买服务即可,针对基层机构的个性化需求,推出更为灵活的云服务应用,因此大大降低了用户的使用成本。值得一提的是,脉景也投入较多成本,对所有患者数据进行三重保护,从而为用户数据提供全方位高密集保护。


在上述三大核心成果的基础上,脉景与国内等级医院和基层医疗机构展开合作,发挥自身的行业优势和技术实力,结合合作伙伴的优势强势,精细打磨并形成了脉景中医人工智能辅助开方系统、脉景学堂、脉景云药房等在内的全生态产品应用矩阵,实现“诊前-诊中-诊后”的全量数据全流程闭环应用。


马峻昂将医生问诊的过程类比为解答数学题。患者主诉症状、体征表现类比为一个个自变量,医生的临床思维等同于公式,某一个公式与自变量组合在一起变成了一个函数,开出的处方便是得出的函数值。“脉景系统内部利用辨证雷达引导医生进行‘望闻问切’,随着问题的逐级深入,不断进行算法计算,推导出诊断开方结果,从而提高基层医生服务质量和效率。”因此医生只需要输入自变量,脉景系统就会引导医生使用正确的公式,最终得出准确的函数值。


中医人工智能的使命是改善生命的质量


1900年至今,人类的平均寿命从不到四十岁到现在基本上翻了一番,虽然生命的长度延伸了,但是带病生存的时间也增加了。其中慢性病的发病率和死亡率基本上没有什么变化。西医是还原论的底层逻辑,主要是治疗人的“病”,而中医是系统论的逻辑,它是治疗生病的“人”。因此西医可以看好很多病,但是中医在预防疾病以及解决复杂疾病等方面也有着不可替代的作用。


“上工治未病”的前提是要有好医生,然而优质的中医资源却严重不足,所以很多人在选择中医时会很犹豫,这也造成了中医行业“两头热中间冷”的现状:三甲医院、省中医院的专家号一票难求,养生馆、足浴馆和保健品的生意也热闹非凡,但是很多中医馆却冷冷清清盈利艰难。这就是因为优质中医人才规模的瓶颈难以突破,很多顶级的人才难以复制,也难以下沉到更多需要中医服务的基层医疗机构中。


脉景的解决方案正是瞄准了这一庞大的空缺市场,在马峻昂看来,企业核心竞争力的强弱在于能否真正解决用户的问题,具体在中医生上,便是能否帮助医生开出有效处方,缓解患者病痛。他把脉景智能系统比作是一台中医临床“导航仪”,系统通过持续不断地学习海量名老专家的经验和智慧,模仿出名老中医的临床思维,年资浅的“新手中医”在系统的帮助下,就可以具备接近于名老专家的临床水平。这样今后社会中优质的中医资源就大幅度地增加了,能够很大程度上在人均寿命提升的同时,提高生存的质量。


目前,基于前期研发积累,脉景在近两年内就迅速积累了近2万名基层医生用户,沉淀了近200万份真实医案数据。在专家端,脉景与南京中医药大学国际经方学院黄煌教授以及其他专家学者开展深度合作,将名老中医临床实践经验及理论研究著作,整合进脉景的专家诊断系统中。并且,脉景与国内知名医药厂商,达成了技术研发等方面的合作,为基层中医提供“诊断+医药信息流转+学习提升+患者健康管理”等全链路的中医服务解决方案。此外,脉景正在和日美健、凤凰医药等国际医疗企业展开合作,旨在进军日本及欧洲等国际市场。


同时,脉景也在以区县为单位,在区域平台上搭建人工智能系统,共建医共体,实现从村、镇、社区到县医院的中医一体化;并建立区域共享中药房,通过集中配送,解决基层缺医少药的困局。在商业模式上,脉景智能系统既可以独立运作,也可以做单个模块嵌入到企业系统中。


随着数据量越来越大,脉景计划对有关的数据进行脱敏后,成立一个真实世界病案库,供临床医生学生访问、学习,帮助中医学生理论学习和临床实践,缩短成长路径和成才时间;在医生的职业路径上,为医生智能挖掘所擅长的疾病,从而为今后职业发展指明方向。


据了解,脉景接下来会不断精进产品,并大力拓展市场覆盖率,把脉景智能与医生、产业链接,下沉到更多的应用场景。马峻昂最后说道,欣慰的是,目前行业中正在涌现大量的医疗健康创业者,许多同行也在为中医事业添砖加瓦。“医疗领域宽阔而魅力无限,我们愿意做时间的朋友,慢慢深耕,与行业者同行,一起为保护和发展中医药事业而努力,为提高大家的生活质量而砥砺前行。”

注:文中如果涉及企业数据,均由受访者向分析师提供并确认。
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