机器人辅助医生诊疗、云平台构建分级诊疗网络、大数据助力疾病风险预测……在大数据和人工智能时代，医疗被赋予了更多智慧内涵。
　　2017年7月，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，明确提出要围绕教育、医疗、养老等迫切民生需求，加快人工智能创新应用，为公众提供个性化、多元化、高品质服务。
　　在国家政策和技术的共同驱动之下，基于全民健康信息化和健康医疗大数据的智慧医疗体系正在形成，跨空间、跨部门的医疗数据融合应用雏形初现。
　　以技术手段化解医疗痛点，是智慧医疗的终极目标。为了实现这一目标，平安智慧城市·智慧医疗（以下简称平安智慧医疗）、阿里健康、春雨医生、好大夫在线、丁香医生等重量级选手悉数登场，共同进入传统医疗变革的深水区。

特别的“助手”

　　复旦大学附属眼耳鼻喉科医院眼科主任王敏最近看門诊时都会带着一个特别的“助手”——一台装载了OCT智能眼部筛查系统的仪器。
　　“OCT智能眼部筛查系统是业界第一款将OCT眼底检查和AI病灶筛查无缝结合的人工智能影像筛查系统。从开始OCT检查到患者扫码获得智能筛查报告，整个过程可以在三分钟内完成。”王敏说，该系统在图像质量评价、病灶检测、急迫性判断3项辅助医疗任务中的样本准确率分别达99.2%、98.6%、96.7%。
　　这套系统由平安智慧医疗与美国光视Optovue深度合作，基于深度学习技术，将AI和眼科专业影像技术结合，可智能检测糖尿病性视网膜病变和老年性黄斑变性。
　　在2019年5月刚刚举办的2019数字中国峰会上，该产品就曾亮相。在展馆面向公众开放的前12个小时里，113名观众现场体验，约21人被查出疑似视网膜病变。看到如此高的疑似比例后，专家们进行了后台查验报告，发现好几例智能筛查报告竟然是难以发现的小病灶。
　　“包括OTC检测在内的AI智能影像技术对推动医疗水平提升和帮助患者康复具有重要价值。”王敏表示。
　　复旦大学附属肿瘤医院病理科主任王坚对此也深有同感。
　　他和同事们每天要面对成百上千的病理切片。“精准的病理诊断是实现肿瘤精准治疗的关键。”王坚说，希望借助平安智慧医疗构建病理质控AI云平台，建立数字化病理质控标准，并在此基础上开发妇科细胞学AI，助力宫颈癌筛查。
　　“我们的定位是做最专业的医生助手，以早期肿瘤筛查为切入点，逐渐拓展到疾病管理全生命周期的诊前、诊中和诊后，从而提高医生的工作效率。”平安智慧城市联席总经理兼首席战略官高孟轩表示。

赋能分级诊疗

　　三甲医院常常人满为患，好医生一号难求，这几乎是令每一位患者头疼的问题。
　　国家卫生健康委的数据显示，目前全国80%的医疗资源集中在大城市，其中30%集中在大医院。每年到大医院就诊的人群，有80%左右患有在基层医院即可解决的常见病、多发病。因此，分级诊疗是实现医疗资源优化配置的有效途径。
　　然而，因为患者对基层医疗水平的不信任，分级诊疗的推行并不顺利。
　　高孟轩认为，基层医院普遍面临“三缺”问题：缺辅助科室医生，如放射科医生;缺经验丰富的医生，导致业务能力相对较弱;缺高新技术、先进设备，限制了诊疗水平。
　　为解决这一痛点，平安智慧医疗与三甲医院合作，以“智慧”输出为基层医院赋能。
　　2018年末的“全科智能医疗辅助决策系统”大赛中，配备了平安智慧医疗AI辅助决策系统（AskBob）的社区医生团队，以86.2比51.5的大比分优势战胜了使用“传统管理办法”的社区医生团队。

　　目前，平安在医疗AI 领域深度布局，已构建了完整的服务模式，即患者、服务提供商、支付方之间的闭环。

　　平安智慧医疗智能辅助诊疗技术负责人胡岗介绍，“全科智能医疗辅助决策系统”是以AI技术为基础，结合国家指南和专家临床经验，能够自动评估房颤患者的卒中风险，为患者提供个性化用药方案，并且动态跟踪患者随访情况的AI辅助诊疗工具。
　　除此以外，它也能够帮助社区医生快速甄别与房颤相关的急重症患者，并与上级医院医生联动、转诊，形成动态、立体、智能的管理新模式。
　　不仅仅是针对心脏房颤，平安智慧医疗的辅助诊疗体系基于集成了数百万医学概念、千万医学关系、覆盖上千万医学数据的核心医疗知识图谱，通过与全球领先的医学健康企业、知名三甲医院等合作，历经智能诊断、检验检查、出具风险报告以及智能影像筛查等环节，已开发出覆盖数千种疾病的诊断治疗模型及包括房颤在内的近百种常见病的用药推荐模型。

大数据共享与责任

　　2018年9月发布的《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法（试行）》，明确由国家卫生健康委负责建立健康医疗大数据开放共享机制。
　　业内人士认为，健康医疗大数据开放共享机制的建立，将有助于解决当前数据开发利用的关键问题，加速智慧医疗时代到来。
　　平安智慧医疗智能疾病风险预测系统正是基于大数据及人工智能机器学习技术而建成。
　　该系统从大量的特征中挖掘疾病风险因子，覆盖了心脑血管、糖尿病、呼吸系统疾病等30种慢性病及其并发症的预测模型，从350多万体检及电子病历数据中自动筛选疾病风险因素，采用机器学习方法建立智能疾病预测模型。
　　据高孟轩介绍，目前，平安智慧城市·智慧医疗已与重庆、深圳等城市合作进行传染病的趋势预测，可以提前一周预测发病趋势，目前预测的准确率在90%以上。

　　平安医疗AI平台总经理、平安医疗信息安全研究所所长谢震中介绍，虽然国家层面非常鼓励互联网医疗和大数据，但在医疗开放的同时，也要考虑到患者的安全和隐私的保护。
　　在“2018智能医疗质量与患者安全高峰論坛”上，中国信息通信研究院安全所网络安全部副主任郑威曾表示，就全国范围来看，2017～2018年度551起数据泄露事件，有60%出自医疗行业，包括患者敏感信息、处方信息、医疗研究成果等内容被泄露。
　　“医疗大数据时代，患者信息安全和患者信息共享之间的矛盾，已成为亟待解决的问题。随着医疗大数据的采集、加工和应用，数据泄露的情况时有发生，进而危及患者的个人隐私。”上海交通大学医学院附属仁济医院副院长王育说。
　　王育介绍，仁济医院正在与平安智慧医疗合作，尝试用区块链技术开展医联体电子病例共享平台建设，利用区块链的高安全性杜绝信息泄露。

打造生态圈

　　2019年3月28日，平安智慧医疗正式推出中文医疗知识图谱，集成数百万医学概念、千万医学关系、千万医学证据，覆盖核心医学概念，实现了医疗生态圈内全方位知识数据的聚合。
　　有专家指出，尽管当前智慧医疗市场欣欣向荣，但医疗AI的商业化运营还为时尚早，能够跑通商业闭环的模式凤毛麟角。
　　高孟轩介绍说，平安智慧城市的医疗AI平台是一个开放式的生态平台，可以对接医院、卫生平台、影像厂商、系统集成商、金融企业、保险公司等，实现医疗AI生态模式闭环，开展各种商业模式的运营。
　　目前，平安在医疗AI领域深度布局，已构建了完整的服务模式，即患者、服务提供商、支付方之间的闭环。
　　比如，对于患者，基于平安好医生的患者入口，由平安智慧医疗提供一体化医疗服务解决方案，可以实现智能健康监测、精准健康管理、基层医生辅助诊疗、在线用药推荐及线下医疗服务协调，提升患者在各个环节的就医体验。
　　对于服务提供方，平安智慧医疗医院、诊所、第三方检测中心和药店，依托其端到端的智能医疗管理平台，能更好地提供分级诊疗、专科转诊，提升医疗服务水平。
　　支付方面，通过与政府、医疗机构等的数据联动，借助平安医保科技，可以有效提升医保和商保的运作效率，并助力医保快速进入数字化，实现医保记录全流程可追溯。
　　而通过医疗生态圈共享的医疗大数据及AI机器学习技术，平安还可以实现对人群的健康风险画像，开发个人智能疾病风险预测模型。
　　据了解，平安智慧医疗正在与国家卫生健康委、工信部、科技部以及多个省市的医疗行政主管单位、全国知名三甲医院开展紧密合作，为政府、医疗机构提供一站式解决方案。