百亿资金投入科研，医学知识图谱数据过百万，平安挺进「智慧医疗」

2018年平安集团年报显示的总收入为10821.46亿元，归属于母公司的净利润为1074.04亿元。据平安智慧城市联席总经理兼首席战略官高孟轩所言，其中的百亿元将被划分于研发支出项，稳步发展之中寻求突破。

这些资金流向了哪里？平安智慧城市是其重要支流，“智慧城市”的竞赛需要源源不断的投入，才有可能在人工智能时代先下一城。

营收增幅的极速上升给2019年疲软的AI市场打了一阵镇定剂。财报显示，2017年金融科技与医疗科技业务收入为5488万元，这一数字在2018年变化为7748万元，增幅达44.2%，远超过研发支出项11.0%的增幅。

平安集团收入状况，随着上升的是日益增长的收入 增长背后的原因值得推敲。两年时间，平安在智慧医疗布局的足迹贯穿于宏观的城市调控与微观的单个病种，人工智能与信息化是这一布局的重要支撑。

全方位医院智能管理凸显AI价值

智慧医联体服务于医院间关系，而院内管理同样可圈可点。平安智慧医疗于2018年开始了医疗信息化产品布局，将旗下基于AI赋能的CDSS系统送至超过50家基层医疗机构。

在前文展示的应用场景，远在长沙的周广智主任可方便调阅河南患者的病案，这也意味着伏身基层的系统逐渐展露头角，成为平安智慧医疗打造智慧医联体中的关键一环。

在设计系统时，平安智慧医疗的研发人员尤其注重医生在实际使用时的操作习惯，以确保该系统是对医生现有流程的优化。

比如，在医生问询病情环节，常规情况下，医生在听取患者主诉后，会在思考之后向患者提供建议。而有了AI辅助的CDSS系统，可根据患者主诉的情况进行可行性分析，并将结果可能性以可视化的方式向医生展示。

针对用药，这套系统会在医生确诊的基础上，给出可用药物、剂量、剂型、频次等，医生的工作变成“选择题”，减少了医生无谓的精力消耗，对患者病情判断的准确率也同步提高。 

AI辅助科研也是热门方向，医疗AI头部企业都瞄向了拥有科研需求的医学专家，尝试通过AI辅助医者进行临床验证、资源调取。

高孟轩告诉动脉网记者：“一流医院的医者对科研 工具 的需求日益剧增。业内的大数据处理、结构化成为阻碍不少医者从事研究的门槛，这既需要专业知识储备，又需要大量精力付出。同时，研究人员还需了解近期文献发布集中的领域，以及被采纳的概率如何，比如DNA的研究是否增多，哪一位点的基因拥有了怎样的发展。” 

“平安智慧医疗的知识图谱并非简单地把保存文本信息，而是将信息结构化，并注入相应的知识节点，为点与点间的节点建立已有的联系，挖掘潜在关联。举例来说，一位医者想要了解某一药物是否有可能作用于某一基因，若他使用平安的知识图谱，该AI系统会根据关键词从知识图谱中寻找相应联系，如果某一文献中提到了这一联系，系统就会调出相应论文，否则则说明药物与基因之间没有联系。” 

据动脉网了解，平安已经建立了药品库、疾病库、处方库、风险因子库和医疗资源库这五大知识库，涵盖了50万的概念，500万个关系，已是集成完整的知识体系，是全球最大的中文医学知识图谱，并以此为基础建立了首个精准语义理解的医学智库——AskBob，可为用户提供一站式的精准语义医学知识库查询及智能化临床决策支持。 

AI助力医疗深入患者就诊全流程

时至今日，各类医疗创新产品虽已渗透医院的各个场景，但对于医学这一复杂学科，以产品为核心的设计理念依旧难以打破医学与科技间的掣肘，尤其是AI、3D打印等技术，仍需要大量的科研支持，才能改善现有的窘境。

故此，平安智慧医疗与各地卫健委、中国信通院、中国研究型医院学会、清华大学、中国医学科学院医学信息研究所等机构及科研院所达成合作协议，其目的是从社会这一宏观角度出发改善健康产业。

2018年12月，平安智慧医疗联合清华大学公共健康研究中心发布了城市健康指数。该指数可基于各地区的健康医疗大数据平台，从既有数据中挖掘相关信息，全面评估城市健康状况。 

指数共涵盖3大维度80项指标，在综合反映一个城市的生活方式、自然环境状况，和医疗资源分配情况的同时，还可重点监测近40种主要疾病的发病情况；除此之外，该指数实现所有指标与各地大数据平台实现实时联动、动态更新，能够为城市健康管理提供最及时的决策支持。

传染病预测便是这一指标的实际运用之一，疾控中心需要更迅速更准确的模型及更迅捷的信息处理速率对流感等传染病指数进行优化，以推测流感等传染病发病周期，及时调度床位、疫苗、医护人员等资源，为疾控中心提供决策支持，为“群体健康”提供保障。 

目前，平安智慧医疗与深圳市疾控中心、重庆市疾控中心进行合作。在过往与重庆市疾控中心的合作过程中，重庆监测数据显示，应用流感、手足口病的人工智能预测模型可以提前一周预测传染病发生情况，流感和手足口病的人工智能预测模型的准确率均达到86%以上，高发季预测准确率可达到90%以上；应用慢阻肺智能筛查模型，可大幅减少筛查成本，提高筛查效率。该模型的准确率达到92%。 

譬如，对于监管单位而言，医疗质控这一工作，传统质控模式环节繁多、质控数据的收集于处理、缺乏智能信息化管理工具，在如何更客观、真实、高效反应日常实际工作等情况面临诸多挑战。

在“云质控”理念的前提下，上海市临床病理质量控制中心、上海市放射诊断质控中心在平安智慧医疗的协作下，将逐步转变为“线上、自动、实时、动态”的数字化、网络化、智能化全新模式。

这意味着，平安智慧医疗正在用自己的方式为AI开拓全新的商业模式，从宏观出发，为各类疾病预测提供决策建议，这未尝不是一条可行之路。

平安智慧医疗AI技术的独特价值

相比于与其他企业，平安智慧医疗归属于平安体系，这给予了它创新商业模式的可能，并有望联动保险行业革新。

随着现代医疗体系的不断完善，人的寿命明显增长，治疗用药支出明显增加。因此，落后赔付条款下的精算体系已经摇摇欲坠，保险公司亟需更精确的模型来对保险定价进行指导。另一方面，当保险服务模式成型，如何获得新客户，打造新险种，同样需要数据与技术的支持。

这是一个双赢的内部合作。平安体系为平安智慧城市提供了资金、数据、渠道支持，基于其研发资金支出并成稳定支付方，而平安智慧城市所打造的模型反之为平安保险提供顾问服务，并协助平安打造医疗生态圈。

所以，平安智慧医疗发展科技的价值不仅在于向政府和医疗机构赋能，还在于为平安最传统的保险业务提供数据、模型支持。在这种模式下，其AI产品无须急于从院方、患者处获得支付，只需专注于研发与市场铺陈即可。

汇聚这些优势，平安智慧城市已经在医疗走出了距离，但从信息化、人工智能智能共同出手的也并非平安一家，BAT等互联网巨头也前赴后继，智慧城市是大势所趋。

最终，平安智慧城市是总就是走出纯粹“辅助”的路线，还是能在智慧城市中独当一面？一切还需要时间去慢慢证实。