1.

蔡江南

上海创奇健康发展研究院执行理事长

蔡江南：首先感谢湛庐和郑杰邀请我来做演讲嘉宾。

我不是计算机信息专业的专家，《深度医疗》的作者本身也不是学技术而是学医的。这本书是医生当中特别熟悉技术的作者来写的，他特别热情地拥抱信息技术，把技术和人文关怀两个看似是对立的部分结合起来，讲到人文关怀、同理心、对病人的热爱等等，都特别打动我。

这本书不是写给技术专家看的，托普教授写得深入浅出，可读性很强，使我们这种非技术性的人也能看得懂。书中在讲人工智能时提到了三种有模式的“医生”，例如影像、皮肤科、病理科等等，甚至还讲到人工智能在营养学、健康管理、养老等意义层面的价值。这本书的最后还提到了临终关怀的部分，这些都不是典型的传统医疗应用的场景，在这些方面，人工智能能发挥更大的作用。

书中还提到了人工智能对饮食健康方面的影响，通过每个人肠道菌群的差异性，利用大数据和人工智能来帮你调理饮食健康，预防疾病。另外，如果能够拥有足够多的数据，人工智能还可以预测人的死亡，这也具有很大的意义。

不止如此，人工智能对于抑郁症的预防和治疗也有很大的作用。托普教授在《深度医疗》里通过案例和数据指出，相较于人类，我们更容易向机器倾诉自己情绪上的问题，这也不会涉及到隐私等问题，从这个角度来理解的话，人工智能在心理情绪调整上的应用场景也很广泛。

《深度医疗》这本书预测了人工智能在饮食、养老、心理健康等方方面面的应用场景，对医疗技术在普通读者中的普及也很有价值，所以我想推荐这本书给大家。

2.

郑杰

树兰医疗集团总裁、《深度医疗》译者

郑杰：这是一个非常重要的话题，医疗的行业属性非常特殊，它本身就具有公益属性。我个人认为，是否为公益属性并不是由企业属性来决定的，我们也要具体问题具体分析。营利性的医院也要具备公益性的属性，非营利性的医院也要遵守医疗的规律，不能过度医疗。

从卫生经济学的角度来说，我们既要高质量的医疗，要有好的服务，同时作为国家的一种保障性医疗，它又要有低成本，所以从这个角度来说可分为保障性医疗、消费型医疗、政策服务等等。

从保障性医疗的角度来说，应该以最低的成本来帮助老百姓尽量不生病。消费型医疗某种程度上是一种消费行为，比如洗牙，但不管是保障型医疗还是消费型医疗，都是在和人发生关系，这就涉及到人文关怀。我们现在都很关注医保这个话题，无论是医保范围内的医疗还是自费治疗，大家都要去遵守一些医疗的基本规律。

蔡江南：这个问题看上去好像很简单，其实真要把它说清楚也是挺复杂的。

当然，简单来说，医疗中会有部分医疗是市场的属性，也就是消费属性比较强，这种医疗我们完全可以用市场化的方式来做。也有一些医疗相对来说市场属性、盈利性质不是太强，就要承受亏损的可能，比如说传染病，比如我们现在正经历的新冠疫情，从盈利的角度来说是不盈利的，反而需要更大的投入来拯救生命。类似儿科、急诊室等这种不赚钱的医疗是不能按照市场化方法运作的，这就需要政府的一部分投入。

一个医院里面有赚钱的科室，也有不赚钱的科室，从综合上来说它可以做到盈利的平衡，我们要具体分析哪些东西是可以盈利化的市场，哪些是需要政府的支持，以公益的方式来做，不能简单地一概而论。

3.

郑杰：现在中国的很多医院都在关注三个领域。

第一个是智慧医疗，就是让看病更加智慧化，尤其在临床辅助决策层面，让医疗流程能更加社会化，医疗质量能够因AI的引入而更好；

第二个就是智慧管理，这个领域关注的是我们如何能让医疗机构运转得更好，效率更高，流程能够管控得更好；

第三个是智慧服务，像浙江的医院正在推进的“最多跑一次”，让老百姓挂号更方便，获取诊断报告更智慧，等等就是属于智慧服务的领域。现在已经有很多公司在朝智慧医疗方面努力，例如通过语音合成的功能进行出院随访，模拟看诊医生的声音让患者感觉亲切……智慧化已经融入到医疗的各个方面。

关于商业化变现这个问题，一方面是智慧化能够使传统的商业模式做得更好；另一方面智慧化本身也能在医疗领域产生新的增长点，通过人工智能的算法制造的一些AI软件，如果能够通过各种临床试验，通过药监局审批通过，就可以作为医疗器材产品上市销售。目前国家也在关注这个领域，这个前景很值得期待。

蔡江南：人工智能医疗的商业化目前还处于一个比较早期的阶段。正如郑杰老师所说，人工智能的技术需要在安全性、时效性等方面有所保证，获得药监局有关部门的批准之后才可能进入政策性医保、商业保险等阶段，也就是最后的支付阶段，只有进入支付阶段，商业模式的闭环才能走完。

我们现在还处在比较早期的阶段。当然，目前有些人工智能技术也大大提高了医疗工作者的效率，假设医生原本一天只能诊治10个病人，在技术手段的帮助下可能救治20个病人，这极大提高了工作效率，也间接提高了医疗工作者的收入。

除了智慧管理、智慧服务、智慧医疗之外，《深度医疗》里还讲到了智慧研究，现在很多新药的研发可以引入AI技术，之前谷歌公司把蛋白质折叠和人工智能结合，可以预测蛋白质折叠的一些发展。人工智能在新药研发方面也发挥了很强的助力作用。

4.

郑杰：托普教授站在行业生态的角度去看整个大健康领域的视角很有意思。刚刚我们也提到了深度学习、人工智能技术的各种应用场景：营养学、手术机器人等方面，这本书里讲的案例特别多，包括托普教授本人作为病人的案例都很值得分析。

纵观托普教授的三本书，其实是有一条主线贯穿的，那就是对个人数据的完整性和个人数据发展的关注。

• 托普教授在《颠覆医疗》中谈到了数字化和网络化，特别是可穿戴设备和便携式设备对于医疗的影响；

• 在《未来医疗》中探讨了数据如何驱动个体的健康医疗管理能力，推动民主化医疗；

• 在《深度医疗》中则是指出了以深度学习技术为代表的智能医疗时代已经到来。

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我们说互联网大厂入驻医疗领域，其实现在大家都处在早期阶段。这个池子足够大，而且细分赛道很多，任何一个赛道都可能是千亿级的蓝海。

随着中国数据生态的进一步发展，当每个老百姓真正能够掌握自己完整的、可共享的、电子化的医疗健康数据的时候，大健康的产业还会有一次大爆发。

现在很多应用厂商苦于获得数据的成本，在给用户提供服务的时候看不到具体的数据，这也阻碍了他们的服务水平。我认为，近期大健康领域的一个趋势就是数据的价值如何分享。很多医院的管理层也在思考如何利用医院的数据和厂商合作推出更好的产品，未来老百姓又如何从产品中获益等问题。

5.

郑杰：区块链给医疗数据共享提供了非常好的技术保障，给大健康行业带来了很高的价值，例如跨医院的临床研究、联邦计算的模式研究都会用到区块链技术。但区块链在中国的应用还有很长的路要走。

数据不用出机构，机构就可以做科研，这一愿景未来最大的得益者就是患者。我们近期在推进一个叫“联机医疗行动”的项目，具体内容就是两个完全不同的医疗机构，彼此没有任何关系，一个患者在从这里转到另一家医疗机构的时候，可以在数据层面进行流程对接及未来的价值对接，还可以上升到协议层面的对接。

西方的医疗模式值得我们借鉴的地方是他们协议层的标准比较好，有专门的机构去定义，专门的机构去推广，还有专门的政策去保障协议的全球化推进，这点我认为是值得我们学习的，我相信中国也会很快追赶上来。

6.

蔡江南：读这本书需要有耐心，刚开始你可能会觉得这本书偏技术一些，但越读到后面，就会被打动。作者和他岳父的例子很触动我，作者的父亲去世较早，他跟岳父的关系很好，他的岳父活到九十多岁，因为内脏出血离世。当时托普教授就在想，如果人工智能能通过数据分析预测到人还能活多久该有多好。

中国现在也进入了老龄化社会，我们也在经历父母的变老、离去。我经常会看一些回忆的文章，很多人会惋惜没有时间陪父母度过最后那段时光，这是个永远弥补不了的遗憾。如果人工智能能够预测到我们的父母临终还有多长时间的话，就可能会提醒我们要珍惜这段时光，这也算是人工智能的一个应用场景，它具有非常重要的人文价值。

郑杰：《深度医疗》有很多丰富的案例，这是这本书的特色。

除了像蔡老师提到的很有感触的人文情怀之外，大家也可以把这本书当作一本工具书来读，托普教授在智能医疗领域的研究很透彻，他在不同的阶段告诉你医疗领域的方方面面将会如何发展。

如果你是医疗行业的从业者，建议你也可以关注他的另外两本书《颠覆医疗》《未来医疗》，而且托普教授的书中经常也会推荐很多别的书籍，通过阅读他的书单，站在他的角度去思考一些行业的趋势，你会学习到托普教授的这种思维能力，我认为这个可能比看书获得知识更有价值。