區塊鏈、人臉識別等新技術能給醫療帶來什么？我們真的處于人工智能時代嗎？這些問題或許在OMAHA年會上可以找到答案。

區塊鏈+醫療

浙江大學軟件學院副院長、趣鏈科技副董事長蔡亮是區塊鏈專家。2017年底，他所在的公司剛剛完成數千萬元的融資，區塊鏈之“火”可見一斑。

蔡亮認為，區塊鏈在大數據交易和清算方面的能力，可以在醫療行業發揮作用。

首先，區塊鏈的“多中心化”，可以避免從中心轉發數據帶來的流量壓力。比如上海數據交易中心，雖然有政府的信用保障，大家都可以在上面自由交易，但是流量太大，平臺很難吃得消，而區塊鏈能很容易解決這個問題。

其次，區塊鏈可以解決數據交易的信用問題。點對點的“一次性買賣”式數據交易很難持續，因為購買方拿到數據之后就會再買了。而通過區塊鏈技術，可以實現既能共享數據，又能保證數據不流出醫院的邊界，就主動權留在醫院，對研究數據的交易尤其有價值。

如果說蔡亮更多是分享區塊鏈的前沿理念和應用，超腦OS創始人郭睿則更進一步介紹了其在醫療領域的應用。

第一是藥品溯源。2017年某制藥公司發起了一個藥品供應鏈追蹤及藥品溯源的項目，這是一個開放平臺，其中的溯源系統并不是由一個實體或組織運作，而是由多家實體，包括開發商、分銷商和醫院這些上下游單位共建數據庫。區塊鏈技術保證了數據在流傳過程中的不可篡改、不可變更，這樣就解決了各方的信任問題，而且可以節省成本。

第二是在電子病歷上的應用。還是在2017年，某公司推出了一個電子錢包，用戶把從自己的移動設備或可穿戴設備上采集的健康數據同步到電子錢包，該公司可以把這些數據賣給保險公司、制藥公司或研究公司，銷售所得與用戶分成。另一個應用是電子病歷的共享，把用戶分布在各處的病歷信息匯集到移動平臺上，然后售賣給有需求的研究機構或者作深度應用，用戶擁有病歷所有權。

第三是在智能合約方面的應用。某醫療護理公司提供了一個平臺，把患者和提供醫療護理服務的機構和個人連接起來，以最終療效計費，療效達到要求則自動付款。該項目已經在俄羅斯和迪拜落地。“通過智能合約對原有的服務模式、交易方式帶來巨大的改變，在我看來是一個代表未來的方向。”郭睿說。

發源于比特幣的區塊鏈技術，具有多中心化（或叫去中心化）、自動化、可信任等特點，這給醫療行業的發展帶來廣闊的想象空間。醫療服務模式的改變需要各個相關方參與，行業組織而不是行政部門能在這方面發揮更大的價值。

人臉識別+醫療

大數據專家、OMAHA基金會理事長涂子沛分享了人臉識別在醫療領域的應用。

首先是識別醫藥代表。2017年6月，上海第十人民醫院上線人臉識別系統，監控攝像頭遍布醫院及醫生診室內，一旦監控到人像和系統內醫藥代表照片相符，即報警提示，等候下一步處理。據悉，這套系統將在上海全市推廣。

第二個領域是表情識別。美國心理學家埃克曼研究發現，人面部的43塊肌肉可以創造1萬個表情，其中3000個表情是有意義的，他由此推出了一套面部動作編碼系統。這套系統在測謊、談判方面有很多應用。

涂子沛分享了一個案例。精神病患者跟醫生說自己已經痊愈了，但是出院后卻自殺了。埃克曼從醫院調來患者視頻，反復研究患者談話時的表情，捕捉到一個不到1/15秒的痛苦表情，后來發現這個表情在該患者臉上出現了三次，由此判斷出患者是痛苦的。這個案例被改編進了美劇《Lie to me》里。

第三個領域是醫療美容。拍照后，人工智能可以對皺紋、毛孔、斑點、粉刺進行分析，然后給出個性化的皮膚解決方案，再加上個性化產品的生產線，就能基本實現“顏值管理”。

智能醫療反思

從“互聯網顛覆醫療”到“AI顛覆醫療”，再到現在火熱的區塊鏈等新技術，科技無疑是推動醫療健康生產力變革最重要的手段之一。但是我們真的進入智能醫療時代了嗎？丁香園創始人李天天給出了否定的答案。

李天天介紹，今天所謂的AI跟60年前這個概念出現的時候相比，內涵相去甚遠。

他認為，目前所謂的人工智能，無論是圖象識別、文字識別、語音識別，還是影像、病理分析，都是基于大數據分析得出一個概率性結論，并根據概率性結論指導我們的工作。他舉例，AlphaGo雖然能戰勝圍棋大師，但是它并不知道圍棋是什么，不知道下圍棋跟打高爾夫球有什么區別，也就是說，它只是表現出了智能化行為，還不具備智能化能力。“如果一個機器和算法表現出了某種智力行為或判斷，是得不出它‘有智能’這個結論的，這是一個必要有非充分條件。“

李天天給出了一個令人沮喪的答案：“飛機上的螺絲釘不是飛機，只是飛機上的一個必須部件，我們目前做的也根本不是AI。”

接受了這個事實，好處是“我們會調低預期，放低身段，真正打造商業模式的時候，遇到困難，不會太有挫敗感”。

“春江水暖鴨先知”，善于從市場中發現、挖掘機會的商業人士，似乎天然地對行業更敏銳。春雨醫生CEO張琨分享了他最近半年來的感受。

第一是“變化”，主要體現在新醫療模式的加速崛起。

首先體現在患者端，中國60歲以上老年人口數量已達2.4億，占總人口的17.3%，他們花費了大部分醫療服務費用。疾病譜也在發生變化，傳統的急性病、傳染性疾病在慢慢的減少，因為早診早治手段的開展，大量疾病包括腫瘤在呈慢病化趨勢發展，這意味著醫療服務的費用還會增加。另外，中產階級開始崛起，更愿意為更有品質、服務更好的醫療服務買單，而現有的傳統醫療服務模式，還沒有滿足這種需求。

其次，醫院正在進入一個快速結構化的階段。政府鼓勵第三方獨立醫療機構的發展，希望把傳統醫院內部的功能推向社會，用社會化的方式來提供這些服務；可穿戴設備、物聯網的發展，使許多原來在醫院進行的檢驗檢查，可以在居家環境下完成，醫院本身的職能在碎片化。

再次，疾病譜的變化要求大部分醫院的發展模式將從疾病治療轉變為與患者建立長期聯系上，為其提供全生命過程的高持續、高粘性的服務。而且，商保的發展、按病種付費的普及等將使支付方的力量、話語權越來越大，一定會助推早預防、早干預的發展，這也要求傳統醫院轉變發展模式。

“這是我目前看到的一個行業生態的變化，我們必須用新的方式，用新的服務的內容，新的服務交付方式來滿足社會需求的變化，這是我的一個基本的判斷。”張琨說。

第二是“割裂”。大部分醫院并沒有意識到醫療模式的改變，不知道自己已經身處“一口沸騰的鍋里”，仍在滿足于門診大廳里擁擠的人群，“生意”好得不得了，在跟醫保討價還價：我們今年看了這么多患者，做了這么多檢查，你們是不是應該給我們更多保險份額。張琨認為，“這是非常危險的事情”。而在另一方面，互聯網醫療仍在核心醫療之外“打轉轉”，這不是其發展的方向。“我們的判斷是，傳統醫療的世界跟互聯網醫療的世界應該是相互逐漸接近，逐漸融合。”

涂子沛分享了一個案例。精神病患者跟醫生說自己已經痊愈了，但是出院后卻自殺了。埃克曼從醫院調來患者視頻，反復研究患者談話時的表情，捕捉到一個不到1/15秒的痛苦表情，后來發現這個表情在該患者臉上出現了三次，由此判斷出患者是痛苦的。這個案例被改編進了美劇《Lie to me》里。

第三個領域是醫療美容。拍照后，人工智能可以對皺紋、毛孔、斑點、粉刺進行分析，然后給出個性化的皮膚解決方案，再加上個性化產品的生產線，就能基本實現“顏值管理”。