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天坦動態
迎接數字醫療革命
 《財富》(中文版)——人們在一生當中要做很多的選擇。有一些選擇微不足道,例如早晨穿什么衣服;另外一些則可能改變整個人生,例如選擇從事的職業。但是有一項非常重要的決策不由任何人制定,即來到這個世界上成為人類的一員,以及天生的疾病和缺陷。
 
這便是醫療行業明顯有別于其他行業之處。醫藥行業經常可以決定人的生死。而在世界上的絕大多數地方,醫藥行業都很混亂、低效且昂貴,急需大力改革。
 
先看看一些讓人揪心的數字。2015年,美國近四分之一的非老年成人出現醫藥費逾期。比起2012年來這還是進步,當時的逾期比例接近30%(比例降低的原因之一可能是平價醫療法案下醫保覆蓋面的增加)。2015年的密西西比州,超過37%的人口欠醫療機構錢。醫療支出是個人破產的最主要原因。去年聯邦政府預計每人醫療支出將超過1萬美元,為史上第一次。
 
公共和私人醫療系統如此昂貴,實際運作如何呢?現實是想要面對面看醫生得等好幾個星期,超過6,500處的地方醫療專業人士無法滿足病患的需要,而且美國醫院的治療結果比起很多發達國家都很一般(甚至比不上一些欠發達國家)。
 
現狀不妙,說明是時候顛覆了。要來一場真正的改革需要各方參與,從政府、行業到醫療消費者自身都要調整。從目前來看,拖著美國醫療行業不情不愿走進21世紀的卻是一群數字醫療公司。
 
數字醫療的好處在于擯棄了實體局限,例如以前非得建起醫院,現在則是充分發揮移動技術的力量,通過潛心研究人類自身來尋找復雜疾病的治療之道。
 
為了一窺科技引領的未來有哪些可能,我們先來看看21家創新公司在忙什么,這些公司分為五類,每一類都正在挑戰各自領域的傳統治療方式。
 
歡迎參觀數字醫療革命。
 
遠程醫療
 
如何讓醫療服務穿過實體圍墻
 
20世紀初的那些年,在美國看病通常意味著醫生來找你。過去的醫生帶著黑色藥箱,里面裝滿了治療工具,治療手段也都是舊式的,看病經常就在床前。
 
現在看起來這一幕有些怪異,但是未來可能會變回這樣。新技術讓醫生出診更加方便,只是變成了數字方式。
 
相關公司
 
現在有很多遠程醫療公司,從位于波士頓的American Well到舊金山的新創企業Doctor On Demand都在把醫療服務送到門口,更普遍的是送到辦公室。全美企業員工健康組織去年調研了133家大型企業,共計1,500萬名美國員工的福利待遇,竟然有90%的企業表示預計今年至少會向員工提供部分遠程醫療服務。到2019年,所有企業都會提供。
 
未來世界到底會是什么樣呢?想象一下,你在工作了好幾個小時之后,突然感覺有點發燒、頭暈,你就可以走到公司里的數字醫療服務站,其實就是一個信息亭(更直白點說,就是一個電話亭一樣的地方),然后可以立刻通過電話或視頻咨詢醫生。醫生可以即時提供檢測,例如體溫、脈搏和血壓,如果有必要,就會將處方發送到最近的藥房。或許只會叮囑你回家休息一下。
 
去年12月,American Well公司與Concentra達成合作,確保了部分值班醫生供給。Concentra公司在40個州擁有超過300家醫療中心。
 
遠程醫療的一個明顯優勢在于醫生可以身處任何地方,傳統醫療系統可做不到。實際上,全美各地都很缺醫生,隨著近年來成百上千萬的美國人加入醫保系統,醫生緊缺越發嚴重。
 
新型數字醫療平臺可以順道解決缺醫生的問題。一家名叫Nomad Health的紐約新創企業可以匹配醫生和缺醫生的醫院,主要在三個領域:內科、急診和精神科。Nomad公司的聯合創始人亞歷克西·納奇姆博士在接受《財富》雜志采訪時表示,其匹配醫療行業人才的方式類似于民宿行業的愛彼迎。通過專業匹配流程,醫療系統可以尋找具備特定資質的醫生(例如7月能在紐約地區醫院工作,具有五年從醫經驗的內科醫生),幫助醫生找醫院也是同樣道理。如果醫院和醫生簽訂合同,平臺還自動提供醫療事故保險。
 
從醫療資源匹配角度來看,這簡直太方便了。而且形成了醫療行業的“零工經濟”,年輕一代對科技較敏感的醫生非常熱愛。“我們很容易地就找到了一大批愿意短期、自由且靈活執業的醫生。”納奇姆表示。“而且我相信趨勢會延續下去(尤其在千禧一代中),不僅因為(針對醫療領域自由職業)態度在轉變,而且隨著科技進步,很多工作確實可以遠程完成。”去年夏天,該公司早期融資獲得400萬美元,領投方包括First Round Capital和RRE Ventures。
 
投身移動醫療的還不只醫療新創企業。Uber和Lyft等網約車巨頭也啟動新項目,向去醫院就醫有困難的病人提供非急救醫療轉運服務。去年秋天新成立的、名叫Circulation的平臺將醫療病例接入Uber的應用接口,護士、護理人員和醫院運輸協調員可以更好地安排接病人的次序,而且可以滿足病人的個性化需要(例如病人需要輪椅或是眼睛看不清楚)。
 
未來
 
總有一天,各式新技術可能完全改變醫療服務提供和接受的方式。但是在那一天來臨之前,還需要一些必要的鋪墊—包括保險公司新的償付規則,以及政策調整允許醫生跨州執業,不必額外申請執照或許可。還有一個問題就是移動醫療究竟能不能最終降低醫療消費,最近的一項報告稱,新科技可能導致過度醫療,因為太便利。
 
不過,還是要順勢而為。畢竟對消費者來說,方便一定是最重要的,如果既方便又便宜呢?那就誰也無法拒絕了。
 
算法醫藥
 
大數據和人工智能推動學習
 
近來“大數據”談得太多,人們已經很難想起大數據的“大”到底是怎么回事。據IBM統計,每天新增數據達2.5百億億字節。醫療行業里,每小時新增的研究報告、臨床試驗、科學研究和病人醫療信息不計其數。醫生和醫療研究人員得顧及每個細節。
 
機器學習和人工智能要參與。計算機沒有人類的弱點,例如要吃要睡,所以能夠幫助人類迅速遍覽學術文獻,還可以查看CT掃描、電子病歷,以及海量的臨床試驗和基因研究數據。人工智能可以告訴醫藥廠商哪些病人療效最好,還能改變醫院的管理方式。
 
相關公司
 
藍色巨人IBM的蛻變仿佛一夜之間,向來以西裝筆挺示人的百年老店從呆板的大型機生產商和咨詢行業巨頭變成了數字醫療行業的領頭羊—而且全靠一款人工智能產品。IBM應該好好感謝超級計算機“沃森”,這款贏下美國智力游戲《危險邊緣》的認知機器明星。如今,IBM旗下沃森醫療部門的業務十分繁忙,而且似乎每天都在拓展人工智能的應用領域。
 
沃森醫療成立兩年來,迅速與不少知名學術機構達成合作,例如紀念斯隆-凱特琳癌癥中心、著名生物醫藥公司輝瑞、美敦力、強生等。在每一起合作中,沃森的角色基本一致:處理大量數據,尋找暗含的規律,最好能夠得出新觀點。沃森不僅能夠解讀電子病歷,還能夠處理所謂的非結構化數據(例如X光片或腦部掃描片提供的數據)。
 
跟遠程醫療一樣,沃森的處理結果也可以實現移動化。例如今年早些時候,沃森負責腫瘤的部門首次和位于佛羅里達州朱庇特(Jupiter)的一家擁有327個床位的社區醫院合作,利用超級計算機為癌癥病人尋找最可能產生奇效的療法(也要感謝紀念斯隆-凱特琳癌癥中心精心審查過的臨床數據支持)。
 
要是人工智能和深度學習能夠幫助醫生分析一下病人的臉,不用掃描或測試就可以診斷該多好?位于波士頓的新創企業FDNA就在努力通過Face2Gene平臺實現。該公司收集了罹患2,000多種罕見基因疾病的病人照片,建立了數據庫。醫生可以拍下病人的照片,上傳到FDNA的移動應用程序里,程序可以通過面部特征對比分析出可能存在的病癥(這項技術并非診斷工具,但能縮小可能的基因疾病范圍)。FDNA的目標是大為縮短罕見病的“診斷歷程”,目前罕見病病人平均要就診7次才能確診。
 
這類技術的主要目標是降低成本,盡可能地及早開始治療,也可以用來解決一些醫院的管理流程痼疾,例如等待時間過長。去年10月,通用電氣醫療集團和約翰·霍普金斯醫院聯合成立了全數字中心,以提高日常運營效率。該中心名叫朱迪賴茨能力指揮中心,每分鐘會從十多個霍普金斯醫院信息系統獲取大約500條信息,通過預測分析將大量的數據轉化為行動建議,避免流程不暢,幫助病人要么盡快入院治療,要么迅速出院。
 
從約翰·霍普金斯醫院的案例來看,初步效果非常不錯。該醫院表示,指揮中心指派救護車前往別處的時間減少了超過一小時,急診室病人安排床位的時間減少了30%。
 
未來
 
來看看嚴峻的現實吧:就算計算機的能力再強,如果數據不共享,也無法根據數據做出判斷。可能聽起來不可思議,但白宮抗癌登月計劃特別小組的前執行主任格雷格·西蒙表示,“在醫療世界里,信息還十分匱乏。”
 
近年來,聯邦政府和私營機構一直鼓勵數據共享,舉辦了類似于基因組數據共享之類的“統一數據儲存庫”活動,鼓勵公開研究結果以加快癌癥治療。但若想取得實質進展,只靠一些公共私營領域的活動還不夠,要改變的是整個思路,要變得愿意積極共享,而且切實做到才行。
 
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