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专访王杉：单纯的互联网医疗没有商业模式

来源：晰数塔互联网快讯时间：2020年11月25日 20:45

编者按：本文来自微信公众号“财健道”（ID:ArtofWealthandHealth），作者：海若镜，36氪经授权发布。

日前，国家卫健委规划司司长毛群安在国务院新闻发布会上表示，目前中国已经有900多家互联网医院，远程医疗协作网覆盖地级市2.4万余家医疗机构，5500多家二级以上医院可提供线上服务。通过互联网、AI、大数据等信息技术赋能医疗，已成为备受关注的焦点。

疫情后，公立医院纷纷加速互联网医院建设；深耕该领域的互联网医疗第三方平台继续探索可持续盈利的商业模式；在具体业务层面，双方似乎正殊途同归。

而在2015年，公立医院被认为是“壁垒”，众多互联网医疗创业者试图打破医院空间、体制的限制，让医生、医疗服务流动出来。彼时，北大人民医院院长王杉教授提出了另一种观点：“几百年医学的历史，为什么有医院？不是要把大家限制在一起，而是需要控制医疗质量和保障病人安全。”

时隔5年，互联网医疗尚未跑出巨头，与出行、本地生活赛道的滴滴、美团完全不在一个量级，真理似乎站在了王杉这一边。在接受《财经》专访时，和5年前一样，他反复强调医疗的本质百年未变，基于此，他更愿意称“互联网医疗”为“医疗+互联网”。

但王杉又是医疗信息化最早的践行者，他对医院信息系统的重塑，直到目前，全国公立医院院长尚无人能出其右。面对医疗大数据、人工智能的投资热潮，他如何看待新技术在医疗场景中的应用？他所倡导的“明日医疗”，又是怎样的一副产业图景？

“单纯的互联网医疗没有商业模式”

《财经》：2015年，你和春雨创始人张锐先生之间的那场辩论引起很大关注，当时你被认为是互联网医疗的“保守派”，时隔5年，你的观点有改变吗？

王杉：我们俩那次对话大概一个多小时，前后 “被打断了18次”。我特别尊重张锐，但我们确实是来自不同行业，理念不一样。到今天为止，我觉得当时我说的基本都应验了。

第一，2015年底我讲互联网医疗没有商业模式，大家像炒股一样进场，一定会死一大批，果不其然。不只是互联网医疗，任何一个单纯以医疗服务为赢利点的公司，都难以成功。医疗的回报通常需要超长周期，但投资人必然要考虑当期的投资回报率。

要做医疗产业，一定要有非医疗板块，来保证近期盈利，像保险办医、金融办医、地产办医。两者之间正向循环：医疗服务拉动非医疗板块盈利，而后反哺医疗，这才是成熟的商业模式。比如保险与医疗：因为有了医疗服务，保险公司的服务体系更完整，可以带动产品销售。

第二，医疗质量和病人安全。目前国家的相关政策就是在保障这一点。从医学本身来讲，医疗不仅是缓解和治疗疾病，更需要提高医疗质量、保证病人安全。好的医院里，有多个部门在保障医疗质量；医生从培训、入职到执业，全过程都需要有机构监督，设置程序来保障医疗质量和病人安全。

因为医生的差错可能带来很严重的后果，比如正开处方时疏忽、小数点点错了，就可能送走一位病人，而医院的重要职能之一就是监督，当发生此类事件时，还有一系列流程、环节来减少最终发生不幸事件的风险，这方面互联网医疗公司尚需极大的努力。所以，从政策上看，现在批了那么多互联网医院，大部分还是以实体医院为基础，而实体医院根据国家法规性文件要求，是有医疗质量、病人安全相应保障体系的。

我本人非常推崇第四次工业革命、推崇新技术。但要看到：未来可能会有更新的技术来颠覆互联网，而医院、医疗会永远地存在下去，所以准确来说，不应该是“互联网+医疗”，而是“医疗+某种技术”，也就是“医疗+互联网”，核心还是医生和医疗资源。

《财经》：把“入驻医生的数量”作为卖点的第三方互联网医疗平台有很多。你认为对这些平台来说，当下最大的挑战是什么？

王杉：核心还是医生，归根结底是医生忠诚度和管理的问题。比如说，一个互联网平台给医生200元/次的接诊报酬，另一个平台给300元，医生可能就要换平台。忠诚度不高，又怎样保证质量好？拼到最后，都是拼成本。有些年轻医生就做这个，一年赚几十万都有可能，所以他也不认真在这儿（三甲医院）干活、没心思发展自己的技能，反而会产生负面影响。

至于医生薪酬，我理想的状态是像梅奥的体系：以约定好的年薪雇医生，这份薪水远远高于互联网医疗给你的那点钱，而且与布置了多少医、教、研任务无关，不是计件式的考核，我认为好的医生值得这样的尊重。（注：梅奥诊所医生的年薪与门诊量、手术量、科研产出等因素完全脱钩，与医生个人年资也并不相关。）

《财经》：我们认可梅奥的薪酬体系，但互联网平台发现了医生的价格，也是好事。公立医院目前也在发展在线问诊，你怎么看待远程医疗？

王杉：我不认为在可预见的相当一段时间内互联网能够取代医生给人看病，西医是望触叩听，中医是望闻问切。我一直讲，远程医疗的另一端不能只有病人，还要有一位医生。之所以需要远程医疗，是因为那里医生水平达不到那么高，但他接受过基本的医学训练，能够提供比较完整、专业的信息。

目前根据国际数据，远程医疗的误诊率是24%，也就是说即便在另一端有医生的情况下，也存在误诊，这是因为那里的医生可能已经把他认为不重要的信息过滤掉了。而医学界存在多年的互相会诊，前提是每一位医生都能拿到病人的全部病历。目前（远程会诊）多数是通过会议系统，远端的医生演示总结出的资料，请这边的医生提建议，这样其实是不行的。

不过，现在电脑这端的医生可以通过同屏技术，远程调取另一端医生信息系统里病人的完整信息，保证医生拿到的病历是一样的、完整的。实事求是地讲，这样的远程医疗，比之前要好许多。

《财经》：从新出台的互联网医疗政策文件中，也能看到对医疗质量和风险的重视。您如何看待当前对互联网医疗的监管？

王杉：现在互联网医疗所占的份额还比较小，很多业务游走在监管的边缘。但医疗一直是被高度监管的行业，第三方互联网医疗平台是在做医疗的事，所以不能用对待科技公司的方式去监管医疗机构。

医疗跟金融都属于强监管的行业，此前蚂蚁金服提出的“公益心态、商业手法、技术力量，创造平等机会”，也是互联网医疗平台一直在争取的。但就像此次蚂蚁暂缓上市一样，未来互联网医疗也会发生类似事件，令监管层更加严格地约束第三方互联网医疗平台。

首先是出于医疗质量和病人安全角度考虑。医疗机构一直处于高度监管之下：从医院的设置来看，各级医院的建设面积、应该设置什么科室、有哪些人员/设备，《医疗机构管理办法》中都有规定；对于从业人员——医师、护士、药师等也有非常明确的管理办法。

这些管理要求也意味着巨大的成本和法律责任。像蚂蚁金服用很低的资本金，撬动了银行百倍的贷款；第三方互联网医疗仅付出医师服务费，就撬动了数十万公立医院医生资源，但从医生的引入、培训以及执业过程中的监管，公立医院其实承担了高昂的成本和风险。

就像我说的，做了多少年院长，我也就做了多少年被告，医院一旦发生医疗事故，我作为法人就是民事诉讼的被告，但第三方互联网医疗平台还做不到这样的医疗质量控制。

刚刚也讲到远程问诊的误诊率，能在线上完成闭环的医疗仍是极少数。互联网医疗应该是用技术赋能实体医疗机构，从供给侧拓展医疗服务，帮助医疗机构降本增效，而不是用其他机构的医生、自己下场办医。目前互联网医疗服务的份额还比较小，只是线下实体医院的一个补充，但未来当成长到一定程度，肯定会面临更加严格的监管。

产业级的中台操作系统：像Windows一样通用

《财经》：你认为，目前国内医院信息化建设到了怎样的水平？接下来的发展方向是怎样的？

王杉：中国的智慧医院，我认为目前到了4.0建设的时代。从2011年左右-2015年，中国医院实现医院内部互联互通，也就是智慧医院1.0版本；2015年-2018年，医院内外互联互通及医患互动，整合医疗卫生服务体系（IDS）建立，即2.0版本；2018年—2020年间，进入智慧医院3.0时代，在线化、智能化, 人工智能、大数据在医疗、医院管理领域的应用。2021年应该是智慧医院4.0建设的元年，是开始建设以医疗产业级中台操作系统为基座的，以适应全生命周期、全方位、全人群医疗、教学、研究、保健、管理的全面深度感知、有思维能执行的全新智慧医院系统建设。

1994 -2015年，20年间北大人民医院的所有数据总量只有105T，现在几个数据源一天的数据量就可以达到PB级。这一方面得益于5G技术的发展，在远程操作的多个应用场景里，数据能够实时传输；另一方面是全感知技术，也就是环境智能（Ambient Intelligence, 简称 AmI）。全感知，意味着各类的大数据，至少是PB量级。另外精准医疗讲的各种组学，基因组学、代谢组学、蛋白组学、转录组学等都是海量数据。

具体在医疗领域，现在可看到的是腕带手环等可穿戴设备，但未来对健康的监测是融入环境中——你的步态、心率、呼吸、代谢等，都通过无接触的方式记录下来。《Nature》刚刚发表了李飞飞（斯坦福大学计算机科学系教授，美国国家医学科学院院士）团队的研究——AI照亮医疗的黑暗面，就是将环境智能运用到医疗场景。

现在到了智慧医院4.0年代，但目前还没有实现，因为每家医院的大数据采集下来后，如果没有实时有效处理，那依然是Junk（无用的东西）。而传统的医疗信息公司的技术力量、设备，很难处理这种产业级的数据，所以我说未来一定会出现产业级大数据平台，相当于一套中台操作系统。

《财经》：具体到医院场景中，这套中台操作系统是怎样的运行逻辑？

王杉：目前大多数医院的信息系统是封闭的，没有信息交换平台，导致医院更换或者更新信息系统时存在很多困难。例如，一家三甲医院信息系统的常用模块不到300个，这些模块可能由若干家不同公司分别开发。而且由于迄今为止没有强制性的国家信息标准，数据接口难以定义，导致这些子模块之间的互联互通难，在一个医院里集成起来时，需要进行点对点的定制化对接，意味着巨大的工作量。

我特别希望有一天能有服务医院的SAAS（Software as a Service，软件即服务）、PAAS（Platform as a Service，平台即服务）系统。类似Windows，用户有了Windows，可以下载不同的软件使用，微软只需要打补丁、升级系统即可。

理想的状态是做到像App store，举个例子：医院今天下载手术室麻醉的信息化系统，应用商店里功能相似的APP有很多，如果发现更合适的软件，可以直接下载，用一两周进行本地化处理、即可使用。我认为这对行业来说，会减少很多中间成本。

我讲的明日医疗、智慧医院4.0，就是在中台出现之后，能够令5G、全感知（环境智能）、AI和传统信息系统有机地结合起来，让数据能够实时联网、处理，这完全就是一个智能的时代了。

《财经》：如果中台操作系统落地，对于医疗产业可能是一场革命性的改变？

王杉：我认为产业级的中台操作系统是跨代的、革命性的，它会带动几个大的改变。首先解决了几十年没解决的信息共享问题，也大大降低了医院更换系统模块的成本。

再者，这相当于是个“双创”平台，各个专业模块不一定是大公司开发的，因为做得好的系统，比如说手术室麻醉系统一定来自常年专注于该领域的技术团队。但目前这些公司都过得艰难，因为他们得挨家医院地跑单子做销售，如果有了上面讲的平台，这些公司只需要把重心放在技术、运营上，就有可能成为独角兽。

另外，有了真正的医疗大数据，在产业级的中台之上，会诞生新的运营企业。在中台的开发上，一定要有顶级的数据安全团队，由此会诞生医疗数据安全领域的企业。

在实际应用场景里，谁为医疗AI付费？

《财经》：怎么看待这两年医疗人工智能、大数据领域的投资热？

王杉：现在的AI跟实际的应用场景间存在错位，医疗人工智能的应用可能是IT人、投资人所想的场景，但并非是医生和病人所需要的。

比如，现在热门的人工智能肺结节筛查技术，解决的只是影像学筛查的问题，但影像筛查只是呼吸科诊疗中的一环。来呼吸科的病人，会向医生陈述症状：气短、咳嗽等，但通常没人会说我来看肺结节的；如果症状是咳嗽，相关病因可能很多，也就是说AI想取代医生，不能只是看肺结节比医生准，而是比一个呼吸科大夫看病看得都准，但这太理想化了，只是奋斗目标。

再者，从财务角度，投资需求和投资意愿是错位的。现在中国绝大多数的IT公司都投资在算法和技术开发，但大数据、人工智能的基础技术突破并不多，真正需要投资的是合法购买的医疗数据并请医疗专业人士进行标注。例如IBM的沃森系统，主要的投资都用来购买临床医疗数据和医疗团队的专业标注（如训练AI识别肺结节，前期需由医生标注海量胸部CT中的结节）。

但目前大部分医疗大数据公司还是在“拿”数据，也有一些企业因此被起诉，数据确权的问题一直没得到解决。另外，从技术上讲，大数据公司都面临数据二次结构化的问题，医院异构化的系统天生不可共享，需要一个医院一个医院地获取数据，特别是硬接口的系统都面临code的相关问题。

将来中台操作系统也面临数据确权，但至少技术环境是可以共享的，而且限制隐私计算、联邦计算、区块链等技术都可以在一定程度上保证安全。

《财经》：多家医疗大数据公司都自称是“国家队”，拿到一个区域的医院数据后进行计算，你怎么看？

王杉：这是基于一种理念，“个人的都是国家的”，但世界上可能99.99%的人不同意这个说法。在法律上，数据隐私必须经过授权。

《财经》：近期也有医疗人工智能、大数据的企业正在IPO，你怎么看待这一领域的商业模式？

王杉：现在很多时候是厂家卖设备的时候，给你附赠一个服务；或者要做科研、发论文时用到，但没有商业模式肯定不行。

具体来看，医院埋单可行吗？拿IBM的沃森举例，在大学医院里，都是教授带一个治疗组，小医生拿沃森的诊断结果去挑战带队的教授，挑战一次，教授可能认为他很好学，告诉他沃森是基于外国人的临床数据，只能参考；挑战3次，这个小医生可能就要被赶走了。只能说大医生在遇到疑难杂症时，通过沃森查一查，毕竟数据量大，可能找到参考；要替代医生不太现实。

第二种说要到基层，让AI医生替基层医生干活。现在国家的卫生事业经费满足基层医生的生活尚不充裕，哪有余力去购买这种只能解决某个临床表现、以及某个疾病筛查级的AI软件；而且要考虑，病人信不信任？从法律角度，现在还没有审批通过的AI诊断，必须由医生复诊。

再有远程操作，比如B超的远程操作，其实也没有商业价值。因为远程还是需要优质的医生资源，但现在好的B超医生工作量已经很饱和，还能挤出多少时间远程操作B超？

我看好的是另一种——智能辅助，做B超时，是跟放探头的角度和力度有关，如果在各角度和力度下都有感受器，在医生看这个角度时，数据就自动上传到云，实时分析接下来一步应该是什么角度、什么力度，指导B超医生操作，那这一定有用。意味着做B超的医生甚至不用那么高的技能，那么长的培训时间。

《财经》: 如何看待用AI进行辅助诊断、并给出精准手术方案的应用？目前的少量应用，医保并不埋单，是患者自己在埋单。

王杉：有用，但实用到什么程度，是否到了要把它作为一个必须的服务工具的程度。如果到了，我觉得肯定有商业价值；如果没有到刚需的程度，那商业价值就低，还是没有解决实际应用场景中谁付费的问题。

《财经》：近几年你一直在倡导“明日医疗”的理念，也是把人工智能等技术与医疗结合起来。

王杉：明日医疗，Tomorrow Health，跟未来医学有什么区别呢？Future更多是对未来可能性的预测；但明日医疗是看得见、摸得着的、体验得到新的医疗知识、理论、技术、方法和装备，明日复明日永远是最前沿的医疗。可能受制于政治、经济、文化、法律等因素，导致这样的明日医疗还不能让大多数人享受到，但中国发展到今天这样的水平，是时候组织大家去思考、去建立这样的示范点。

我现在关心的已经不在医院的局部，一定是拆掉医院围墙，全生命周期、全方位、全人群的健康管理。未来产业级的中台操作系统，预期将会解决一系列的刚需问题，其中一个就是使得作秀式的AI，更加符合实际需求，真正地促进医学的发展、重构，促进医疗质量和病人安全的进一步提升。

王杉医学博士

北京大学人民医院外科教授、主任医师、博士生导师，外科肿瘤研究室主任、医学大数据研究中心主任。曾任北京大学人民医院院长（2006-2016）、北京大学国际医院创始院长（2013-2015）、北大医疗产业集团有限公司董事长(2003-2013)。

（作者系《财经》研究员）