病理|以AI技术唤醒“沉睡”的医疗保险大数据

华西都市报-封面新闻采访人员 熊英英
“医疗AI落地的关键在于医生是否满意 , 要把技术、产品变成他们的刚需 。 ”这是向飞在医疗领域创业多年的感受 , 也是医疗AI落地的一大“拦路虎” 。
从最早从事数字出版 , 到进入医疗行业;从聚焦于病理AI , 到现在专注于新一代人工智能技术赋能医疗保险联动 , 向飞坦言 , 在创业路上摸爬滚打十余年 , “走了不少弯路” 。 作为一个80后创业者 , 如今他的头发已经白了一圈 。
而在不断转型的过程中 , 向飞也渐渐摸索出最实际的市场需求 , 让人工智能技术与医疗保险行业擦出新的火花 。
谈医疗AI落地
既要有应用需求也要技术进步
人到底为什么会得癌症?为什么会衰老?为什么会得这些疾病?向飞常常思考这些问题 , 学计算机出身的他一直对医疗行业抱有极大兴趣 , 并于2011年正式踏入这个领域 , 其间一直从事医疗器械研发与临床试验 。 2016年 , 他开始涉足医疗AI相关业务 , 成立了成都知识视觉科技 。
“虽然我们懂技术 , 但其实那个时候连路都没找到 。 ”而一次机缘巧合与医疗界巨头罗氏诊断达成合作 , 团队开始了在病理AI方向的探索 。
向飞介绍 , 通常医生在做病理诊断时 , 需要先进行组织样本采集 , 通过显微镜观察 , 对样本细胞结构进行分析 , 并结合自身经验作出判断 , 整个过程不仅耗时长 , 准确率也不高 。 如果能够利用人工智能技术从数字病理图像中识别癌细胞 , 将大大提升医生的工作效率 。
但真正实践下来 , 发现这条路很难走 。 “一方面我们无法真正解决病理医生的需求 , 由于病理影像数据标准化难度大 , 他们要求速度足够快足够准 , 现在的AI还做不到;另一方面 , 没有相应的收费体系 , 企业投入的精力难以变现 。 ”向飞总结说 。
而这次尝试也让他认识到 , 要真正走进市场中寻找需求 , 并且是AI技术能够快速实现的需求 。 此后 , 团队开始了在更多领域的应用探索 , 并很快从保险公司发现了商机 。
谈业务转型
唤醒“沉睡”的医疗保险大数据
彼时 , 百万医疗险持续火爆 , 也带动了互联网健康险市场的发展 。 向飞介绍 , 相关数据显示 , 目前国内5%-10%的医疗费用是通过商业健康险赔付 , 用户在申请保险理赔时 , 需要将全部诊疗信息 , 包括各种医疗单证拍照、上传 , 保险公司据此进行核赔理算 。
“这意味着保险公司掌握着大量的医疗单证图像数据 , 由于用户上传的医疗单证包含了处方笺、病理报告、影像报告、费用清单、发票近40类 , 没有统一样式 , 不同医院所开具的单证格式也不同 , 导致这些数据并没有被利用起来 。 ”在他看来 , 通过对这些数据进行分析 , 不仅可以提升保险公司的风控费控能力 , 同时还能进一步发掘病患需求 , 创新出更符合需求的数据产品和服务 , 实现运营增值 。
于是在2018年 , 怀着这样的目标 , 向飞带领团队开始新一轮业务转型 , 专注于院外医疗大数据处理 , 充分利用前期积累的AI技术成果 , 将用户上传的图像信息进行文本化、结构化、标准化和知识化整理 , 完成对患者健康状况和诊疗过程的用户画像 。
目前 , 知识视觉已和国内多家头部保险公司、互联网医院、健康管理公司以及药企开展合作 , 将数万件医疗单证图像转化为医疗数据资产 。
谈创业感受
深入市场才能发掘真实需求
【病理|以AI技术唤醒“沉睡”的医疗保险大数据】事实上 , 转型的头两年 , 也是向飞压力最大的两年 。 “内心会很煎熬 , 担心走错路 , 投入这么多是不是有回报 。 ”他回忆 , 当时一门心思搞研发 , 公司几乎没有太多收益 , 一直到去年开始有了收入 , 产品得到客户认可 , 自己才稍微松一口气 。 但如果要从头再来 , 可能不会选择这样一条“技工贸”的创业路线 。