文 | 顏璇

來源 | 智能相對論

“看病難，看病貴”，相信每個去過醫(yī)院的人都深有體會。尤其是城鎮(zhèn)低收入群體和農(nóng)村居民的醫(yī)療負擔(dān)更為沉重，一旦某個人患了重大的傷病，其全家都會陷入極度焦慮的狀態(tài)。即使有了醫(yī)保，大多數(shù)人還是會感嘆：生不起病了。

如今，人工智能技術(shù)迅速崛起，被廣泛應(yīng)用在各行各業(yè)，醫(yī)療領(lǐng)域更是重要的應(yīng)用場景之一。據(jù)統(tǒng)計，到2025年，世界人工智能市場的總值將達到1270億美元，其中，醫(yī)療行業(yè)將占據(jù)AI市場的1/5。

在這樣的大背景下，人工智能能不能解決當(dāng)前醫(yī)療“大病致貧”的問題就成為了非常值得探討的話題。

AI+醫(yī)療募捐可行嗎

因為生活條件不好，健康保護不到位，窮人往往是越窮越生病，小病靠抗，大病靠天，紀(jì)錄片《急診室故事》里也表現(xiàn)了一個農(nóng)民工在車禍后面對巨額手續(xù)費時的無奈。

面對這樣的情況，慈善募捐似乎是一個可行的辦法。但是，自知乎大V“童瑤”騙捐15萬，再到朋友圈刷屏的“羅一笑，你給我站住”，別有用心的人利用平臺詐捐讓人們對互聯(lián)網(wǎng)慈善的信任度一跌再跌。除此之外，還有慈善組織的善款流向不透明等問題也在挑戰(zhàn)著人們的善意?！吨袊嗄陥蟆返囊豁椪{(diào)查也顯示，雖然47.4%的受訪者曾通過網(wǎng)絡(luò)平臺參與過捐款，但僅28.5%的受訪者信任網(wǎng)絡(luò)捐款中的慈善組織或募捐個人，62.4%的受訪者擔(dān)憂在網(wǎng)絡(luò)募捐中存在詐捐、騙捐的潛在風(fēng)險。由此可見，慈善募捐正面臨著嚴(yán)重的“信任危機”。

所以，設(shè)計和實現(xiàn)慈善智能捐助服務(wù)平臺，打造一個透明、公正的慈善募捐環(huán)境就顯得尤其重要了。在這里，我們也可以提出幾點暢想。

首先，我們可以將AI募捐系統(tǒng)與醫(yī)院診療系統(tǒng)連接起來，獲得患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)，建立智能篩查項目，利用機器學(xué)習(xí)來審核患者是否需要接收醫(yī)療募捐。

也就是說，醫(yī)院接收病人后，AI通過患者的醫(yī)療數(shù)據(jù)預(yù)估出醫(yī)療費用，再進行數(shù)據(jù)挖掘和智能分析，構(gòu)建患者和家屬的需求結(jié)構(gòu)模型，挖掘患者的與身份、工作生活狀態(tài)關(guān)聯(lián)的對于募捐的需求，然后在征求患者同意后主動地為其在平臺上發(fā)起募捐。

其次，我們可以用AI的大數(shù)據(jù)和AR識別來建立醫(yī)療募捐的誠信體系，正如《黑鏡》中人們通過AR人臉識別，可以看到對方的實時評分。我們的身份信息將與社會信用評分系統(tǒng)相連接，如果募捐人曾出現(xiàn)過不誠信行為，則會記入個人誠信記錄。

同時，我們還可以搭建個人的數(shù)據(jù)處理和信息決策平臺，AI對分散在各個醫(yī)療系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進行收集、整理、分析。通過完善的數(shù)據(jù)積累，輔助有善心的人進行決策分析，為人們的募捐提供更加科學(xué)和精準(zhǔn)的依據(jù)。

由AI來主導(dǎo)醫(yī)療募捐可能會改變未來慈善的形態(tài)，但是，在這個過程中，仍然有幾個問題值得我們深思——智能慈善的基礎(chǔ)究竟是道德和善意還是科技呢？如果以科技為主導(dǎo)，AI會不會陷入算法的窠臼，被少數(shù)人“挾持”呢？

如何平衡科技和道德？比如今日頭條的算法，總是會推薦同一種內(nèi)容。那面對形形色色的病人，AI是不是也會為公益人推薦同一類“被資助者”，這類人條件相仿，比如同樣的經(jīng)濟困難，同樣的身患癌癥，甚至從事同樣的工作。在AI冷冰冰的篩選中，患者的尊嚴(yán)、好心人的善意似乎都被“格式化”了。

我們相信，總有一天，AI+醫(yī)療募捐會變得更加透明和公正，甚至更有溫度，但是在短期內(nèi)，正如互聯(lián)網(wǎng)募捐被許多不法之徒利用，在法律法規(guī)和監(jiān)管系統(tǒng)尚未完善的情況下，AI醫(yī)療募捐免不了被鉆空子。

如何降低醫(yī)療支出

醫(yī)療保健的賬單大概是世界上最不合理的支出之一了。醫(yī)院里所有的醫(yī)療服務(wù)都是按項目付費，消費者為醫(yī)療服務(wù)買單，卻可能毫無療效。即便如此，患者也很難主動去要求降低醫(yī)療成本，沒有人會在醫(yī)院為了掛號費、藥費和手術(shù)費和醫(yī)生討價還價。更令人介意的是，我們把錢交給醫(yī)院，卻不知道這個錢會以什么樣的比例流向醫(yī)療的哪些環(huán)節(jié)中。

面對這樣的現(xiàn)狀，智能相對論行業(yè)分析師顏璇就如何降低醫(yī)療支出的問題提出了以下兩點：

1.“貨比三家”不吃虧

美國杜克大學(xué)的彼得·于貝爾長期積極地倡導(dǎo)應(yīng)該向患者全面公開醫(yī)療價格的信息。但是公開信息就能降低人們的醫(yī)療成本嗎？公開信息只是第一步，后續(xù)的環(huán)節(jié)才是最重要的。而在這個降低醫(yī)療費用的鏈條中，AI可以起到非凡的作用。

對于一個特定患者需要支付的實際自付費用究竟是多少？可能連一個專業(yè)的醫(yī)生都無法“鐵口直斷”。在醫(yī)療價格透明化后，首先，人工智能可以建立醫(yī)療價格的數(shù)據(jù)庫，進行深度學(xué)習(xí)，把握醫(yī)療中所有的項目和服務(wù)信息，對每個醫(yī)療環(huán)節(jié)和資金流向一清二楚，從而分析出項目的實時價格以及給患者帶來的實際經(jīng)濟負擔(dān)。

其次，明碼標(biāo)價的最大好處是，人們可以“貨比三家”。在醫(yī)療方面，國際上已經(jīng)有了這樣的例子——俄克拉何馬市手術(shù)中心的網(wǎng)站可以讓患者在全國范圍內(nèi)進行比較，找到更好的服務(wù)提供商，這個中心的做法也引來了其它醫(yī)療中心的競相模仿。

但能力有限的患者也只能通過某個網(wǎng)站平臺去比較少數(shù)幾家醫(yī)院的性價比，比如美國的HealthcareBluebook網(wǎng)站只能計算某一特定地區(qū)的醫(yī)生和醫(yī)院服務(wù)的平均費用，再以郵政編碼的方式提供當(dāng)?shù)氐摹肮蕛r格”。

在未來，如果人工智能可以介入醫(yī)療服務(wù)的“比價”過程，則可以擴大比價的范圍，通過強大的計算能力在全球范圍內(nèi)進行搜索，從而找到最優(yōu)惠的醫(yī)療服務(wù)?？鐕究蛋餐揪屯ㄟ^深度挖掘約2700萬篇科研論文和各類資料，將各國的新藥進展、醫(yī)療價格、醫(yī)保覆蓋率等指標(biāo)進行了分析，建立了全球醫(yī)療信息大數(shù)據(jù)庫，為患者提供性價比最優(yōu)的醫(yī)療咨詢方案。

2.少拿高科技來說事

在醫(yī)療支出上，有很多不必要的醫(yī)療程序帶來了額外的消費，最常見的就是醫(yī)療影像?，F(xiàn)實生活中，我們往往是看病三分鐘，各種檢查卻要耗費一整天，其中，有多少掃描是必須的呢？在2014年，全球醫(yī)療影像設(shè)備的市場規(guī)模就高達320億美元。

而智能相對論分析師顏璇也大膽地預(yù)估，在以后，另一個不加抑制的“浪費”估計就是以AI為主導(dǎo)的各種高科技療法了（畢竟機器人想做手術(shù)不是一天兩天了）。

在如今，就有一些未經(jīng)證實的高科技療法消耗著患者的金錢。比如機器人手術(shù)和質(zhì)子束放療。實際上，這兩種高科技操作都還沒有數(shù)據(jù)來證明其比傳統(tǒng)療法更適用于臨床。

以機器人手術(shù)為例，醫(yī)院購買手術(shù)機器人的費用極其高昂，有名的“達芬奇”機器人每臺售價約為60萬至250萬美元，如果租賃使用，年租金在10萬至17萬美元之間，這還不包括手術(shù)的一次性專用耗材的費用。而面對如此高昂的設(shè)備，患者的治療費用必定是便宜不了的。

即使價格高昂，還是有許多人信賴這些高科技，認為其是更精準(zhǔn)的治療技術(shù)。所以，在更有力的數(shù)據(jù)出現(xiàn)之前，避免被高科技的名頭所蠱惑，恐怕是患者保住錢包的關(guān)鍵。

不只是費用，還有醫(yī)療體驗

在我國，慢性病已成為我國城鄉(xiāng)居民疾病死亡的主要原因，城市和農(nóng)村慢性病死亡的比例高達85.3%和79.5%，許多貧困縣的慢性病死亡比例也已達到了60%。對于慢性病的危害，我們可以設(shè)計更多的多元產(chǎn)品，滿足不同層級消費者的偏好和需求，比如全球范圍內(nèi)的醫(yī)療旅游。

醫(yī)療旅游除了尋求更佳的治療方案外，也可以在一定程度上減少醫(yī)療成本，阿拉斯加州最大的醫(yī)療保險機構(gòu)藍十字藍盾醫(yī)保聯(lián)合會為降低醫(yī)療成本會將患者空運到西雅圖去做手術(shù)，比如全膝關(guān)節(jié)置換術(shù)，即使算上交通開支，西雅圖的價格還是便宜了一半。

目前歐美、日韓等國家的醫(yī)療產(chǎn)業(yè)已經(jīng)漸成垂直化的市場，比如英國以肝移植享譽世界，韓國醫(yī)美整形赫赫有名、美國重癥治療十分突出等，而泰國、印度、則以其經(jīng)濟低廉的價格和高效的藥物治療吸引了大批患者。據(jù)印度工業(yè)聯(lián)合會的一份報告稱，在醫(yī)療方面，印度的收費一般是歐美國家的1/10。

低廉的價格不代表醫(yī)療水平的滯后，相反，印度大部分私立醫(yī)院的條件并不比歐美的醫(yī)院差，甚至還有所超越。印度的埃斯科特醫(yī)院曾在一年中完成4200例心臟手術(shù)，死亡率只有0.8%，感染率只有0.3%，而在發(fā)達國家，同樣的手術(shù)平均死亡率達到1.2%，感染率則是1%。

這就反映出慢性病患者具有了醫(yī)療價格的談判能力，能夠選擇醫(yī)療旅游這一方式來降低醫(yī)療成本，而以大數(shù)據(jù)和AI為創(chuàng)新技術(shù)手段，在助力醫(yī)療旅游中的旅游體驗上，可能具有較大的發(fā)展空間。

首先，AI可以利用人臉識別等技術(shù)為某個地區(qū)的人提供某個國家的醫(yī)療系統(tǒng)的準(zhǔn)入資格，為患者提供世界級的醫(yī)療健康體系。除此之外，醫(yī)療旅游往往是國際性的，醫(yī)患關(guān)系的語言溝通往往會成為最大的問題，而利用AI的翻譯功能和聊天機器人的設(shè)定，可以在這類特殊的醫(yī)患溝通場景中提供便利。

其次，醫(yī)療旅游也包括了健康體檢、美容、抗衰老之類的“輕醫(yī)療”，因此AI驅(qū)動輕醫(yī)療體驗的平臺也大有發(fā)展空間。智能相對論行業(yè)分析師顏璇曾在文章《看臉的時代，AI醫(yī)美為什么沒有成為風(fēng)口》里提到，“從需求角度來看，渴望“變美”的客戶有較強的意愿和能力去尋求優(yōu)質(zhì)的整形資源，甚至于為了“美麗”不計成本，據(jù)統(tǒng)計，20%的潛在消費人群表示只要安全，價格不是問題?！盇I在美容外科、皮膚科、牙科等都能起到作用。所以，打造一個AI平臺，提升醫(yī)美體驗也是一個值得期待的事情。

最后，在裹挾了醫(yī)療保健目的的旅途中，AI還可以整合和分析患者的醫(yī)療信息，制作個性化的醫(yī)療旅游計劃?？偛课挥诿绹餮艌D一個出游計劃門戶網(wǎng)站Utrip，就可以通過人工智能算法把數(shù)百萬旅游目的地、活動和餐館進行組合分類，一旦系統(tǒng)了解到用戶的首選目的地，就可以利用用戶的旅游偏好，給出每日行程和時間安排的建議。

對于AI降低醫(yī)療支出，即使我們有著無限的憧憬，但在短期內(nèi)還是很難實現(xiàn)的，因為在醫(yī)療領(lǐng)域，任何新技術(shù)的落地都要伴隨著昂貴的醫(yī)療賬單，比如胰島素療法剛出世時，即使在糖尿病上療效極佳，其費用卻比傳統(tǒng)治療方法貴上幾成。所以，利用科技來解決民生問題，讓技術(shù)真正地為人民服務(wù)恐怕還有很長的路要走。

【完】

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