半个医生:大数据健康查询分析工具_医疗健康_业界动态

2016

02/26

09:24

动脉网

作者：su小吱

医疗健康

中国老百姓的健康问题需求有多大？相关数据显示，北京每天有 63 万的门诊量，北京协和医院的日门诊量早已过万。然而专家表明，76% 的患者可在二级甚至卫生院处理。

这种现象衍生了很多在线问诊和在线挂号的互联网公司，比如春雨医生、微医集团等等，能节约医患时间，提高寻医问诊的效率；也出现了诸如IBM 沃森机器人医生、多美小壹等模拟医生与患者进行对话的机器人医生，能一定程度上代替真实医生的角色，减少医患资源不匹配的压力。此外，还有一类公司是让患者自己去自查、自测甚至自己用药，比如半个医生、自测用药等等。当然，百度等搜索引擎也为老百姓的健康问题需求贡献了很多答案。据悉，百度每天关于症状、疾病的 query 请求搜索数为 4,268 万次。

半个医生创始人兼 CEO 王超认为，符合医学原理的是循证医学，不依赖于教科书和规则，而是更多依赖于实际情况。

尽管在线问诊和在线挂号的公司提高了寻医问诊的效率，但仍然没有扩充医生资源。百度等搜索引擎虽然能为用户的健康问题提供不同的答案，但匹配度和准确度难以把控。而多美小壹虽然能和用户对话，但它应用的是知识库，只能按照某种疾病对应的症状为用户做排除法，一些有交叉症状的疾病容易被漏掉。

即使是医生，熟稔教科书中的所有医学知识，也会受制于个人专业、经验、偏见，经常出现 “消化科的医生看到的是消化道疾病，心血管科看到的是心血管疾病。” 但疾病的发生很多时候不是呈现单一的症状，与症状之外的因素也有关系，比如心理情绪、饮食习惯、既往病史、甚至天气等等。这些与疾病相关的不同症状和不同因素形成的是一个巨大的网状结构……

如此，半个医生的设计逻辑便出来了：针对科研中的诊断记录，把疾病进行拆解成包括症状在内的各种各样的标签，找到标签之间的关联性，掌握疾病的规律，模拟医生的推理逻辑，为用户分析出可能的疾病结果（包括疾病常识、预防常识、对应科室和检查项和药物、患病年龄分布）以及需要对接医院和药店……

在半个医生 APP 中，用户也可以直接搜索附近的医院和药店。此外，针对一些特定人群如宝宝、儿童、妇女、男性、加班族等常见的症状，半个医生也提供了解决方案和预防常识（APP 中体现为 “习惯”）以及督促用户去培养预防习惯。

（半个医生 APP 安卓版其他功能截图）

王超透露，目前半个医生对可能涉及的 18 万种症状及关联的 9 千种疾病，进行理解和分析，能满足 100 万用户同时查询。从标签组合到疾病结果的全部查询过程不到 1 秒，准确率大约在 70%左右。关于半个医生的查询准确率，还在不断提升。这是基于大数据的机器学习的，有 70 多人的医学团队在对机器学习进行训练。

在接下来的版本中，半个医生会丰富与疾病相关的标签类型（如上文提到的饮食习惯、既往病史等），也会跟踪对比用户的症状和健康情况，为用户做出疾病的预警和提醒，甚至接入挂号和保险服务。

实际上，半个医生与很多其他的移动医疗工具相比，还有一个明显的优势：用户群体更广，用户粘性更高。既不止针对某个特定人群，也不止针对某个特定时段。比如，用户在早上可能会搜索牙龈出血、口臭等，中午可能会搜索皮肤干燥、消化不良等，下班回到家可能会搜索宝宝厌食、老人腿脚疼痛等，睡觉前可能还会搜索与性生活相关的问题……

对此，王超透露的数据是，半个医生于 2015年11月正式上线，目前用户数在 30 万左右。日均启动应用次数 1.5 次，平均每人为 1.3 人查询，次日留存率达到 30%左右，单次使用时长接近 3 分钟。

“千百年以来，医学的传承主要是通过学习老一辈专家写的教科书或者口授的经验，还要去临床学习好多年……培养全科医生的过程太长了。中国的老百姓要想每个家庭都有一个家庭医生，在 10年之内很难实现。而且，中国的医生培养体系中没有全科医生这个专业。即便设了，老百姓也是按照科室去就诊的，没有全科的概念，所以全科医生的发展和收入都不怎么好。而美国却有全科医生，他们服务于某个家庭，而且是保险公司付费。”王超的理想，或许是让 “半个医生” 至少成为每个家庭的半个全科医生，而且是免费的。

据悉，半个医生有 3 名联合创始人。王超曾在淘宝工作 4年，先后从事社区产品、移动产品运营、周期购等数据产品工作，是阿里移动互联网淘伴产品初期产品运营，对移动互联网产品设计、运营推广有较丰富经验；董事长黄泱曾服务于美国凯撒医疗集团8年，创建了凯撒南加州的医学信息部门并担任医疗信息研发总监及首席架构师；大数据负责人瞿波在阿里服务数据业务 11年，参与经历阿里数据从初期到大数据应用各个阶段。2015年5月，半个医生拿到了真格基金百万美元级 pre-A 轮投资。目前正在接洽 A 轮融资。

来源：动脉网作者：su小吱

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