消灭网上查病带来的“疾病恐慌”，Kang Health要推出精确在线自诊

我们可能都经历过这种事：觉得身体不太对劲，于是上网搜了一下症状，越看越觉得自己已经接近死亡边缘了？

论坛、健康网站等可能造成很多不必要的困扰。或许它们在按症状搜索疾病这方面展现出了一定的用处，却远比不上面对面咨询医学专家那么有效。但关键是，仍有不少人在不舒服时会选择先在网上搜索自己得了什么病，面临着被误导的风险。

一家叫Kang Health的新公司希望改变混乱的自我诊断搜索现状，阻止人们对着乱七八糟的搜索结果胡思乱想。他们要利用强大的搜索引擎技术，把用户汇报的症状与之前的患者数据进行详细对比，让有类似症状的人们了解其他人接受了哪种治疗、是怎么治好的。

精准疾病判断需求，催生高额种子融资

现在网上的症状诊断工具不少，像WebMD、Everyday Health等公司都推出了疾病诊断器。但这类网站由于时常提供不准确的搜索结果，现在似乎正在失去用户的信任。比如在Google Trends里搜索WebMD，会发现其流量呈稳定下降的态势。

WebMD流量持续下降，用户似乎已经意识到使用这类自诊平台潜在的危害

Kang Health却与这些平台大有不同。它不是简单地通过关键词检索相近的答案，也不仅仅是医患问答的形式。Kang Health公司要实现的，是用人工智能的方法来把症状和疾病精准关联。系统与用户对话，详细了解症状，同时还能从其他产生过类似症状的患者处调取信息，综合他们的情况来判断病情、提供治疗建议。

唯有更精准的搜索结果，才能挽回人们对医疗信息查询平台的信任，现在投资人们似乎把注押在了Kang Health上。公司在今年11月中旬的种子轮中获得330万美元的投资，在同类公司中算得上是相当可观的一笔数目了。不仅如此，Kang Health的投资者还净是重量级的：老牌投资公司Bessemer Venture Partners、美国康卡斯特电信公司旗下的Comcast Ventures、互联网风投Mangrove Capital（领投）、Lerer Hippeau Ventures、Primary Ventures。此外，以色列内容推荐公司 Taboola 的CEO Adam Singolda也对Kang Health进行了投资，并将加入其董事会。

新加入董事会的投资人Adam Singolda在一次声明中说道：“9年来，除了Taboola以外我没有加入过任何其他公司的董事会或顾问团。现在我很乐意向大家宣布，我加入了一家消费者健康资讯公司的董事会，我相信这家公司会引领一场网络自诊服务革命，能为来自全世界的用户提供帮助。”Singolda还把Kang Health的技术与SIRI和Alexa放在一起比较，对它表达出极高的期待。

人工智能+“病友”数据，优化网络自诊

公司创始人Allon Bloch的经历颇为传奇，他曾是美国最大的汽车电商Vroom、网上购物市场MySupermarket、网站建设服务商Wix.com的前任CEO。Kang Health公司成立于今年1月，总部在纽约州，现在在纽约市和特拉维夫市共有10名员工。Bloch表示，公司名字来源于尚未有人攀登过的世界最高峰之一——拉布吉康峰（Labuche Kang）。名字似乎寓意着，Kang Health的目标是要登上医疗领域一个无人攀登过的高峰。

公司的模式听上去有点像医疗版的Google Waze：用户匿名输入自己的性别、年龄、症状，之后可能还将设置生活方式、用药历史的选项，了解了这些之后，Kang的系统就能向你回馈分析结果。比如说，80000个相同年龄、性别的人有同样的症状，其中30000个人被诊断为某种疾病，剩下50000人则是另外的一些问题。然后用户还可以查看相关疾病的各种疗法、患者康复预后的情况如何、有无副作用等。

Kang Health的信息在很大程度上都将由用户激发，不过在起步期没有用户的时候，用的是来自某个大型健康维护组织的数据来激活（创始人拒绝透露其名字），为Kang的每个医疗类别都提供了数千万个数据点。除了用算法来判断病情，公司还会用人力来辅助诊断——团队里有两个全职医生，对诊断结果作再次确认。

创始人Bloch说：“我们不想让你光从网上搜出一大堆看不懂的医学术语，而是希望你弄清身体出了什么状况。有些症状可能是多喝点水或者鸡汤就能好起来，有的则要吃点药，而Kang平台就是要让你知道下一步该做什么。我们的用户在看病前、看病时和之后的治疗中都会掌握更大的主动权，问医生的问题也更在点子上，还能向平台反馈治病经验。”

人工智能大视野，辅助专业医疗

Bloch在接受着名科技网站Business Insider的采访时表示，Kang Health并不打算、也不可能完全代替医嘱或专业医师，而是想用大数据分析的方法为人们提供一种决策参考。

事实上，Kang不仅不会代替医生，还打算用人工智能的优势辅助医生诊断，快速将患者的症状与可能的疾病关联起来。创始人Bloch说，市面上缺少一款直观又好用的医生诊断软件，他试用过所有面向医生的自动诊断系统，但没有哪个能像Kang平台这样告诉你，有10万个人有A症状、A症状与B症状有很高的相关度。

向Kang平台分享信息的人越多，它的系统也就会通过不断的学习和错误更正而变得越发强大。甚至在用户基数大到一定程度之后，人们还能在Kang平台上查到，近期在当地是否有季节性流感或过敏的大趋势。这个用途能帮助医疗机构迅速了解公共健康情况，并有潜力帮助开展医疗研究。

难题尚存，前景光明

Bloch透露道，Kang Health正在计划市场进入，可能在6个月之后发布面向消费者的产品。至于收入，他认为至少要过一两年才能开始谈盈利。

Kang Health平台仍然存在一些未解决的大问题。首先就是用户流量问题，Kang其实与Google Waze等平台类似，都需要稳定且大量的用户数据。而只有获取了广大的活跃受众，平台的人工智能技术才有使用价值。Bloch说，只要用户量到了几万，Kang Health就能提供有意义的数据，但如果用户增长到几百万，平台的诊断结果就能在一次次更正中变得更精确，而且还能提供全美国各地疾病情况的多元化视角。

其次，如果要做到像医生一样精细地理解患者对疼痛程度或病情的描述，公司恐怕得发展一套非常厉害的自然语言处理技术。如果疼痛程度是以1-10为标准，目前还没有哪种技术能恰当地解释患者描述的“7”和“9”等疼痛程度有怎样的区别，就更说不上判断病情。而大多数人的常识是，医生们仅凭自己的经验，问几个就像疼痛程度这样简单的问题，就能推测相关的疾病、症状、受伤情况。

再者，Kang Health选择的机器学习+医疗诊断市场，其实是一个高度碎片化的领域。消费者疾病诊断这方面，已经有 WebMD、梅奥诊所在做；机器学习技术这方面，谷歌的DeepMind人工智能实验室已经在与英国国民保健制度（NHS）合作诊断急性肾损伤，而IBM的沃森健康也正在用认知计算系统来加速癌症诊断护理的工作。

但CEO Bloch认为，尽管市场已经有好几个重量级参与者，但Kang Health提供的服务仍有一定的空间。“将来，在价值链各个部分都会存在许多不同类别的公司，全世界都在呼吁医疗领域出现更多精细化的选择。”

来源：动脉网   作者：刘露诗