More Health创始人Robert Warren在“2017钛媒体T-EDGE年度国际盛典”

钛媒体注：钛媒体T-EDGE国际年度盛典，作为钛媒体年度最重要、在科技领域最举足轻重的年度国际峰会，每一年年末希望能够对当年发生的和未来可能发生的做一些重要盘点和预判，同时，搭建一个平台通过线上线下交流，助力全球前沿创新者的价值发现与落地。

12月16日，MoreHealth创始人Robert Warren在钛媒体T-EDGE国际年度盛典上表示，人工智能在医疗行业的作用，跟在其它方面发挥的作用非常类似。

就好像人工智能如何帮助我们管理卡车车队，人工智能、机器学习都是为了帮助我们更好的去做决策，如何通过知识、如何能够实现这些案例密集的任务，从而把更好的建议提供给人类的医师们，让他们来帮助患者。 

MoreHealth成立于 2011 年，总部位于硅谷，创始人Robert Warren是加州大学旧金山分校医疗中心外科教授、原肿瘤外科主任，曾连续多年被评为美国顶尖1%的医生。

MoreHealth可以帮助患者与美国专家面对面进行视频会诊，会诊结束后，专家在主管认可的基础上可以与患者远程建立合法医患关系。在此基础上，美国专家可以为中国患者开具电子处方，并通过MoreHealth美国药房进行国际处方药品递送。其自主研发的国际专家联合会诊平台已经得到FDA认证。

虽然看似只是远程跨境医疗服务，但其背后的技术、数据收集、电子病历安全等都是支撑远程跨境医疗服务的关键，在Warren看来，人工智能手段是患者触达医师的手段。

“如果数据本身质量不好的话，那就是垃圾进来、垃圾出去。所以我们需要从系统上找到更准确的数据，需要更信任AI在医疗领域发挥的作用，比如基于AI的决策，在生物医药的应用也可以进一步加强。”

据钛媒体了解，MoreHealth截至目前已经为数千例患者提供中美会诊业务，其中75%以上的癌症患者经过中美会诊后对诊疗方案进行调整，95%以上的脑神经疾病患者会诊后改变了诊断和治疗方案。会诊后95%的患者继续在国内进行治疗，无需赴美，节省医疗开支50万人民币以上。（本文首发钛媒体，作者／付梦雯）

以下是More Health创始人Robert Warren的演讲实录，经钛媒体编辑整理：

大家下午好，首先我想感谢钛媒体邀请我来到这里，来给大家分享一些信息，今天早上和今天下午大家都听到了很多关于AI的话题，我不是工程师，也不是AI专家，也不是计算机专家，我是一个外科手术师。

我是加州大学三藩分校的外科手术教授，我专才是对癌症病人进行手术。在我的学业生涯当中，在一些病例当中我看到了很多，比如说为晚期胃癌或晚期胰腺癌的病例中，我对他们做了很成功的手术，在我之后的职业生涯中我希望能够有更多的癌症患者比如几十万、几百万的患者有更好的医疗服务。

将全球范围内的医生和病人连接起来

我们在整个旧金山有四个不同的位置，里面有很多的医院、病房等等，我们也跟谷歌、Facebook、英特尔这样的公司合作，来问一问究竟如何把这些技术更好的应用在诊疗当中，并不仅仅是诊疗这么简单，还有促进全球健康整体的水平。

我的合伙创始人他是一位非常专业的IT人士，我们另外一位创始人是商务人士，我们主要的目的是希望通过在全球范围内把医生和病人，通过技术连接起来，来帮助他们应对这些威胁生命的癌症。

大家可以发现肿瘤这些年发病率的变化，在过去的20年当中，中国每年新增的肿瘤患者高达440万名，这是2015年的数据；只看肺癌的话，有80万的新增肺癌患者，很多癌症其实是可以预防的。整个中国，如果今天开始都不吸烟的话，我们相信在三十年之后，肺癌的患病率会大幅度下降。

我们能够看到癌症患者患病之后的存活率有多少，通常情况下，在美国存活率要比中国高一倍左右。这里还有一些财务方面的问题，谈到全球医疗方面的开支已经达到了8.3万亿美元，在美国我们看到单单医疗上面的开支就达到了4.2万亿美元，这也使得美国的负债变得非常高，当特朗普总统进一步去推行减税方案时，就会看到这些预算的问题更吃紧了，当然我们不应该讨论太多的政治的问题。

我们来看一下中国，我们刚才提到每天有400多万新的肿瘤患者，这些患者增加将会造成额外1万亿美金的医疗开支，这些开支如何能够更好的带来诊疗的结果，给病人们带来福祉？

我们看一下数据，这里也介绍了在癌症发病率方面的增长，在美国我们用棕色标出来了，看到10%的增长速度；在中国增长速度要低一些，我们看到癌症增长速度较低的情况，之所以比美国低，我想可能是总体发病率太过，或者其它的原因。

我们再来看一下左边图表中宫颈癌的情况，通常情况下，这都是一个发展中国家常见的癌症，你可以看到宫颈癌的流行发病率，其实它跟一些早期妇科病毒的一些感染有关。我们看到目前在两国疾病的发病率都在降低。

在全球范围内，可以看到不管在发展中国家，还是发达国家，我们现在看到前列腺癌的趋势，我们不知道究竟原因是什么，在中国我们可以看到可能是由于环境的原因。

比如说这是对肝脏进行的一个CT图像，大家可以看到从腹部往上，这就是病人的肿瘤，这个肿瘤最终的处理方法是进行切除，但多数患有这种癌症的患者，其实他没有办法去接受切除术，因为他们国家的诊疗手段仍然是落后的。

这个图像有点复杂，我简单给大家解释一下，这里指的是全球8万名患者的调查，对刚才我们提到的纤维细胞瘤，在这个情况下，我们看到这是在各个国家、在欧洲、在美国的情况；我们看到台湾的患者，患这种纤维细胞瘤之后，存活率是最高的，你可以看到不管是接受什么样的治疗，最后能够产生多高的存活率，我们发现这种癌症总体来说，它的存活率在亚洲要比欧洲要差一些。

在这一项8万名患者的调查当中，数据实际上也不那么准确，因为有很多患者可能没法去看医生，因为他不具备这样的条件，而这个统计只是基于这些有条件去看医生的患者。而且在中国，有很多人是有医保的，所以他也可以去接受诊治，可以接收到更多的医生和医院的帮助。

在疗法方面，在北美和欧洲，16%-18%患有肝癌的患者他们会进行肿瘤摘除，在亚洲我们看到台湾或者南韩或者中国，这种摘除术很多情况下是患者唯一的出路，所以这种区域的不同性可以给我们反映出不同地区治疗癌症的方法有哪些。

我们在加州大学旧金山分校以及斯坦福大学（离我们不远），我们很多同事之间开展了合作，我们也跟哥伦比亚和约翰霍普金斯以及其它的一些美国大学，就癌症诊疗方式进行一些医学研究。

通过给患者在全球范围内提供咨询建议和诊疗建议，我们不得不依赖我们的平台，尤其是想帮助到我们中国的患者们，通过实验室的化验、结果、病例等等，这些都通过云端上传。

所以，美国的这些外科医生们，他们在这些医疗中心从业，他们可以去帮助中国患者看一看他们的病情，他们可以去做一个审核，同时给出一个治疗的意见，5天之内就能完成这件工作。

在这里有很多关键要素，首先我们看到的是病人的隐私能够得到合规保护，所以不管在世界哪里的合作伙伴，他们都可以把信息上传到云端，而这些世界范围内的外科医生和医师，和整个全美境内的医生去获取这些信息、渲染这些信息，同时给病人提供一些就医的指导。

这不仅仅是美国医生彼此之间，医生和患者之间的沟通，它是一种三向的交流，是美国的医生专家，患者，以及患者与主治医生之间的交流。

所以有些情况下，如果美国的医师可以给出来一个很好的就医建议，这是一件很好的事情，但假如患者所在国家、自己的医生没有获取这些信息，可能最后就徒劳了。所以，在这里我们可以看到在美国、在中国我们都对这些记录进行了存档。

人工智能，未来患者触达医生的手段

接下来我们再看一看，在未来究竟如何可以进一步拓展我们触达患者和触达医师的手段。其中一个关键的要点是如何能够把人工智能植入到我们的过程中，现在没法给大家分享太多的信息，我觉得有必要去强调它的重要性。

在医疗行业提到人工智能的作用，其实我发现它在其它方面发挥的作用也是非常类似的，就好像人工智能如何帮助我们管理卡车车队，人工智能、机器学习都是为了帮助我们更好的去做决策，如何通过知识、如何能够实现这些案例密集的任务，从而把更好的建议提供给人类的医师们，让他们来帮助患者。

所以，算法不会直接做决定，他们更多的是帮助决策的医生来做决定。这一点在中国来说尤其重要，因为我们看到除了中国的一线城市北京、上海、杭州、广州这几个大城市之外，我们看到其它地区医生的培训首先相对来说较低，他们的经验也尚浅，整个的医疗体系也过于复杂。

当一个患者从三四线城市跑到北京去就诊的时候，他想要去见到医生本身就是一件很难的事情。

所以，对一个肿瘤的患者，如果他两年前肿瘤在肺里还没有那么大，现在已经长大了，这真的是很遗憾的事情，我们要尽可能去收集数据，如果数据本身质量不好的话，那就是垃圾进来、垃圾出去。

所以，我们需要从系统上找到更准确的数据，同时这些数据从时间的角度，以及从纬度的角度来说是更可靠的。

同时，我们还需要更信任人工智能在医疗领域发挥的作用，在这里强调了一些非常重要的AI可以发挥的作用，比如基于AI的决策，这将是一个非常重要的方向，同时在AI加强的医药系统也可以得到进一步的加强，还有生物药物等等，研发过程可以充分利用到人工智能。

同时，现在全美所有的这些医疗中心都在使用数据技术，在这里我还想再谈一谈重要的问题。在MORE  Health这家公司，我们已经进行了非常全面的维度分析，把这些数据应用在了神经网络中来建模，如果我们的患者量只有几千的话是不够的，我们需要全球范围内几百万患者的病例，才能够更好的实现我们的目的。

所以，我们也要同人工智能公司，比如谷歌进行合作，真正把有相关性的数据收集起来，同时把这些数据应用在患者身上，来帮助中国这些不光是一线城市的，还有整个中国的患者能够得到更好的就医、咨询和建议。

比如说，如何能够更好的去通过人工智能来提高我们服务的质量和效率，我们在未来将会着力提升患者体验，同时将会不断地去壮大我们的患者数据库，我们也会加强我们建模的能力来解决这些问题。

除了要去把这些资源给患者匹配起来，我们还想跟医疗师团队进行合作，进行测试，把传统的人工决策改变成多功能的人工自动匹配。

我们还需要有一个长期的快速增长，我们还会关注更多的癌症患者、重症病人，我们会针对这些病人来做一些算法对他们进行诊断和治疗。

在中国我们现在有一个流程（其实也不仅仅是在中国），在世界范围都有，可以打破原障碍形成有效治疗，现在因为有很多社会贫困方面的问题，可能没有办法让世界其它的药品达到需要的地方，在中国或其它地方都有这样的问题。

病患教育也是一个很大的问题，特别在中国他们不信任医生，在我们所提供的远程医疗当中，我们可以让中国病患真正的相信他们的专家医生。我们需要用视频的方式来告诉病人，给他们一些医学建议；在美国以内和以外的系统都有一些不太高效的方面，我们这些也是要解决的。

我们可以拿大数据，将数据演算出来的结果应用到病人身上去，特别是癌症病人当中，但我们现在还赶不上生物技术的开发，特别在美国更是这样。

科学期刊杂志的文章中在2015年讲到了癌症免疫的治疗，在3-4年之前他们没有任何将某一个人的免疫系统来治疗这个人的癌症，但现在已经发生了巨大的改变，其他的一些人找到了免疫系统里的一些模式，他们发现了免疫系统在防止对抗癌症时候的一些模式，他们就可以打开这个免疫系统把癌症的病症排除在外。

现在我们的黑色素瘤（皮肤癌），3年之前没有任何有效的治疗方式，现在我们可以看到在显微镜下面，左边那个图是有肿瘤的，右边那张是有3个月的免疫治疗之后肿瘤就消失了。

我也在看为什么有些人对免疫治疗有反映，而有些人没有，我们想要把这样的研究带给中国患者，我们现在还有一些新药，但它们的费用非常贵，而且也没有进行测试，比如说可以用于胰腺或肝脏。

我们可以把这些药用到病人身上，但有些医生是没有什么经验的，如果在这样的病例中想要有很好的结果，我们可能没有什么自信，我们必须要以道德的方式来达到药物的作用。

有的病人他们可能在正常细胞中有些变异，有的病人会在新的细胞中产生变异，比如在吸烟的病人中，这些变异会使得癌症更加快速的发展。我们现在有药物可以针对这样的变异，这是一个很好的点子。

我们现在有一个方式，你肿瘤当中的基因因素是什么，你的肿瘤跟其他人的肿瘤有什么不一样的地方，我们现在典型的方式，比如有一个晚期的癌症病人，我们对他的基因突变进行检测，进行一个分子级的癌症肿瘤治疗，这些人可能有肺癌或胰腺癌，他们可能有一些基因突变造成了他们的癌症。

可能有一些造成肿瘤的基因，不管你是什么样的肿瘤，不管是乳腺癌、肺癌、还是胰腺癌，我们这样就从针对某种癌症的治疗方式变成了针对某种癌症基因的治疗方式。