AI医疗专家交流251224

发⾔⼈ 1 00:00:04 这边没听到您的声⾳。嗯，好。 发⾔⼈ 2 00:00:06 呃，各位投资⼈晚上好，我是国投证券医药组的分析师孙丽⽉，那感谢⼤家来参加我们这⼀次国投医药组举办的 AI 医疗专家交流会。最近我们也是看到蚂蚁旗下的 APP 阿福它的⼀个下载量还有⽉活情况表现是⾮常亮眼的。那今天晚上呢，我们也是有幸请到了⼀位在 AI 医疗领域深耕多年的⼀个专家。那后⾯呢，我们以 QA 的形式对近期⼤家关注度⽐较⾼的⼀些问题做⼀个学习和交流。 发⾔⼈ 2 00:00:31 哎，专家你好，请问这边可以听到吗？嗯，可以。哎，好，就是第⼀块的话，就是想请专家您能不能跟我们介绍⼀下阿福这个产品，那主要就三块想跟您请教⼀下，⼀个就是阿福这个产品它现在有哪些功能模块？然后第⼆个呢，就是⽬前现有的这些功能模块，在未来体验上⾯可能还会有哪些⽐较重⼤的⼀个升级和完善的地⽅。然后第三个呢，就是后⾯还有哪些新的功能模块值得我们去期待的，这个。三个问题就请您先介绍⼀下。 发⾔⼈ 1 00:01:02 谢谢。嗯，好。阿福呢，我们是在今年的六⽉份上线的，上线之初呢叫 AQ 然后当时的核⼼功能是⼀些就医的导诊的服务，然后是⼀些通过⼿机拍摄⽪肤的⼀些对于⾝体状况的⼀些判断以及智能的⼀些健康咨询。以及药品呃拍药盒做这个药品说明书相关的知识。然后是⼀些通过报告呃对报告单的解读去做⼀些健康的分析，还有⼀些查医保，呃，各个医保的报销规则的⼀些主要体现在它的⼀些⼯具性上的能⼒，然后在⼗⼆⽉啊那个⼗五号我们进⾏了⼀个升级。我们增加了两个模块，⼀个是健康⼩⽬标的模块，⼀个是 AI诊室的模块，呃。那么这个主要是从⼀个原来的⼯具属性，再向⼀个陪伴属性去做⼀个嗯升级。 发⾔⼈ 1 00:02:07 像 AI ⼩⽬标的话，是可以根据⽤⼾⾃⼰的⼀个当下的需求去设定他的⼀个打卡任务，⽐如说他是想要做这个呃呃减脂或者瘦⾝，或者对形态有些不满意，或者他要提升他的这个睡眠质量。或者他希望去缓解他的这个压⼒，他都可以设定相应的打卡任务，然后我们会去跟他进⾏⼀个⽇常的这个互动式的⼀个陪伴的功能。然后 AI诊室的话呢，就是⾥⾯会去通过啊对他的⼀些咨询问题做⼀个探寻和追问，然后去延伸到后续可以跟他对接我们线上的真⼈医⽣，或者是给他推荐线下的这个专家的号源。或者是啊哪些是最适合他的科室。⽽是做这⼀部分的推荐。 发⾔⼈ 1 00:03:00 那就是我们的⼀个功能上的牵引，未来我们后续开发思路也是⼀样，就是嗯阿福的产品定位是希望做成⼀呃健康垂直模型领域的国⺠级⼊⼝。那么作为这样的⼀个⽬标的话，我们其实是嗯要成为⼀个国⺠级⼊⼝，我们的量化的定义可能是要有啊5个亿的注册⽤⼾，然后⽉活要过⽉活⼤概要超过1亿这样⼦，那围绕这个⽬标。那我们希望是在26年就明年把它去实现。那基于这样的⼀个⽬标，我们需要去覆盖⽤⼾在健康领域和医疗领域的所有的问题的啊这个攻攻击，我们要有解决⽅案，要有要有策略和解决⽅案，要有这样的能⼒。那尤其是在这个消费医疗领域，我们的陪伴是提升⽤⼾的。粘性的最主要的抓⼿，⽽严肃医疗则通过我们优质的医⽣和背后的这个专家的团队，我们去提供更多的⼀些权威性上的背书就是增加⽤⼾对这个产品的信任感。啊，⼤概是这样的⼀个思路。 发⾔⼈ 2 00:04:18 我了解了解，嗯，就是我这边想跟您请教⼀下，⽐如说您刚讲这个消费医疗，它最主要的⼀个抓⼿其实是去做⼀个陪伴嘛，对吧？就这⼀块的话，就是您能不能再展开去跟我们去讲⼀下，⽐如说后⾯可能需要哪些具体的功能去去实现这样陪伴的⼀个⼀个⽬的，对。 发⾔⼈ 1 00:04:43 呃，陪伴的⽬⾸先要基于对于⽤⼾的⼀个了解的程度。我们我们会有⼀个健康档案，就是⽤初期⽤⼾上线，其实AI对他并不了解的情况下，那只能。根据⽤⼾当下的⼀个提问，去给到他⼀个呃相对全⾯的回答。那这个全⾯的回答嗯。你是，没有上下的语境，就没有基于对⽤⼾既往的这个病例啊、体检的了解。但随着⽤⼾更多的使⽤，那我们的健康档案⾥会沉淀⽤⼾历次上传的这些数据，包括他的检验检查报告和他的体检报告。⽽且我们最近也通过⼀个健康仪表盘的，在健康档案⾥内嵌 了⼀个健康仪表盘，可以去连接⼀些可穿戴设备，⽐如说⼿机⼚商苹果、华为，或者是啊运动的⼀些硬件，或者甚⾄于医疗器械。 发⾔⼈ 1 00:05:44 愉悦的三诺的这些动态的⾎糖和硅基动态⾎糖仪。那这些设备⼀旦绑定之后，那⽤⼾的实时的这些⽣理数据，⾎糖、⾎⾎氧能够被我们所获取到，在他授权之后能够被我们获取到，那我们能。能够结合他当下的这个状态，⼀个是能发现他的⼀个异常值，你⽐如说夜间的⾎糖过低或者过⾼这样的有有有这样的峰值，那⽤⼾⾃⼰感知不到，我们会提醒他，提醒他之后我们会要求他在⽣活习惯上做出⼀些。就是改变，然后这种改变可能是以打卡的任务的形式去啊传递给他，然后让他跟我们产⽣互动。 发⾔⼈ 1 00:06:26 那么在这个过程当中就拿这个颜值来说，或者减减重来说，糖尿病⼈他不能吃，如果是特别是他还是个糖尿病⼈的情况下，他也不能吃这个甜⻝，那么是不是后续我们就可以去给他提供⼀些代餐。或者是啊这样的⼀些这个这个⽅式，啊，去让他更好的去达成他的⽬标。嗯。 发⾔⼈ 2 00:06:51 嗯，了解了解，更加。然后第⼆块问题想跟您再请教⼀下，就是数据⽅⾯的问题啊。就是您刚讲实现，就是刚刚讲的⼀些功能其实。是他需要⼀个，就是我理解下来，是需要⼀个对患者各⽅⾯的⼀个健康⽅⾯的⼀个数据，有⼀个⽐较全⾯的⼀个了解嘛。就是⽬前的话，他需要具体哪些类型的数据才能去实现您刚讲这些功能呀？然后第⼆块的话，就是现在数据的⼀个质量跟数量的话，能不能满⾜模型训练的⼀个要求？以及我们去获取这些数据，它⽬前的⼀个获取渠道以及获取的⼀个成本。对，就这数据这⽅⾯，这三⽅⾯的⼀个问题也请您做⼀个解答。 发⾔⼈ 1 00:07:33 嗯，那这⾥⾯展开讲⼀下，就⾸先为什么是呃蚂蚁来做这个垂直的这个这个阿福这个垂直模型。那市⾯上有很多通⽤的模型，这些通⽤模型像千问呀、⾖包、Deepseek 都可以回答医疗相关的问题。但是呃从从回答的质量来看，就是通⽤模型它往往会嗯。会漂移，或者说他只能去问⼀些相对碎 ⽚的浅层的⼀些问题。如果我们需要去，要有⼀个专业性，要有个精准度，同时我们嗯要不漂移的情况下，是需要结合很多的医疗数据对模型做加训的。那么阿⾥呃蚂蚁刚好在这⽅⾯是会有⼀些呃过去⼗年的⼀些沉淀，⽐如说我们通过跟做了，跟医院对接做了很多的挂号的这个基础能⼒，那么⽤⼾的挂号信息啊我们是有沉淀的数据。然后呢，跟国家医保局合作的这个医保码的⽀付的这个项⽬带来了7个亿左右的这个医保码使⽤的⽤⼾，那这部分⽤⼾每天在我们平台上去使⽤医保码去做院内的结算，那我们也能知道他⼤概使⽤的、购买的这个药品啊，或者是住院的开⽀啊，花销花费⼤概是多少的。那我们能让我们对他的⼀个基础的情况和他的⼀个消费能⼒有⼀个啊了解，同时我们在224年底，25年呃，24年底收购，呃，完成了对于好⼤夫在线的收购。 发⾔⼈ 1 00:09:15 那好⼤夫在线上它是有40万的这个⽤⼾和啊40万的医⽣和啊将近两个⽉⽤⼾，这部分呃历史沉淀下来的线上的问诊的对话记录也好，以及他的⼀些。⻔诊病就诊病例也好，都会作为这个语料去给到我们的模型去做训练。还有⼀部分来⾃于我们在嗯⽀付宝上有6,000万的健康险的会员，健康险的会员⾥⾯有5%的⼈是线下住院有过报销⾏为的。那我们在调查的时候，我们会从医院去拉取他的这个整个整个住院的期间的这个病例啊，住院病例这个和档案，那这部分其实是更。当时的⼀些⼀部分啊医疗数据，尤其是在⼤病和重症领域的。那结合这些数据，我们能够对⽤⼾的嗯不同阶段的不同疾病，它的⼀些啊解决⽅案也好，它的⼀些需求也好，会有⼀个⽐较好的⼀个了解。那么在⽤⼾跟我们去提问的时候，即便他没有⼀个很好的上下⽂，我们也可以从我们⼀些数据⾥⾯去给他相对的精准的，在⼀个⽐较呃专业和有深度的这个范围内去做回答。那呃刚才刚才提到的健康数据，这个⽇常的健康数据其实是弥补了另⼀个维度，前⾯是保证⼀个专业性，第⼆个是保证⼀个⻓期和陪伴性。 发⾔⼈ 1 00:10:45 就是⽇，呃，⽤⼾可能⾃⼰⽇常也在监控，但是他的⼀些异常数据他他实时产⽣的，在没有阿福以前，他实时产⽣的这些问题，他要么去找他的线下医⽣，社区医⽣，对吧，要么就直接。miss掉了啊，就忽略过去了。但是我由由于有了我们这个动态数据的绑定之后，我们作为⼀个健康管家的⻆⾊，我们可以是我们可以主动发起跟他的互动啊，这样的情况下。⽤⼾会感觉到他是有有被陪伴到的这种呃这种这种服务和体验以及他的温度。啊，那那呃因为对于⾄于说呃数据的全⾯性来说⽬前⼤部分的⽤⼾可能只是授权了⾃⼰的⼀个部署和他的⼀个站⽴的时间，对于这个可穿戴设备的这个这个时⻓呃和数据现在接⼊的还不多，但是如果它的频次够⾼的话，我们完全是可以去给到他呃相 相对应来说⽐较准确的这个打卡的任务和⽅案。 发⾔⼈ 2 00:11:58 嗯，了解了解专家，嗯。就是我这边还想请教两个，就是细节上的⼀个问题啊，就是您刚刚讲，就是那个医保码嘛，就是有很多的患者通过我们⽀付宝上⾯的医保码，这部分数据是能拿得到的。就是我想问⼀下，就是我们拿到这个数据是只能拿到⼀个患者⽀付的⼀个⾦额，还是说就这个患者他具体买⽤这个医保去买了什么药啊，或者买了什么器械，这种东西我们也是能够拿到的呀。就是我们能看到他的⼀个消费清单。 发⾔⼈ 1 00:12:25 现在我们的医保码能看到他的⼀个消费清单，我们从医保获取的这个数据格式⾥⾯是能看到他的购药的品品牌规格和单价和医保结算价这些信息我们都有啊。然后涉及到这个这个，因为对⽤⼾有的时候发票也是在我们上⾯开的，所以他的那个发票上⾯的字段我们都能获取到。 发⾔⼈ 2 00:12:54 了解，了解。然后这块⼉这个数据的话，是呃我们跟医保就是做了医保对我们做了⼀个授权的吗？还是说就是这⼀块其实也没有特别明晰的⼀个数据确权的问题啊？ 发⾔⼈ 1 00:13:09 数据确权的问题，对，我们现在直接跟医保有合作做数据中⼼。⽬前今年会会上10个，然后这是地⽅的，然后跟国家局是直接去给我们就是委托。呃，在⽤⼾使⽤医保码之前，我们就会完成⽤⼾的授权。那⽤⼾⼀旦授权了，医保给我们⼜开放了这个信息查询的端⼝，那么从数据使⽤上来说，哦，我们就是合规的。 发⾔⼈ 2 00:13:40 了解了解。嗯，然后第⼆块就是想跟您请教⼀下，就是其实我们患者的话，您刚刚讲了有很多的渠道去获取患者的数据嘛，其实但是我们中国的患者很⼤⼀部分的数据其实还是在医院那⼀端嘛。对吧，就是我们不知道我们现在有没有打通，就是从医医院那个渠道去获取患者的⼀些数据的⼀个⼀ 个通道啊，是。 发⾔⼈ 1 00:14:02 有，⽽且我们有我们有另⼀个嗯应⽤叫安诊⼉，这个跟阿福是什么关系呢？⽤的同⼀个底层的那个模型，就医疗模型⽤的是同⼀个。但是安诊⼉跟阿福相⽐，它他会拿到浙江省医保局，啊，浙江省卫健委所辖的所有的医院，线下医院的诊疗数据，包括但不限于his⾥⾯的这个病例数据和list⾥⾯的检验检查报告。这部分其实在安诊⾥⾯已经打通了，⽤⼾在使⽤安诊的时候，甚⾄在医院⾥⾯是可以就是做动线规划的，他第⼀步去哪⾥挂号，第⼆取号，第⼆步去⼏楼哪⼀个诊室候诊，然后前⾯有⼏位，然后轮到他之后，嗯，下⼀个去去检查报告的地⽅在哪⾥，整个院内的动线规划也已经都植⼊在⾥⾯了，所以，哦。在浙江这部分数据是更更多的，那我们其实是呃为什么阿福不能做呢？是因为数据确权的问题，就是安哲⼉它其实的主体是卫健跟蚂蚁各占50%的股权的，然后整个阿福是全部都是属于蚂蚁的，⼤概是这么个区别。 发⾔⼈ 2 00:15:20 嗯，了解，就是我们如果后⾯⽐如说要如果去其他的⾝份去推这个东西的话，可能也还是需要跟当地卫健委去⼀起，就⼀个⼀个去谈⼀下这种数据确权的问题，对吧？ 发⾔⼈ 1 00:15:34 是的，对对对，是的，了解，线下医院的数据相对来说会会更敏感⼀些。 发⾔⼈ 2 00:15: