“虚拟病人”开辟另类医学教育,治趣为基层医生填补知识空白

和IBM Waston、Deepmind这类“虚拟医生”相比,“虚拟病人”的受众群体有限、受关注程度不高,但却与“虚拟医生”聚焦于同一个问题,如何解决医生资源短缺。

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治趣于2014年成立,专注于构建以“临床思维”培训为核心的“虚拟病人”。和IBM Waston、Deepmind这类“虚拟医生”相比,“虚拟病人”的受众群体有限、受关注程度不高,但却与“虚拟医生”聚焦于同一个问题,如何解决医生资源短缺。

“我们国家缺的就是老师,去年十三五规划,我们的医生缺口还是很大的,到2020年要培养50万新的医生,15万全科医生,压力很大。”谈及为何切入医疗教育领域,曾承觉得这是真实存在的需求,而通过“虚拟病人”可以帮助医生模拟现实中的病患情况,训练临床思维能力。

这是曾承的第四次创业,这位武汉大学计算机学院副教授从2005年开始创业,先后做过专利大数据分析、可穿戴设备、室内定位。创立治趣的头两年,曾承和同事们埋头琢磨技术如何与临床病例结合构建出一名合格的“虚拟病人”,直到2016年9月份,治趣才将产品推向市场。

截止目前,治趣已经研发了3000个病例,覆盖23个专科,300多个病种,积累了50万用户,实现了3000万营收。在接受钛媒体采访时,曾承透露,“2018年预计很快会突破200万用户。”

合格的虚拟病人如何构建?

就像飞行模拟器一样,治趣打造的“虚拟病人”是为了给医学生以及年轻医生提供模拟训练,培养临床思维。一位“虚拟病人”的病例往往比较复杂,医生需要模拟现实中的病患情况自己作出正确的检查步骤和决策。

以呼吸内科为例,治趣的虚拟病人诊断界面

治趣首先从常见多发病切入,其研发的第一个病例是呼吸内科。以呼吸内科为例,如果要进行模拟训练,用户可以先选择科室从而进入待诊页面,随机会出现一位病人,用户可以先查看其电子病例了解患者基本情况,然后按照问诊、查体、辅助检查、处置等步骤进行临床检查,而这名虚拟病人会根据用户的诊断以及时间的推移产生新的变化,用户可以根据新的病情继续进行模拟诊疗。

看似逻辑清晰,但虚拟病人构建并非是拿一个真实病例来模拟就可以,曾承告诉钛媒体,构建一位虚拟病人需要3—6个月。

以病种为单元进行数据挖掘,将成百上千个相关病例,通过数据挖掘的方法把疾病相关的诊断思路挖掘出来,然后作为基础提供给专家,专家在这个基础上进行修正、补充。曾承举了个例子,“就像写一本小说一样,但这本小说写的时候是机器和人工相结合的方式,作者不用从零开始写,而是机器帮他写多少,作者再去调整加工,而且加工的过程也不只是一个医生,有可能是一个医生团队。”

构建模型是一个反复地过程,在病例采集、诊断、治疗的整个诊断路径中,不同医生会有不同的方法,因此一位病患的痊愈可能会存在多种方法,而曾承在这个过程中引入了约1000多名大三甲医院的专家医生,“我们在构建虚拟病人的时候,虽然会有不同的方法,但我们会把概率最高、最常见的方法推荐给专家,专家在其中进行筛选或补充,一点点去调整,调整的过程中机器也反复去学习。”

为了保证临床训练的准确性,治趣会将虚拟病人给不同的专家评审,实现跨地域审核,减少差异性,这也是为何治趣在成立两年后才将产品推向市场。“差异性大的话的病例我们就暂时不上线,我们现在做更标准的病例。”

曾承并非没有意识到这个过程中效率较低的问题,但他认为现阶段用纯人工智能并不是好办法,“现在上来就拿上万电子病历的数据去训练,这种纯人工智能的方式我们也在做,但准确率不是很高。可能在某些领域会适用,比如临床辅助诊断,是目前做的最多的领域,而且这个点拿到融资的公司至少有20多家,但是目前也没有哪一家真正上临床效果很好的,还是蛮难的。”

“我们前期花了相当大的时间去做数据清洗、数据集成,辅助诊断看似很美好,但落地很艰难。”基于此,治趣将两者同时并行,早期阶段靠人工去把控病例质量,曾承坦言,“人工智能要做到多智能,前期就需要多少人工。大数据在一定程度上可以加速整个过程,但最终还是需要人工参与。”

现在还只是冰山一角

“最开始做标杆真的是非常非常难。”即便曾承有着武汉大学副教授的身份,治趣进入武大医学院仍花了两年时间,而创业公司攻克三甲医院也遇到了不少困难。

2016年下半年治趣开始接触华西医院,第一次去,刚表明身份做了简单的介绍后,曾承便被客气地请了出去。后来曾承又去了一次,问负责人可不可以给他一分钟,“我把系统界面打开给他看,对方就继续让我们讲了。我没继续讲产品,而是讲了自己对于医学教育的行业理解和我们未来的想法,这一点可能打动了老师。”

华西医院曾在2015年使用MicroSim的模拟病例系统,该系统为医生、医学生、护士、医生助理设计,有8个不同的模块,每个模块有5个病人并带有不同的病例, 让学员做不同处理。通过MicroSim的教学运用,华西学院认识到虚拟教学的优势,还购买了DxR虚拟仿真临床思维训练系统。

但由于这些全部是国外产品,多年前购买的系统不太适合现阶段国内的医学发展,看了治趣的产品后,医院负责人告诉曾承,下周刚好有住院医师实习培训,要做一次在线考试,让大家来评价,如果好就继续用,如果不好只能说抱歉。这次试用后,华西医院又给了治趣两次机会,把国外、国内的同类型产品给一拨人同时使用,然后让学生直接评价哪一个是最好的,“80%投向我们,后来就深度合作了。”

拿下华西医院后,治趣又陆陆续续拿下了协和、北大附属医院、湘雅等医院,2017年,治趣共计攻克了300多家三甲医院和医学院校。“再往后推实际上就是靠惯性了。”

曾承向钛媒体透露,治趣3000万营收主要是来源于医疗机构和政府。2016年内容春潮的乍现推动了知识付费,也为治趣的市场推广带来了新的机会,“医疗领域对于租赁的接受程度还是比较弱的,不像其他很多领域,现在慢慢开始有眉头了。”

2017上半年,治趣的用户还是以医学生为主,但从2017年下半年开始治趣转为以基层医生为主。关于这一转变,曾承有两个考虑,一方面医学生规模有限,与基层医护人员相比差了几个量级,更为重要的是,基层医生的培训需求更为紧迫。钛媒体此前的报道中也曾提到过,基层医生最为迫切的需求是参加医学继续教育培训,而治趣的出现便帮助基层医生填补了临床思维训练的空白。

“现在治趣的用户是一个省一个省签下来的”,这也是曾承告诉钛媒体“2018年治趣用户预计很快突破200万”的主要原因。

曾承坦言,对于医疗机构和政府而言,以前喜欢项目的合作模式,一个项目一百万、两百万,但周期很长。2017年下半年开始,治趣也开始尝试推SaaS的方式。

目前整个医学教育行业有三类参与者,一类是传统教育平台向医疗教育延伸,比如新东方在线的医学教育频道等;一类是互联网医疗APP的上下游产业链延伸,如丁香园旗下的医学在线教育平台医学时间APP、阿里健康与浙二医院共同打造的“虚拟病人”等;另一类则是从垂直细分领域切入的互联网医学教育平台,例如治趣、i-Human、Syandus等。

但在曾承看来,医学教育是一个百亿级市场,而通过远程、课件等方式还是属于传统医学教育,强在内容的建设,并没有把大数据和人工智能的方式跟医学相结合,也正因如此,传统教育平台建起来会简单很多。

“医学教育的核心是内容,医学教育有大量的诊断疾病相关的内容,所以,未来内容的生长空间是非常非常大的。”曾承认为虚拟病人是一个芯片,可以嵌入到APP、整体解决方案里,而现有的医学教育公司都可以是治趣的合作方,“就跟阿里云出来以后对IDC机房的颠覆一样,这个行业会出现颠覆。”

“我们目前做到的只是冰山一角,现在享受到的服务也是冰山一角。”目前治趣基本覆盖了常见多发病,未来一年时间,治趣不会在数量上、病种上扩展,而是在专科疾病上做深。曾承感慨,“还是要打持久战的。”(本文首发钛媒体,作者付梦雯)

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