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智慧医疗|大数据时代下的人工智能医疗( 六 )


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收听AI音频：喜马拉雅和荔枝里经常有脑洞大开的AI医疗应用场景 ， 碎片化时间都可以获取 。
参加AI会展：活动行、互动吧经常发布AI大会和展览会 ， 每次都有新发现 ， 对于一线城市是资源利好 。
感受AI产品：AI会展里会有一些AI产品 ， 真实体验、感受流程和思考能否再缩短触达路径 。
这些都是不错的信息获取手段和路径 。
5、需要一定的技术认知
经常看到论坛有人争论产品经理要不要懂技术 ， 我看到也很忧心 ， 移动时代的产品经理会画原型、逻辑不错、沟通还可以似乎就可以胜任了 ， 但在AI和大数据时代 ， 不懂技术的产品经理可能会有些被动 ， 在AI新兴阶段 ， 会出现技术能力大于产品能力的现象 ， 这也是为什么算法工程师需求远大于产品需求的原因 ，
懂技术的AI PM会操纵数据库、会爬取自己想要的信息、有扎实的数据挖掘和分析功底, 某种程度上也培养了他的数据敏感度和积极性 ， 所以我觉得产品经理可以不懂技术 ， 但牛逼的产品经理不能不懂 ， 何况当今国内外公司的互联网创始人大部分都有技术背景 。 为了瞻仰前辈 ， 我打造了一面“领袖墙” ， 这面墙是我研究互联网大佬的版图 。 下图是我书房墙壁上的互联网大佬2015年的座次图 。

智慧医疗|大数据时代下的人工智能医疗
本文插图

在互联网时代的20位大佬中 ， 其中15位有技术和写代码背景 ， 大佬如此 ， 何况与你 ， 更何况在AI时代 ， 所以有技术背景对成为AI PM来说是一种很大的优势 。
Q8. 人工智能医疗产品都是怎样的？
我负责过的医疗数据产品包括血压、血糖、体脂等智能硬件产品 ， 通过数据回传了解一个人的体征节律 ， 来预测一个人的健康状况 。 也负责过皮肤医疗大数据产品 ， 每个人都有脸 ， 就用户群体来说 ， 有头有脸的人就是我们的用户 ， 无论你的皮肤处于什么样的状态 。 皮肤发生病变 ， 我们有疗肤解决方案；皮肤干燥、缺水、暗斑、油腻 ， 我们有护肤解决方案；即使你的皮肤什么问题都没有 ， 我们还有美肤解决方案 。 所以人工智能在皮肤领域的应用规模之大是不敢想象的 ， 平台的使命也是解决10亿皮肤亚健康的问题, 以下分享几点关于“AI+皮肤医疗”的心得：
一、疗肤层面解决方案：AI+图谱识别+医疗科普+处方诊断
通过AI识别用户病变图谱 ， 给予病情知识科普、诊断疏导、用药处方等医疗服务 。 AI在皮肤医疗领域解决的几个问题：
1、 解决皮肤科医生资源稀缺的问题
全国皮肤科医生2万+ ， 但皮肤病患者近1.6亿 ， 所以皮肤科医生资源非常不足 ， 高峰时期 ， 一个皮肤科医生一天线下门诊可以接诊超过60+病人 ， 皮肤科也有天然的优越性 ， 经验丰富的医生是可以直接通过患者上传的病变图谱进行诊断的 ， 通过“互联网+医疗”手段可以缓解区域性皮肤科医生的资源不匹配的问题 ， 但依旧很难缓解医生资源紧缺的问题 ， 在“AI+医疗”时代就可以通过病变图谱识别皮肤病类型 ， 给患者输出诊断报告 。
2、 解决医生机械化诊断重复病种的问题
下图是基于千万级病例图谱库Top9大类病种分布 ， 仅仅痤疮类皮肤病占比30.14% ， 就意味着医生每天都会频繁、机械的诊断痤疮类皮肤病 。

智慧医疗|大数据时代下的人工智能医疗
本文插图

痤疮类皮肤病极易复发 ， 所以复诊率也居高不下 ， 就皮肤科在线问诊来说 ， 有的医生一天诊断同一病种可多达几十例 ， 我们传统的做法是将平台数据库Top100病种和诊断内容进行模板化包装 ， 医生识别病人上传的病变图谱后 ， 给予模板化快速解决 ， 这样会带来一些问题 ， 比如医生过于依赖模板导致诊断同质化问题 ， 比如模板本身的内容生硬问题 ， 长此以往用户的心理预期也会降低 ， 但AI就可以通过深度学习结合病人病情快速给出重复病种因人而异的不同诊断 ， 数据越大 ， 准确率越高 ， 直到远远超过医生 ， 这一天越来越近 。


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