最新报告：亚马逊将布局医疗保健这5大领域

点击上方“中国数字医学” 可以订阅哦！

导读：近日，艾意凯咨询公司（L.E.K Consulting）发布了一份报告，称亚马逊很可能在医疗保健行业取得成功。报告提出亚马逊进入医疗保健行业的五种场景为：第一，耐用医疗设备和医疗用品；第二，药品邮购和零售药房；第三，药品福利管理；第四，远程医疗或虚拟上门医疗服务；第五，人工智能助力的诊断和持续监护。

近年来，不少巨头公司纷纷跨界进入医疗保健行业。

近日，全球零售巨头沃尔玛正在寻求以低于10亿美元的投资收购PillPack——一家网上药店初创企业，主要为多处方客户提供服务，内容包括对药物进行包装、管理和发放。有知情人士透露，亚马逊此前也曾向PillPack示好，双方一度对收购事宜展开过讨论。

在过去一两年间，亚马逊筹划进军医疗保健行业的一些大动作，引起业内广泛关注、各种猜测，并带给市场不小的震动。

今年1月30日，亚马逊（Amazon）、摩根大通（JPMorgan Chase）及巴菲特的伯克希尔哈撒韦公司（Berkshire Hathaway）宣布，将联合创建一家医疗公司，意在为三家公司110万名员工提供成本更低、更透明、更高品质的医疗服务。

再比如，去年10月，美国媒体爆出消息：亚马逊将于当年感恩节前最终就是否进军处方药电商市场作出决定。消息一出，美国三大连锁药店股价应声大幅下挫。

可以说，亚马逊进军医疗保健的意图早已明朗，改变甚至颠覆该行业的企图心也显露无遗。

公元前47年，罗马恺撒大帝率军进入小亚细亚的吉拉城，仅用5天时间就平定了庞培部下本都王子帕尔纳凯斯的叛乱。恺撒大帝报捷时说过一句传世名言：“I came,I saw,I conquered”。

那么，亚马逊能否也像恺撒大帝般在医疗保健行业取得I came,I saw,I conquered”式的征服？

近日，全球知名管理咨询公司—艾意凯咨询公司（L.E.K Consulting）发布了一份报告，称亚马逊很可能在医疗保健行业取得成功，并产生持久的颠覆性影响，并对亚马逊进入医疗保健行业的五种场景进行了分析。

亚马逊或将颠覆医疗保健行业

艾意凯咨询公司的分析报告（以下简称报告）指出，亚马逊不仅是一家互联网零售商，而且是数字经济的颠覆者，还拥有使医疗保健格局剧烈变革的“必备条件”。

亚马逊发展壮大的历史，多次显示出其具备颠覆一个又一个行业的足够能力、耐心和财力。亚马逊从在线书店起步，一步步发展壮大成无所不包的网上商城、云计算领导者、B2B电商平台，再到家庭服务提供商以及实体食品供应商。在亚马逊成长壮大的进程中，其最初的商业模式得到持续不断的拓展。

事实上，亚马逊具备了在医疗保健行业竞争搏击的诸多核心能力：资金充足、庞大的物流分销基础设施、雄厚的技术基础、强大的数据分析能力以及资深的卓越管理团队。艾意凯咨询公司总经理Rob Haslehurst是报告合著者之一，他说“亚马逊CEO贝佐斯本人不屈不挠、足智多谋、应变敏捷、善于创新，而且客户导向。”

报告指出，亚马逊有意愿、也有一定能力颠覆医疗保健行业，主要基于以下三点判断。第一，作为美国最大的私营公司之一，亚马逊将会从降低美国高昂的医疗保健开支中获得巨大的财务效益。第二，医疗保健体系存有诸多效率低下的方面，为亚马逊提供了富有诱惑力的探索领域。第三，医疗保健恰如复杂的巨大问题一般，贝佐斯喜欢深入其中、努力破解。

其实，亚马逊早已着手做好进军医疗保健行业的准备工作，在国内外市场“试水”。去年4月，亚马逊日本在一小时送达业务（Prime Now delivery service）产品中增加了药品和化妆品。 而在美国国内，亚马逊近年来悄然加大了医疗保健行业相关人员的招聘力度，已设立了一个名为1492的“神秘”团队，专攻相关的硬件软件项目，比如该团队探索基于亚马逊两款智能产品Echo和Dash Wand的医疗应用。

亚马逊进军医疗保健行业的五种可能场景

亚马逊公司对医疗保健市场的进军将会怎样展开？艾意凯咨询公司执行董事、报告另一位合著者Joseph Johnson说：“有五种场景，它们并非相互排斥的，而是代表了亚马逊可遵循的路线图，持续向医疗保健行业更深领域进发。在这5种场景里，亚马逊公司都有能力拉低服务价格和利润空间，同时从根本上改变消费者行为。”

第一，耐用医疗设备和医疗用品：Joseph Johnson说：“这是明摆着的，因为亚马逊公司已经进入该领域。目前，亚马逊向消费者销售一系列普通医疗用品和耐用医疗设备。”亚马逊公司在物流配送上的核心能力，以及已有的B2B电商平台，使其能够轻松地“挤进”医院和供方的供应链，颠覆传统的集团采购组织合作模式。目前，亚马逊公司已经获得了在43个州向医疗保健服务供方分销医疗用品的许可证。

第二，药品邮购和零售药房：亚马逊公司已经获得美国12个州医药委员会发放的牌照，得以成为药品批发分销商。药品储存还是一个障碍，而且还面临监管挑战，但亚马逊公司会予以克服。亚马逊公司还收购了全食超市，可在其中布局零售药房。亚马逊公司还可以发挥其在预测分析和消费者数据能力等方面的优势，开发出数字化工具以追踪并影响病人行为，这方面将领先传统药房一大步。

第三，药品福利管理：药品福利管理组织通过聚合医保参保人的购买力降低价格。亚马逊公司知道在这方面如何发力。亚马逊很可能同大型PBM公司——如Express Scripts合作，或者收购规模较小的Prime Therapeutics，进入该领域。这样，亚马逊公司将获得药房网络以及索赔裁决能力，合作方将能为大量Amazon Prime会员服务。

第四，远程医疗或虚拟上门医疗服务：亚马逊的Echo智能音箱，以及语音控制的个人助理Alexa，为提供新的语音激活服务提供了宽广平台。医疗保健服务会很容易被纳入其中。贝佐斯曾公开谈论Alexa在未来医疗服务提供中将扮演的角色。第一步，Alexa将会帮助进行医生出诊预约。再加上Echo的视频功能，下一步将会实现虚拟上门医疗服务。

第五，人工智能助力的诊断和持续监护：亚马逊公司在医疗保健领域的“终极梦想”是实现AI驱动的全自动在家健保和诊断。Joseph Johnson说：“亚马逊拥有深厚的AI能力，将这方面能力应用于诊断是符合逻辑的。而且，亚马逊已经在这方面开始尝试，同梅奥诊所合作，由Alexa提供急救信息和语音驱动的自我照护指导。”

 文章来源：健康点

相关阅读：

苹果宣布正式进入医疗记录领域 简化医疗信息网

1月25日消息，近日苹果公司宣布了一则消息，今年春季iPhone和iPad操作系统的更新将包括新的健康记录（Health Records）功能，该功能将导入和存储涵盖过敏、健康状况、免疫接种、实验室结果、药物、 医疗处理和生命体征在内的医疗信息。这一步说明苹果宣布正式涉足医疗记录领域。

医生们称，苹果公司虽然较晚涉足医疗记录领域，但拥有其竞争对手所不具备的优势，包括得益于更综合的医院网络和更集中的医疗记录系统等。

苹果公司称，将不会接收任何健康记录数据。相反，用户将能够在其手机上添加健康服务提供商，将其记录从该提供商处直接导入手机。该公司表示，上述系统与其企业电子邮件使用的方式相同，即允许用户将信息从公司服务器上直接下载到手机，而不会让苹果公司看到。

用户可将其健康记录备份至iCloud，这些信息将被加密，用户只有使用密码才可查看这些数据。

解读谷歌首篇电子病历论文：完整披露谷歌医疗大脑野心

谷歌公布了首篇电子病历相关论文，由Jeff Dean率队联合众多大牛和顶级医学院完成。然而，不少业内人士，包括康奈尔大学副教授王飞博士都认为该论文质量一般。但是，本文作者，大数医达创始人、CMU博士邓侃指出，这篇论文的意义在于完整地披露了Google Medical Brain项目的目标、方法、规划和进展，并且为“深度学习在医疗领域的应用”定义了一套标准。正所谓“三流企业做产品，二流企业做服务，一流企业做标准”，做AI跟着谷歌老大哥走不会错，而现在谷歌既已公开了这套标准，动作快跑在前面还可能赢！因此，这篇论文，还得细细研读。

上周，2018年1月24日，Google Brain 大神 Jeff Dean，率领另外 30 余号人，联名发表了一篇论文，题为 “Scalable and accurate deep learning for electronic health records”，业界反响热烈。

反响热烈的原因，大致有以下几条，

1. Google Brain 大神 Jeff Dean 亲自出马，可见此文重要性很高。

2. 这是谷歌医疗大脑项目组的第一篇论文。

3. 论文联名作者，很可能涵盖了谷歌医疗大脑（Google Medical Brain）项目组的主要成员。其中包括 Claire Cui，她是 Larry Page 斯坦福师妹，不仅在谷歌资历深，而且职位很高，是 Google Brain 的中枢人物。

但是，这篇论文的争议也不少。总结来看：

1. 这篇论文的实验结果，不是特别抢眼。

2. 与传统算法的对比实验，不够完整。只对比了最基本的传统算法，没有对比改进版传统算法。

3. 超过 20 万 GPU 小时，深度学习算法的计算成本太高。

4. 总共只收集了 21.6 万条住院病历数据，训练数据量太小。

但是，有一点可能被不少人忽视了：这篇论文实际上把 Google Medical Brain 项目的目标、方法、规划和目前进展，介绍得相当完整。

个人理解，这篇论文的重点，正是在于介绍 Google Medical Brain 项目的目标、方法和规划。至于目前已经取得的阶段性成绩，并不是评判这篇论文的唯一着眼点。

关键意义：给出 Google Brain 版深度学习医疗标准 

Google Medical Brain 这篇论文，定义了以下几个问题。

1. 定义了深度学习医疗要解决的问题：预测三个方面指标，

治疗疗效，譬如在院死亡率，和计划外的复诊率；

医疗成本，譬如住院天数； 

诊断精度，譬如出院诊断。

2. 定义了深度学习医疗的基本方法：Google Medical Brain 摈弃了人工智能医疗的传统方法，不再从医学文献中整理权威的临床规则，而是转移到从海量病历中整理实际的临床经验。换句话说，改传统的演绎法为经验归纳法。

收集海量病历；

把每一个病历转换成一条临床路径时间序列；

用深度学习算法，预测时间序列。包括用病情描述，预测疾病诊断，预测死亡率。用病情描述加治疗方案，预测复诊率和住院天数等等。

3. 定义了预测精度的评估指标：评估指标用 AUROC，而不是用 F1。

4. 总结了传统的预测方法：明确定义了治疗疗效、医疗成本、和诊断精度，这三类指标，传统方法用哪些因子和公式来预测。

5. 规定了整合多源异构病历数据的标准：沿用开源的 FHIR 标准。

6. 提出了一种解释深度学习结果的可视化方法：把病历展开为可视化的时间轴，高亮对预测有显著作用的重要因子，以此来解释深度学习在预测时，更看重哪些因子。虽然“看重”不能严谨地表达预测的全部逻辑，但能解释局部逻辑，总比没有强。

7. 提出了几种处理临床路径时间序列的深度学习算法：其中，个人感觉，an attention-based time-aware neural network model (TANN)，最值得深入研究。

AI“带头大哥”谷歌已经公布自己的标准，掉队还是超越看你选择

三流企业做产品，二流企业做服务，一流企业做标准。

在人工智能领域，谷歌是实际的标准制订者之一。

在人工智能医疗领域，最值得关注的，是谷歌旗下两个部门的工作，一个是 Google Medical Brain，另一个是 Google DeepMind。

DeepMind 打败所有人类围棋高手以后，转场去研究人工智能家庭医生。以英国为例，家庭医生从业人数不足，人力成本高昂，临床水平参差不齐。但迄今为止，DeepMind 没有完整地披露人工智能家庭医生项目的目标、方法、规划。

因此，谷歌大脑这首篇电子病历论文的意义在于，不仅完整地披露了 Google Medical Brain 项目的目标、方法、规划和进展，还实际上给 “深度学习在医疗领域的应用”，定义了一套标准。 

欢迎关注，CHINC服务号获取最新大会消息

公众号ID：jcdm2006

传播数字医学领域发展最新动态，关注医疗卫生信息化相关资讯。