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AI 如何顛覆醫療?可能先從慢病管理開始
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AI 如何顛覆醫療?可能先從慢病管理開始

2017 年 4 月 18 日

 
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主打應用 AI 技術提供虛擬護士服務的美國數位健康創業公司 sense.ly 獲得了新一輪 800 萬美元融資,而帶頭資本方是一家中國機構成為資本。Sense.ly 通過名為 Molly 的機器人女音對話界面提供醫療健康管理服務,主要針對慢性病患者管理。

我們可以看到聊天機器人的用戶對話界面是其最為顯著的特點,或稱其為虛擬智慧助手,這會令慢病管理 APP 有不一樣的未來嗎?下文將從虛擬智慧助手可能的價值與其中存在的風險,兩個方面來做分析。

為什麼要用慢病管理 APP ?

針對慢病領域的 APP 在過去兩三年中有大批湧現,其中心血管疾病是主要門類。因中國的醫療體系與歐美差異性很高,影響最大的是醫療費用支付體系和分級診療模式的巨大差別,這給慢病 APP 的生存與發展帶了了不少尷尬。

這些慢病管理 APP 經歷了多種探索。從著力 2C 轉向 2B,它們曾向醫院、藥廠、保險等多種產業角色尋求能有助於實現價值變現的戰略合作。一些 APP 從最初的單方面服務演變成了軟體硬體結合、線上線下兼修、自營與外包輸出皆做的多方局面。

作為產業環境的外因雖然可能影響生死,但慢病 APP 對用戶的真實影響力作為最重要的內因卻也能左右命運。我們今天要分析的聊天機器人界面形式歸屬產品規劃設計,屬於修煉內功。那麼就要分析聊天機器人的產品模式是否有助於慢病 APP 提升產品對用戶的價值。

回到一個最本質的問題 — 慢病患者為什麼要用慢病管理 APP ?健康自覺性高的患者在沒有 APP 的時代難道就不做自我管理了嗎?當然不是。APP 的價值在於幫助患者更高效的做病情管理。

那麼是什麼造成既往慢病管理的低效呢。首先:患者缺乏醫學知識,並不清楚怎樣才有助於改善病情,這裡是患者教育領域;其次:缺乏知識,找醫生求助,但很難隨時得到幫助,這裡是獲得醫療服務途徑低效、擁擠或者成本過高的問題;再次:即便有了知識也有了幫助,健康生活仍舊需要自覺自律,遵醫囑仍舊成問題,好的生活習慣仍舊難養成,這裡是如何激勵患者參與的問題。

虛擬智慧助手能有助於提升慢病 APP 的價值嗎?

在具體分析之前,我們再來理解一下聊天機器人這一模式的核心價值在於進一步改善人機交互界面,通過更符合人性習慣的溝通方式,進行人機交互,而以往的所有模式都是人遷就機器的。

有人稱聊天機器人是新的 APP ,也有人說未來聊天機器人將取代 APP ,我將其視為交互界面的升級,無論什麼交互界面,它都是一種軟體應用產品。那麼基於這個理解,聊天機器人用於慢病管理有以下幾個可能優勢。

1. 對話式交互可大幅提升簡便性

過往的數位健康軟硬體幾乎都面對如何提高用戶黏性的問題。雖然健康問題是人生的重中之重,但許多情況下不到危機時刻,人們仍舊很難將健康行為提升到最高優先級。有無數的客觀原因和主觀原因影響我們遵從健康的生活行為、做好預防、遵從醫囑等。

APP 的即時性和行動性在某種程度上可幫助克服時間和空間的部分阻力,而設計合理的聊天機器人可以進一步降低用戶操作的繁複度,更加簡單便捷。

例如在患者獲取相關醫學知識,只需通過問問題即可,而不再需要去搜索查詢,篩選尋找相匹配的內容了。聊天機器人還可以通過分析語義,理解指令,替用戶做一些操作。比如記錄當日檢測的指標,飲食攝入情況等。用戶可以不再使用填表框,而只要用最符合人類表達方式的一兩句話即可。

這類功能對於 IT 族人來說並沒那麼大的效用,但對於不習慣與機器溝通的年長者來說,卻很可能提供了極大的改善,尤其是智慧語音方式。而我們知道慢性病領域的患者年長者的占比更大。

在最近的 HIMSS 大會,聯想健康稱與語音智慧解決方案供應商 Orbita 達成合作,開發健康虛擬助理,用智慧語音對話方式提供居家健康服務。實際上,海外科技巨頭開發的基於語音的人工智慧虛擬助理,如微軟(Microsoft, MSFT-US)的 Cortana、亞馬遜(Amazon, AMZN-US)的 Alexa、等都意圖將其技術結合家庭健康領域,為包括服藥提醒、約診提醒、健康教育等類型的服務。

2. 聊天機器人有望做到更好的患者激勵

聊天機器人的產品設計上往往會給這個虛擬智慧助手取一個名字。雖然它們不是真實的人,而且時常“犯傻“,但產品設計方仍舊願意用賦予人名的方式強化它的“人性”。在慢病管理方面,一個有人名甚至有人的形象的虛擬助手將在心理上對患者產生一定影響。在網路的另一方並沒有一個真實的醫生出現時,有一個虛擬的“夥伴”也要比孤獨的管理自己要更具激勵性。

此外,這個虛擬夥伴可以以人的口吻和形象進行主動詢問、提醒、關懷和督促。在多種領域的聊天機器人設計方普遍認為這一交互方式更具主動性也更有助於客戶激勵,而在慢病管理上則是患者激勵。

實際情況是,大多慢病 APP 的用戶黏性並沒有預想的那麼高,而在患者激勵上的實際作用也並不理想。在客戶激勵上,最近一些年來我們所知道的較有作用的理念是社群化和遊戲化,而聊天機器人將提供新的激勵手段。

為什麼要先專門分析慢病管理領域,而不是整個行動醫療領域?這是因為慢病管理應用本應是個高頻領域,它對用戶黏性的要求本應當更高,對患者參與度進行激勵的力度也應當有更大的訴求。

3. 虛擬助手或能改善醫療服務獲取效率

醫療服務獲取突進的低效最根本的是醫療資源稀缺和不均。那麼聊天機器人能做什麼?

在慢病管理上,慢病 APP 作為醫患溝通橋樑,最終得讓醫方覺得更輕鬆,而不是更麻煩。站在醫方的立場上,聊天機器人反過來可以成為醫護人員的助手,承擔部分行政性常規性工作。預約、備案等行政性事務可以代為解決,常見病症問答也可以代為應答,替代醫護人員為患者做例行監控等。

一對一,隨叫隨到的醫療服務,對普通大眾而言顯然可望而不可及,但在聊天機器人的介入下,部分常見例行和遠程條件下能解決的健康服務則有可能做到低成本享受一對一的個性化。換句話說,在人工智慧的幫助下,慢病 APP 連結下線所要匹配的醫護人員數量將得以降低的同時不對服務體驗造成不良影響。

泡沫以及有哪些問題?

所有新玩意出現總會有泡沫,而泡沫總會滅,泡沫之後也總會有倖存者。智慧虛擬助手也一樣。在這裡我個人沒有吹大泡沫的意圖,僅希望能略具提前量的理性分析創新帶來的可能性。因此,我們也必須預想其中存在的陷進,以便於能恰到好處的進行創新,有所準備的應對風險。

首先,關於聊天機器人的技術問題。

技術不達標,用戶體驗好不了,價值不但不能被提升反而可能被損害。這裡相關技術重點在於幾方面:一是自然語言處理、二是語音識別、三是知識圖譜。

前兩類技術可以尋求開放技術和合作平台。而第三項除了與人工智慧相關外,還需要在慢病管理領域涉及醫學健康知識、醫護服務與管理流程環節上的知識,這些垂直屬性需要相應的專業知識,需要醫學界人士與人工智慧技術專家合作共同解決。

前兩類技術,人人都可以去尋求合作,不能形成競爭門檻,只有第三項修煉得好才有可能成為核心能力。但從另一面來看,前兩項技術的成熟度依賴合作的科技巨頭,如果技術成熟度不佳,則產品體驗也注定不可能好,所以如何選擇也很重要。

以上相關技術雖然在最近的 1-2 年內被許多科技巨頭和創業公司所關注,但據人工智慧相關的技術專家反饋,這些技術較以往卻有改進但並未十分成熟。自然語言理解對複雜的上下文關係處理上不成熟,語音識別的所謂 97% 的準確率也是在理想條件前提下實現的。不如說,方言肯定難有較高準確度的識別。當然,不一定非得有語音對話,聊天機器人也可以是文本對話。

個人認為,技術雖不足夠成熟,但我們仍可以在有限功能內尋找一定價值。因此,如果要開發一款健康虛擬助手,不要寄希望於技術能實現十分複雜的語境對話,應當儘可能講功能限制在一定範圍內,從簡單明確的指令入手。例如,海外已經在使用的通過聊天機器人叫外賣Pizza、設定鬧鐘、預約餐廳等這些簡單明了的需求是能夠處理的較為理想的。

其次,數據問題會是瓶頸。

現今的人工智慧技術嚴重依賴於數據,到了考驗過去幾年裡在數據上所下功夫的時候了。有人提出“養數據”的說法,也就是說,想要數據變現價值必須花時間花力氣去“養”,這其中因為在很多情況下無法揠苗助長,它有時間的限制,導致早做準備的玩家能獲得較好的數據優勢。

我們知道 Patientslikeme 這一患者社區以為藥廠提供數據衛生,但這一變現模式是他們成立 10 年左右才得以實現的。海外 HealthTap 遠程問診公司提供的聊天機器人問診服務其問答則基於過往真實醫生服務應答留存下的數據。那麼我們的慢病 APP 在過去幾年裡,有沒有好好“養數據”呢?

如果過去沒有積累合適足量的數據,那麼是否有必要從現在開始做準備呢。即便相關技術的成熟度尚有待提高,但我們可能仍須早做準備,至少是保持關注。聊天機器人的用戶體驗往往需要在經過一段時間機器學習後得以訓練提升。在體驗尚不理想的情況下,聊天機器人在其他領域可能會採取人工和機器相結合的方式,並行運轉,積累數據驗證結果。

最後,商業生態外部環境並未因此改變。

文章開頭已說到,慢病管理 APP 的生存環境目前仍有一定尷尬,盈利模式搭建並不十分順暢。聊天機器人界面提升的是產品形式對用戶的價值,並不能影響外部商業環境,甚至也影響不了背後的服務運營,不要指望它解決所有問題。

但額外想說的是,環境的變化可能是緩慢的,尤其在醫療領域,但大勢不可逆轉,無論怎樣的醫療體制,最終都將最求更高效的運作方式。在 3 年前讀過 Eric Topol 的《顛覆醫療》時,我曾寫書評,以“顛覆是個慢動作”為主題,變革不是一蹴而就的,此書的中譯版書名卻有誇大之嫌。

3 年過去,線上醫療的各種風光和不盡如人意,都是必然的經歷。創業者須理清根本邏輯,做打好持久戰的準備。

虎嗅網》授權轉載

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