专业决定价值，“行动派”平安健康的科技进阶之路
随着人工智能辅助诊疗、远程医疗会诊以及针对常见病和慢性病的在线复诊等创新模式的不断涌现，我们见证了医疗健康服务可及性的显著提升。在这个过程中，平安健康正利用数字化技术，以一种严肃和负责任的态度，不断探索和拓展服务的边界，以科技之力，为人脑和人力提供有力的延伸，共同推动医疗服务质量的持续提升。
随着人工智能技术的飞速发展，医疗领域正迎来前所未有的变革。
它不仅改变了医生的工作方式，更在疾病的诊断、治疗和预防等多个方面展现出巨大潜力。
因此，医疗健康成为资本关注的重点落地应用方向。投资机构、互联网巨头、传统医疗巨头、传统企业纷纷布局医疗人工智能。
而在布局AI医疗的诸多玩家中，平安健康颇值得关注。
创建十年间，平安健康长期深入聚焦核心技术研究和自主知识产权掌控，持续建设、探索和提升医疗AI技术及应用。
特别是基于五大医疗数据库构建的“平安医博通”多模态大模型，其拥有2000亿医疗领域token和500万医疗领域指令集，以及百万级医疗文本图片对齐数据，使平安医博通大模型可以精准完成医疗场景下的不同任务。
或鉴于公司业务中逐渐在渗透对AI科技的应用，早在2023年9月，平安健康就作为智慧医疗的代表企业，被纳入恒生人工智能主题指数。
可以说，通过AI技术，平安健康不仅为解决医疗资源供需矛盾提供了样本，同时也为其自身的发展注入了新的动力。
谋势：助力产品和服务“更上层楼”
“医疗系统很难同时提供效率高、医疗技术好、费用便宜的医疗服务。”这是美国耶鲁大学教授威廉·基西克在《医疗的困境：无限需求和有限资源》中，提出的医疗“不可能三角”。
过去十年，互联网医疗公司携数千亿“热钱”前赴后继，但鲜有玩家成功解题破局。恰逢此时，AI技术的爆发，为撬动这一行业难题提供了技术“杠杆”。
在此背景下，医疗人工智能迅速发展。据《2024年中国医疗大健康产业发展白皮书》显示，预计到2030年，中国AI医疗行业市场规模有望扩容至755.69亿元，年复合增速为39.2%。
不过，医疗行业的复杂、高壁垒，也成为诸多互联网医疗公司布局医疗AI过程中不得不面临的问题。唯有整合多方优势资源，兼顾各方需求，串联医患一体化链条，才能完善整个生态链条，形成持续发展机制。
作为布局医疗AI的“先行者”，背靠平安集团的平安健康自成立之初就专注于AI技术的研发和应用，持续建设、探索和提升医疗AI技术及应用。
据了解，发展医疗AI的过程中，数据是关键因素。通过对海量医学专业知识库、医学问诊数据库和电子病历资料库的深度学习，平安健康形成五大医疗数据库，涵盖了3.7万疾病，22万药品说明书，200万经典病例，3000万医学文献，14.2亿问诊等丰富而独特的专业数据。
这些海量数据为训练AI大模型提供了丰富的养料。在这五大数据库支撑下，平安健康推出了“平安医家人”智能医生工作台和“平安医博通”多模态大模型。
其中，“平安医博通”多模态大模型采用最新的Dflow和LPO技术，以较低训练和存储成本提供个性化定制服务，基于这个大模型，该公司在咨询、诊断、诊疗、服务四个环节打造了12个序列的业务模型群，每一个业务模型就是一个智能机器人，共同赋能公司全流程业务场景的快速发展。
当然，推出强大的模型并不是目的。对于医生而言，医疗AI的推出为人脑和人力提供了有效的补充，降低漏诊率、误诊率，提高医生工作效率。对于患者而言，医疗AI的加持，意味着更准确的诊断、更个性化的治疗方案、更短的等待时间和更优质的体验。
比如，平安健康的“平安医家人”智能医生工作台，其可以快速整理患者信息，并吸收各类的医疗文书信息，深入分析异常问题，结合给出专属、有效的健康管理建议。
同时，“平安医家人”智能医生工作台可以实时提供医学知识辅助，持续监测分析医患沟通关键词，为医生提供医学知识以及诊疗建议和辅助，使家医可以更高效，更高质量的提供诊疗服务。
数据是最好的证明。在AI赋能下，平安健康的家医服务效能提升了约30%，电子病历甲级率达到98.8%。
唯改革者胜，唯协同者远。通过医疗AI的建设，平安健康在服务效能、服务质量、医疗质控方面都得到了全面的“赋能”。
行策：加速落地应用场景
据艾瑞咨询发布的《中国健康管理行业研究报告》显示，国内健康管理市场规模2023年已达18107亿元，预计到2028年将达32558亿元，年复合增长率为12.5%。
面对这一广阔的“蓝海”，大健康行业的玩家正在不断扩张边界。平安健康也在不确定中探寻更多可能性。
据了解，平安健康致力于人工智能技术研发，凭借领先的科技，为医生开展医疗服务提供更多的知识和效率赋能，提升用户满意度。
比如，不少人在就医的时候曾经遭遇过这样的场景：感觉不舒服，但却说不清到底是哪里不舒服，搞不清楚到底应该挂哪科的号。有的患者还遇到过挂了某个科室的号，在医生问诊一遍后被告知应该挂另一个科室。
对于此类情况，平安健康的“平安医家人”智能医生工作台自动化整理患者授权信息，并生成健康档案，抽取与本次诊疗相关的疾病史，为客户生成就医宝典，让客户知道看病时怎么看，关注什么，注意什么。使健康管理更加个性化和精准。
当识别到患者有线下就医需求的时候，该智能平台可以基于患者的病情以及所在区域，建议匹配医院和医生。
此外，未病先防、及时干预、早诊早治已经成了目前医疗领域的共识。人工智能与大数据模型也让疾病的预警有了“工具”。
平安健康创新打造的AI健康管理师，为用户定制慢病管理方案，助力用户养成健康生活好习惯，降低发病隐患。通过照片精准识别功能，健康管理师餐食健康点评工作效率显著提升。目前，AI助力慢病管理改善率达90%。
值得一提的是，随着我国人口年龄结构发生巨大转变，老龄化问题成为未来较长时间内持续面临的挑战。国家统计局公布的数据显示，截至2023年末，我国60岁及以上人口达2.97亿人，占全国人口的21.1%，预计到2035年，我国老年人口将突破4亿大关。
因此，如何为“银发族”谋福利成为全社会都在思考的问题。而面对这一“痛点”，平安健康想到了以AI技术优势为解题思路。
比如，平安健康与小度联合开发的智能音箱，该产品不光满足长者日常娱乐和生活的需求，同时还可以一键唤起生活管家和医生管家，对长者们进行专业有温度的养老支持。
重塑：价值“升维之旅”
衡量一个企业价值最重要的两个维度是，当期业绩和未来预期。
互联网医疗领域主要的方向是“医”和“药”，即线上诊疗和医药电商。
医药电商模式并不复杂，是许多大健康企业的收入来源，以至于这些企业被网友戏称为“名为健康，实则卖药”。
与其他互联网医疗公司不同，平安健康的模式更偏重于线上诊疗和健康管理。从数据上看，公司的药品销售占比在互联网医疗上市公司中始终保持低位，而在线诊疗业务的毛利率也高于医药电商。
随着战略2.0的深化，平安健康实现了“韧性”增长。据2024年半年报显示，平安健康医疗健康生产力快速增长，其中，医疗服务收入10.63亿元，同比增长3%。养老服务收入4731万元，同比增长204.8%。
另一方面是公司AI+医疗应用、覆盖范围大幅增加，起到了降本增效作用。公司管理费用3.946亿人民币，同比下降47.8%。
此外，公司医养生态产品大幅增加，获客费用降低。期内平安健康销售及营销费用3.667亿人民币，同比下降18.6%。
受此影响，公司在报告期内实现了20.9亿元的营收，并首次实现了超过6000万元的盈利，调整后的净利润接近9000万元。
除了较好的业绩表现外，平安健康在AI技术上的探索，则为我们提供了一个较高的未来预期。
据了解，资本市场嗅觉极其敏锐，平安健康已经被视为“AI概念股”。去年9月，平安健康作为智慧医疗的代表企业，被纳入恒生人工智能主题指数。
或鉴于公司业务中逐渐在渗透对AI科技的应用，海外的大摩、花旗、瑞银，国内的广发、华泰、中泰、国金等多家券商亦发布研报看高平安健康。
其中，国金证券认为，公司医疗服务核心竞争力强，配合强大的AI实力，将提供更优质的医疗健康服务，给予平安健康“增持”评级，2024年目标价19.81港元。
展望未来，在数字化浪潮的推动下，平安健康将持续提升医疗服务的质量和可及性，而其向上估值的空间或将由此打开。
首次迈入盈亏平衡线，平安健康交出“中国管理式医疗”答卷，可持续发展路径逐渐清晰
来源：市场资讯
2024年8月20日，平安健康（股票简称“平安好医生”，1833.HK，以下简称“平安健康”或“公司”）公布2024年中期业绩报告，上半年实现营业收入20.9亿元。围绕深化践行管理式医疗战略，2024年上半年，平安健康首次扭亏为盈，实现净利润超6000万元，经调整后净利润近9000万元。
面对极具波动性的市场环境，平安健康不断优化服务能力和服务网络。随着业务结构逐步完成调整，F端业务稳步增长叠加B端业务快速增长，平安健康首次实现盈利上岸，迎来里程碑式进展，进一步展现了公司战略2.0的成长性和发展潜力。
链接“支付端—供应端—用户”提供一站式服务，打造中国管理式医疗范本
平安健康战略2.0的主要业务模式，是代表以金融端（F端）、企业端（B端）、个人端（C端）等为首的三大支付端整合供应方，打造“家庭医生”、“养老管家”两大核心服务枢纽，为客户提供高质量有性价比的医健养老服务，简称“3+2+3”模式。
2024年上半年，平安健康战略业务的付费用户数达1770万，其中，F端和B端的战略业务的付费用户数分别持续提升。
在F端，平安健康为平安集团旗下寿险、产险、健康险、银行等综合金融业务端的用户提供线上线下一站式、7*24小时、主动式医疗健康管理服务，助力其持续深化“综合金融+医疗养老”模式。
同时，根据不同金融业务的用户画像和服务需求，平安健康进行医疗健康养老服务与产品的多元化设计和组合，通过“产品融合”、“权益采购”、“增值服务”等业务模式，助力F端客户业务获客、黏客和用户二次转化。
随着医险协同持续深化，平安健康的F端付费用户规模稳步提升。报告期内，F端付费用户数约1480万，同比增长约7%，服务收入达11.2亿元，同比增长3.4%。目前，F端已经形成与集团协同的体系化产品和服务，渗透率的持续提升有望助力F端业务稳健增长。
另一方面，平安健康在B端市场表现亮眼，有望成为业绩长期增长的核心驱动力。上半年，公司录得B端收入7.1亿元，同比大幅提升58.8%。报告期内，平安健康持续提升“易企健康”旗下“体检+”和“健管+”的企业健康管理产品体系建设，打造具备竞争优势的差异化产品服务矩阵，满足不同企业客户的多元化需求。
与此同时，B端业务规模持续扩大进一步带动了公司的营收增长。得益于对平安集团企业客户渗透率的持续提升，以及自主拓展企业客户的不断增长，平安健康服务的企业客户数快速增长。截至报告期末，累计服务的企业客户数达1748家，较去年同期增长46%，位居行业领先地位。国金证券指出，丰富+强供应方整合能力+优质产品服务，平安健康B端战略业务有望领跑企业健管新赛道。
在C端，平安健康通过F端和B端的战略业务实现高质量触达，实现F2C、B2C路径，进而二次转化裂变。浦银国际分析师表示，公司通过企业接口培养个人用户，随着用户满意度提升，员工会相应购买升级服务或为家庭成员购买服务，从而驱动收入不断增长。凭借丰富的医疗健康服务的支付方资源，平安健康打造出扎实的盈利增长点，创新医疗生态圈，造就出差异化的互联网医疗商业模式。
夯实“平安家医”、“养老管家”两大核心服务枢纽，持续扩展服务边界
2024上半年，平安健康深耕“平安家医”、“养老管家”两大服务枢纽建设，持续扩大市场受众，实现创新成果落地。
作为公司中长期发展战略的核心枢纽之一，“平安家医”依托专业医生团队与AI医疗科技辅助，为用户提供一站式家庭健康管理服务，会员数量快速增长，人均使用频次显著提升。报告期内，家医会员覆盖超1400万人，年人均使用频次超4次，较2023年末提升8%，主动服务覆盖率达100%，用户问诊五星好评率超98%。
6月，公司对家庭医生服务品牌“平安家医”全面升级，在服务团队、标准、模式和能力四重升级下，打造“11312”一站式主动健康管理服务体系，即拥有1个多重认证指导、专业权威的家庭医生团队，1个国内领先、国际一流的标准服务路径，3套主动式的健康管理服务，以及12项稀缺医疗资源。同时，推出“健康主动管、慢病能管好、疾病管全程”用户服务承诺，全方位为用户延长健康寿命，提高生命质量。
2024年以来，“银发经济”成为热词，养老产业迎来发展风口。今年年初，国务院颁布《关于发展银发经济增进老年人福祉的意见》，其中明确指出要“拓展居家助老服务”、“完善养老照护服务”、“丰富老年文体服务”、“优化老年健康服务”等，满足长者生活及精神需求。随着老龄化深入，总体消费水平上升等众多将带动养老产业相关需求增长。
面对养老需求日益增长，平安健康已在养老板块实现前瞻性布局。近年来，公司进一步建设集智能管家、生活管家、医生管家“三位一体”的养老管家，通过提供个性化、全方位的养老健康服务，满足老年人群体的多元化需求，进一步拓宽服务边界和收入路径。目前，居家养老服务已覆盖全国64城，比去年年末新增10个城市，权益用户数较去年末增长约50%；同时，用户体验不断提升，NPS同比提升8.4个百分点。
报告期内，平安健康持续深化医、住、护、乐等场景服务体系建设，链接600余项居家养老服务，赋能平安集团主业，优化客户体验。目前，平安健康联合合作伙伴构建“护联体、住联体、乐联体”，共建行业服务标准及质量监督体系，助力“保险+居家养老”模式探索再进一步。
2024年6月24日，平安居家养老与三亚护理职业学院签署战略合作协议。根据协议，双方将在管家人才培养输送、护理服务商委托培养以及旅居养老创新实验项目等领域展开合作。据悉，平安居家养老将持续聚焦长者的核心需求场景，完善“联体”建设，持续深化“护联体”、“住联体”、“乐联体”内涵，携手产、学、研各方共建行业标准与生态，为老年群体提供优质高效的养老服务，助力养老服务行业健康可持续发展。
值得关注的是，“平安家医”、“养老管家”两大服务枢纽的强势发展离不了三大O2O服务。平安健康持续深化完善“到线、到店、到家”的三到服务网络建设，到线实现7*24小时秒级问诊，到家可享超300种常用药品买贵就赔；到店合作医院近4000家，实现全国百强医院100%覆盖，合作药店达23.3万家，合作健康服务供应商10.4万家，合作体检机构近2500家。
持续升级的医疗健康服务能力成为平安健康稳健发展的压舱石，截至上半年末，公司已建立了覆盖29个科室的约5万名内外部医生团队，累计签约超2900位专家医生，满足用户全场景、多层次的医疗健康服务需求。同时，公司围绕8大专科建立了23个专病中心，打造专科专病标准化诊前、诊中、诊后解决方案，为用户提供全病程精细化管理。
技术赋能优势显著，费用控制得以优化，为可持续盈利奠定基础
平安健康在保持业务快速增长的同时，也十分注重费用结构的优化与成本的控制。报告期内，平安健康依托信息化、数字化及AI赋能等助力，公司资源配置效率持续优化提升，实现了销售费用、管理费用两大费用的持续下降，整体费用率同比下降17.9个百分点。
领先的医疗科技为平安健康注入强大动能，2024上半年，凭借自主研发及平安集团的技术优势，100%服务环节实现AI科技赋能，AI覆盖疾病3.7万种，通过AI赋能提高运营效率，期内整体费用同比降36.9%。
基于领先业界的5大医疗数据库，平安健康打造平安医博通®多模态医疗大模型，全面升级平安医家人TM智能医生工作台：AI覆盖3大业务、8大场景、14个环节，12大机器人，实现人力提效。凭借丰富的医疗AI产品体系，平安健康正大幅提升医疗服务及健康管理效率，降低公司运营成本，提升运营效率。AI赋能医疗全流程业务场景，助力平安家医服务效能提升约30%，在线诊疗质量安全监测指标电子病历甲级率达99.8%，慢病管理改善率达90%。
在“增效”、“降本”的双重作用下，平安健康逐步打开可持续盈利的前景空间。总的来说，平安健康拥有三驾马车驱使其不断向前：首先，紧随国家政策，抓住市场契机，加快战略落地，逐步完善产业链布局；其次，将先进科技融入产品服务，不仅提升运营效率，同时进一步构筑起差异化的竞争壁垒。此外，平安健康通过整合内外部合作资源，与集团深度协同，并与各类医疗机构、政府机构和海外企业实现资源合作与优势互补。由此，可持续发展路径逐渐清晰。
此前，花旗、里昂等众多国际投行均在2023年发布研报表示，平安健康有望在2024年实现盈亏平衡。此次，平安健康首度实现半年度盈利，标志着公司战略2.0落地取得了阶段性胜利，也将为互联网医疗企业实现扭亏为盈打响鼓舞的一枪。
平安健康CTO贺立权：AI赋能医疗健康服务，助力打造中国版管理式医疗模式丨2024 ITValue Summit 数字价值年会
平安健康资深副总裁兼首席技术官贺立权
9月11日-14日，由钛媒体与ITValue共同主办的2024 ITValue Summit 数字价值年会在三亚举行。此次峰会主题为“Ready For AI”，交流经验教训，交叉行业思考，推动创新交易，以创新场景为基础，共同探索AI驱动下数字经济时代的全新机遇，共同打造一场数字经济时代的AI创新探索盛宴。
大会上，平安健康资深副总裁兼首席技术官以“医「芯」守护，智享健康”为主题进行了分享。自2014年平安健康成立至今，始终对新技术保持敏感，持续建设、探索和提升医疗AI技术及应用，技术赋能业务发展也经历了三个阶段。
贺立权介绍称，1.0阶段是规则引擎来做奠基，彼时利用CDSS系统解决方案，实现了诊疗标准化，2.0阶段是借助深度推理实现飞跃，基于推理和神经网络技术，进一步提升了疾病诊疗覆盖率，3.0阶段基于大模型技术打造的多模态医疗大模型“平安医博通”全面赋能业务场景。
在医疗AI技术的赋能下，公司战略业务付费用户数超1770万，家医会员权益用户数超1400万，年人均使用频次超4次，主动服务覆盖率达100%。
而从平安健康整体发展而言，从成立到上市再到实现盈利，公司在医疗健康领域创业10年，也在AI路上走了10年。
目前，平安健康左手是巨量有医疗健康服务需求的金融和企业客户，右手通过标准化流程和质控体系整合管理大量服务商，中间通过家庭医生和养老管家串联，最终在平安集团“综合金融+医疗养老”战略引导下，目标是打造中国版管理式医疗模式样本。
在这一模式之下，平安健康要为庞大客群提供优质的“三到”服务，即到线服务、到店服务、到家/企业服务，单纯依靠人力难以实现，平台大力投入数字化技术研发和应用，以期通过医疗AI辅助，实现战略愿景。
以下为平安健康CTO贺立权演讲内容，经钛媒体整理：大家下午好，我所从事的是严格监管的医疗健康行业，平安健康作为真正在医疗健康领域内创业10年的公司，在AI这条路上也走了10年，过程有痛苦，也有快乐。
我今天的分享希望回答三个直击灵魂的问题——为什么要做？应该怎么做？做成以后效果怎么样？
平安健康躬身入局，打造中国版管理式医疗平安健康是平安集团旗下30多家子公司中的一家，专注于医疗健康。公司成立于2014年，第一阶段花4年时间完成了港股上市，期间，我们招募了自有医生。当时线上问诊的医生大多数是兼职，回复不及时、不标准的情况很多，我们要解决这个问题。
2018年至2022年，我们内部也在反思和计算，专注于C端的业务模式带来了很多客户，但是可能花费二、三十年的时间，商业价值也难以兑现。在这4年的时间，我们完成了战略转型，转向B端。
过去两年时间是我们企业经营的第三个阶段，今年年中，公司盈利上岸。
我们的战略不断深化，具体来看，平安集团在最初入局医疗领域时布局了10多家公司，最终要实现“综合金融+医疗养老”的医疗养老生态圈。
平安健康的左手是巨量有医疗健康服务需求的金融和企业客户，右手通过标准化流程和质控体系整合管理大量服务商，中间通过家庭医生和养老管家串联，最终在集团战略引导下，打造中国版管理式医疗模式，为庞大客群提供优质的“三到”服务，即到线服务、到店服务、到家/企业服务。
完成业务搭建和资源串联之后，我们在深入思考如何实现的问题。
严肃医疗场景下的AI探索三阶段平安集团有非常庞大的用户群，包括2.3亿+个人用户、5.6万+企业客户，平安健康也有1770万+战略付费客户，同时在过去10年还积累整合了数十万家服务机构资源，包括医院、体检机构、诊所、药店、细胞存储等等。怎么做到这如此大规模的客户都享受到优质的“三到”服务，单纯依靠人力难以实现，所以投入AI技术，通过医疗AI辅助，实现战略愿景。
通过AI赋能，平安健康解决了医疗质量、医疗安全与医疗效率的三角困境。
在医疗健康领域，质量和安全永远是第一位，我们对涉及质量和安全问题的态度是“一票否决”，之后才讲效率。在这样的基调之上，我们用整整10年时间走完了三个阶段。
1.0阶段是规则引擎来做奠基，彼时利用CDSS系统解决方案，平安健康整理了平台上80%的疾病数据，以及国家甚至国际临床指南、经典案例，再将这两部分数据灌入系统，形成了大约3000多条种常见病知识库、1100多条中西医专家诊疗路径、超过30000个临床决策树，实现了诊疗标准化，覆盖度超过80%、好评率超过98%、跑通率超过94%。
但是受制于技术能力，二叉树规则引擎之下，新的问题产生，如果有未录入的新疾病或诊断问题进入，会无法解决。整个平台的技术发展也进入了第二阶段。
2.0阶段是借助深度推理实现飞跃，基于推理和神经网络技术，我们通过灌注积累的问诊语料，形成了5大医疗知识库。当时，平台会给医生派发任务，即每天需要从当日问诊量中挑选50条或100条问诊语料做标注，再交由AI去深度学习，我们的神经网络也就此形成。通过这个阶段，我们的覆盖度提升至85%以上，精度超过90%，覆盖量达到14亿+。
其中最重要的是，我们将平台积累的所有咨询、问诊的脱敏数据跑了一遍，发现有些真实问题没法解决，比如有女性用户提问“吃了西瓜会不会影响怀孕？”神经网络对这个问题束手无策。平台技术开始进入第三阶段。
3.0阶段基于大模型技术的多模态医疗大模型全面革新了业务。基于此前形成的5大医疗库，在平安集团赋能之下做了多模态医疗大模型“平安医博通”，又在这一大模型上做了“外挂”，将业务流程细化切分，做对应的小模型，最终形成了12个业务模型群，赋能真实的业务场景。在安全方面，进一步深化出10道安全防线，确保模型安全合规。
5大医疗库在国内来说比较领先，覆盖了3.7万种疾病、42万条疾病术语、22万+种药品、50万医院资源、14亿+次的问诊数据，等等。
这个库的一个重要意义在于，我们看到的是数据库，但这背后链接的是服务。比如在心理咨询项目中，咨询过程如果出现相关的心理方面问题，我们会建议与专业心理咨询师进一步线上沟通，甚至告诉用户线下几公里范围内就有执业信息咨询师。这就是我们的服务库和多模态大模型的联动。
医疗AI大模型“平安医博通”赋能提效全流程服务在平安医博通多模态医疗大模型中，我们的第一层是切分业务流程，包括咨询、诊断、诊疗、服务，在这之下还有L2、L3、L4层，每一层都有一个外挂小模型，包括咨询、解读、诊断、情绪监控等等。
在平安集团乃至整个保险行业，涉及保费核算体检报告都十分重要。我们以体检报告解读来举例，在平安集团相关的3000多家体检机构中，平安健康覆盖了98%以上，面对千万份的体检报告，我们能做到准确识别国家卫健委标准生产的936项体检指标数据，通过识别和组合，得出相关疾病趋势，还能进一步生成超过2000多套健康管理方案。
第二个例子是平安健康平台的自动健康档案。作为平台，我们希望用户能够留存，我们有体检报告，另外还要依靠建立健康档案。用户可以将其他平台或机构的咨询问诊记录和医疗文书拍照上传，大模型来识别整理，我们对医疗文书的识别率在90%以上，剩下的10%交由平台后方的专业团队做校对。最终我们能够实现三分钟内给出准确、完整的解读结果，为用户提供个性化个人趋势分析。以此为基础依据，为用户匹配医疗健康方案或者保险方案。
针对非常庞大的慢性病患者，也更方便通过生活方式的干预，结合医疗手段来实现疾病闭环管理。尤其在血糖异常领域，可以添加AI定时打卡提醒，由AI来评估饮食结构和具体的摄入量。平安健康与国家慢病中心合作，已经管理了大约150万糖尿病患者。
质控方面，我们平台上14+亿次问诊，通过AI完成了全面的在线问诊质控，重症锁屏识别标签超过5万条，AI自动生成的电子病历，经人工检验，甲级率达到99.8%，而国家的要求是90%以上，用药处方质控方面合规准确率达到100%。AI发挥了重要作用，切实保障医疗服务质量。
效率提升方面，AI介入后，业务切片化，基本能够做到90%多的精度，节约很多医生的时间，可以让他们专注于做诊断，同时实时提供医学知识辅助，以平安家医为例，目前已实现助力家医服务效能提升约30%。
我们有这样的机会，是因为我们有非常丰富的场景，同时也正好具备能力来实现，并且目前来看，我们的医博通大模型效果也不错。但是，距离达到真正的临床级别，还是有很长的路要走。
结合我自己做医疗AI多年的经历，第一，我想在此发出倡议，悲观的人可能正确，但是乐观的人永远前行，我建议各个行业的从业者都躬身入局去试一试，不要在岸上看，因为AI技术背后的一些风险就作罢，要找具体的场景去尝试；第二，我们技术出身的人也要改变观点，要考虑技术能否生产价值，这是活下去的前提；第三，大模型一定有前景，行业的大模型一定会最先跑出来并跑通商业模式，找一些不容易被替代、相对复杂的场景，就会非常有机会。
谢谢大家。
（本文首发于钛媒体App）
