互联网问诊祛魅，AI正在模仿世界上最好的医生
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“在未来，是否有可能实现某些疾病的诊疗完全自动化？我认为未来会是这样，但我们现在还没准备好。”

Katie Jennings

■向互联网寻求医疗建议的问题在于，你可能不知道自己到底只是头痛还是得了脑瘤——但事实是，你可能只是头痛而已。

“搜索引擎看病，起码癌症起步。”这是一则流行多年的网络句子，反映出现代人在疾病焦虑下对互联网问诊的依赖。“魏则西事件”曾掀起大数据推荐与医学伦理的热潮；三年疫情却催生了在线问诊的新蓝海。

云计算、人工智能技术日新月异，“AI+互联网医疗”颠覆传统医疗或许只是时间问题。当病患将自己的健康交代给一串数据代码，“机器人看病”会成为现代医学的好医生吗？

拥有数百万患者的数字健康初创公司K health正寻求在医院拓展其人工智能技术，从引入新的战略投资者西达赛奈医院（Cedars-Sinai）开始。

向互联网寻求医疗建议的问题在于，你可能不知道自己到底只是头痛还是得了脑瘤——但事实是，你可能只是头痛而已。而阿隆·布洛赫（Allon Bloch）的K Health公司正在开发一种“网络医生”的解决方法，它通过人工智能聊天机器人获取你的症状和病史，筛选数百万患者的数据，并根据你与其他像你一样的人的比较，提出一种医疗诊断建议。布洛赫是这家成立7年的纽约初创公司的联合创始人兼CEO，现年53岁的他说：“我们的产品正在努力模仿世界上最好的医生。”

训练机器模仿医生的决策过程虽然是一项重大的技术壮举，但距离机器人接管医学还有很长的路要走。目前，K Health的技术基本上只是一种数字助理。布洛赫说：“医生花了很多时间从表格中收集信息，询问机器可以完成的基本问题。”患者可以在平均不到5分钟的时间内回答K Health的聊天机器人提出的25个问题。机器人本身不能提供医疗建议，但它可以让患者选择与人类医生或护士联系，由他们接管聊天。在后台，人类临床医生可以看到潜在诊断的摘要和建议，减轻了他们匆忙将数据输入电子病历的负担。布洛赫说：“这个机器人全天候可用。它不会急着回家，也不会因为接待过太多病人而感到疲惫。”

布洛赫说，美国48个州的310多万患者已经通过K Health完成了与医生或护士的聊天（阿拉斯加和夏威夷州暂不提供服务）。该公司提供初级保健、紧急护理和一些儿科服务，以及慢性疾病治疗，其中包括减肥管理。布洛赫说，K Health去年的营收为5,200万美元，不过该公司尚未实现盈利。他说，K Health大约40%的业务是直接面向消费者的，其余的是通过企业，包括与保险公司Elevance Health（前身为Anthem）签订的合同。

在建立了一个全国性的业务足迹之后，K Health的下一步战略是走向本地：与医院客户合作，作为新老患者进入更大的医疗体系的切入点。K Health上周与总部位于南加州的医疗系统西达赛奈医院（Cedars-Sinai）达成合作协议，将其技术用于虚拟紧急和初级保健服务。此外，西达赛奈医院还将作为战略投资者，与Valor Equity Partners、Mangrove Capital Partners和Pico Venture Partners等风投机构共同参与本轮5,900万美元的融资。布洛赫拒绝透露这轮融资对公司的估值。K Health上一次进行1.32亿美元的E轮融资是在2021年，估值为15亿美元。根据过去一年许多独角兽公司估值下降的市场状况，《福布斯》估计K Health目前的估值约为8亿美元。

西达赛奈医院学术事务执行副总裁兼医学院院长什洛莫·梅尔梅德（Shlomo Melmed）表示，K Health的应用符合医疗系统围绕数字化的战略计划。梅尔梅德说，虽然西达赛奈医院在心脏移植、神经外科、癌症治疗等一些最复杂的医学领域表现出色，但对大多数大型学术医疗中心来说，初级保健仍然是很大的挑战。他滔滔不绝地说出了许多原因，包括医生短缺、高度倦怠、保险报销问题和准入问题。他说：“这有点违反直觉。对于严重的疾病，我们的医疗服务非常有效，然而，对于普通的疾病，我们面临很多后勤挑战。”

通过与K Health的合作，现有患者和新患者都可以使用一款与K Health的人工智能相连的应用程序，并与西达赛奈医院的执业医生或护士聊天。这款应用预计将于今年年底上线，它还将与Epic公司的电子病历系统相连接，让患者不必为填写相同信息的多张表格而感到倦怠，医生还将能够在西达赛奈医院网络中开展任何所需的专业护理。

梅尔梅德表示，西达赛奈医院中任何AI的使用都要经过一个内部委员会的审查，以检查所有的伦理影响。他说，就像所有其他伙伴关系一样，即使有了这种AI工具，诊断和治疗的最终决定权仍然将留在临床医生手中。梅尔梅德说，他无法预测有多少患者最终会使用它，但他对此很乐观：“南加州有2,500万人，人们很难获得丰富的初级保健，所以它的潜力巨大。”

阿隆·布洛赫（Allon Bloch，左）于2016年与冉·绍尔（Ran Shaul）、以色列·罗斯（Israel Roth）和亚当·辛格尔达（Adam Singolda）共同创立了K Health。图片来源：BEN HIDER

布洛赫说，他第一次开始思考数据和医学方面的挑战，是在他的父亲被诊断患有心律不齐，在服用抗凝药物失败后中风以后。医生们一直在定期检查他父亲的血凝块水平，但布洛赫觉得，参与其中的每个人都应该从更大的数据库中受益，比如其他类似的病人对同一种药物的反应。布洛赫以前从未在医疗保健公司工作过。他曾是风投机构Jerusalem Venture Partners和83 North（前身为Greylock Israel）的投资人，网络软件开发商Wix的联合首席执行官，以及在线汽车零售商初创公司Vroom的联合创始人兼CEO。然而，在与Vroom的投资者就公司未来发展方向发生争执后，他于2016年离职，创办了K Health。

K Health的联合创始人包括首席产品官冉·绍尔（Ran Shaul）、首席技术官以色列·罗斯（Israel Roth，已于去年退休）和互联网广告公司Taboola的CEO亚当·辛格尔达（Adam Singolda）。辛格尔达是K Health的董事会成员。50岁的冉·绍尔说，虽然联合创始人们在2016年夏天首次提出了创建这个公司想法，但只有当他们掌握了正确的医疗数据库，人工智能模型的构建才能开始。在美国获得许可的大多数可用数据集是没有详细医疗记录的保险账单数据。于是，他们转向了自己的祖国以色列。布洛赫说，在以色列，病人倾向于在他们生命的大部分时间里坚持使用同一家保险公司——这提供了对单个病人的诊断和治疗的长期观察。他们从以色列健康保险公司Maccabi获得了一个数据集的许可，其中包括20年来210万人的匿名健康数据，包括4亿张医疗图表、200万次住院治疗、5亿张处方和超过10亿份实验室结果。

对于此，绍尔说他们建立了一个语言模型，类似于OpenAI的聊天机器人ChatGPT的技术。主要的区别在于，K Health的模型是在更小的、特定的医疗数据集上训练的，而不是整个开放的互联网。当一个人在ChatGPT中输入一个提示时，它可以生成一首诗或剧本。当患者在K Health中输入“头痛”等症状时，AI会回答一系列问题，比如“疼痛是在头前部还是侧面?”人工智能可以根据性别、年龄、病史和症状筛选相关疾病的统计可能性。

一项对K Health患者就诊的回顾性研究发现，84.2%的情况下，人类医生和护士都同意人工智能推荐的诊断之一。

绍尔说，关键的创新之一是能够预测向患者提出的“下一个最佳问题”，这需要在语言模型之上再训练专门的算法层。根据从患者聊天中收集的新数据和K Health临床医生的反馈，人工智能可以不断地进行“再训练”。布洛赫说，在某些情况下，K Health的人工智能可能无法预测诊断，但它绝对不会编造一种不存在的假疾病。

K Health于2018年夏天首次在美国推出，作为一款免费应用程序，人们可以将其用作症状检查器。2019年，该公司与两个州的三名医生一起推出了直接面向消费者的医疗服务，这意味着患者可以支付聊天费用来获得诊断和治疗。到2021年，K Health可以将患者与48个州的医生联系起来。同年，该公司还与Elevance Health和黑石集团（Blackstone）成立了一家名为Hydrogen Health的合资企业，向健康保险公司销售K Health的技术。布洛赫表示，Hydrogen已经获得了大约1亿美元的投资。

布洛赫说，自从症状检查器首次推出以来，已有超过1,000万人与K Health的人工智能进行了互动，其中310万人选择与人类医生或护士聊天。他说，如今，与K Health的人工智能开始对话的人中，约有70%完成了基于聊天的医疗访问。

不过，也不是所有的顾客都对这项服务表示满意。在包括TrustPilot和商业改善局（Better Business Bureau）在内的网站上，负面评论有几个反复出现的主题：因为无法在网上接受治疗而感到沮丧的患者、被告知要寻求当面治疗的患者，以及那些被拒绝使用抗生素患者。家庭医学医生、K Health绩效主管斯蒂芬妮·弗利（Stephanie Foley）表示，抗生素处方率低是有意为之。大多数咳嗽和感冒都是由病毒引起的，这使得抗生素的使用无效，但线下急诊中心和医生们经常不恰当地开抗生素来治疗这些疾病。对于那些因为花了钱却被告知需要亲自到线下看病而感到愤怒的顾客，布洛赫说，转介到急诊室、紧急护理或专科医生仍然是一种医疗服务。他说，K Health最终向客户退款的比例约为5%。“如果你去线下诊所看医生，你说我不喜欢我的线下医生，那你能得到退款的机会有多大?”

从症状检查器和用户使用中收集的所有数据都是匿名的，从而在保护患者的隐私的同时重新训练K Health的算法。患者与医生或护士的谈话受到联邦病人隐私法HIPAA的保护。布洛赫说，人们在K Health应用程序或网站上输入的任何数据都没有与第三方跟踪服务或社交媒体公司共享。除了以色列马卡比保险公司数据集，K Health还在2020年从梅奥诊所（Mayo Clinic）获得了另一个大型匿名数据集的许可，其中包括来自530万名患者的匿名医疗图表、120万份实验室测试和与另外470万名患者相关的部分数据。有了这些数据，K Health已经开始开发预测算法，旨在帮助医生根据其他性别、年龄、病史、种族和血压相似的患者的反应来个性化高血压治疗方案。

K Health一直在与学术研究人员合作，评估其人工智能的准确性。当医生或护士接手聊天时，他们会收到一份谈话摘要和一份多达5种潜在诊断的清单。一项对2022年10月至2023年1月期间超过10万名K Health患者就诊的回顾性研究发现，人类医生和护士在84.2%的情况下同意AI推荐的几种诊断之一、在60.9%的情况下同意AI给出的排名最高的诊断。这项研究尚未经过同行评审。以色列特拉维夫大学（Tel Aviv University）研究医疗决策的经济学教授丹·泽尔策（Dan Zeltzer）说：“我曾经很担心，因为医生们能看到AI的诊断预测，他们可能会因此过度依赖它。”这位教授是这项研究的主要作者，他曾担任K Health的顾问。后来，他说他对220个病例进行了“盲法测试”，即审查医生在没有被提供AI建议的情况下进行诊断。“我们认为这不是问题。”

这款应用在某些情况下的表现要更好。该研究发现，这款AI对膀胱炎和红眼病的诊断准确率很高，但对皮疹和腹痛症状的诊断准确率明显较低。丹·泽尔策教授说，他只能主观推测为什么人工智能在某些情况下表现更好，而在另一些情况下则不然，因为这超出了这项研究分析的范围。他表示，一般情况下这肯定与数据的可用性有关。

梅奥诊所的内科医生和医学教授乔恩·埃伯特（Jon Ebbert）也参与了这项研究，他说，在医疗实践中部署人工智能时，最重要的两个因素是患者的安全和在医疗提供者之间建立信任。即使人工智能模型用更多的数据进行验证和再训练，也永远不会有100%的准确性。埃伯特说，他喜欢使用人工智能来帮助加快常见、低风险疾病（如尿路感染）的常规诊疗过程，这样医生就可以更快地推荐诊断，并专注于医学更复杂的方面。“什么样的临床条件适合用AI数字伙伴来帮助我？还有哪些情况是我认为不适合采用这种工具的?这就是这些领域还需要做的工作。”他说。

布洛赫说，目前K Health将继续完善现有模型，并建立新的模型。截至目前，他之前的两家公司——Vroom和Wix（他是Wix的董事会成员）在经过六七年的发展后已经上市。但他承认，医疗行业更为复杂，需要更长的时间。至于这项技术的发展方向，布洛赫说：“在未来，是否有可能实现某些疾病的诊疗完全自动化？我认为未来会是这样，但我们现在还没准备好。”■

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