11月3日，在2023第十五屆中國醫藥企業家科學家投資家大會的「AI+診療，創新醫療技術的未來」BT+IT杭州生態沙龍上，智雲健康創始人、董事長兼CEO匡明受邀出席並做主題演講。匡明分享了智雲健康在數字化慢病管理領域的商業邏輯，以及自研AI平台智雲醫療大腦在真實診療場景中的深度應用。
匡明表示，智雲健康作為全國最大的數字化慢病管理解決方案提供商，目前自研的AI解決方案不僅能夠提升效率，而且最終獲得商業上的可觀效益，在現實應用中已展現了出色的綜合表現力。
以下為演講內容：
智雲健康是中國慢病管理第一股，去年登陸港股。我們一直把SaaS軟體、數據置於很高的優先級。這可能與我的從業經歷有關。作為公司的創始人、董事長，我的背景稍微有點特殊。我自己是跨行業背景，最早在上海交大電子工程系學習，第一份工作在英特爾做晶片，做數據相關工作，後來加入強生，才算真正進入醫療行業。
以數字化技術切入慢病管理
為什麼我們當時切入慢病領域？從我們的角度來看，慢病管理市場潛力巨大，是數字化的理想切入點。我國2020年醫療衛生支出有7萬多億元，其中超過4萬億是慢病相關的。我國還面臨著嚴重的人口老齡化，這是不可逆的趨勢，導致慢病發生率越來越高。慢病是一個長周期、長病程的疾病，它的治療周期可能長達幾十年。如果能和醫療機構、慢病患者形成長期合作關係，這是非常好的商業模型。
智雲健康能在去年資本寒冬期間成功上市，和很多數字醫療企業的關鍵差異，主要在於我們選擇並堅持了「醫院為先」策略。這是因為：整個中國醫療體系是建立在公立醫院之上，我們自己沒有機會再另起爐灶；慢病也是一類疾病，其中參與防治的一個重要角色便是醫生。堅持「醫院為先」策略，智雲健康有機會聚集大量高質量的醫生資源，支持整個基礎業務的積累。
目前，我們商業觸達的醫院將近1萬家，安裝智雲醫匯SaaS系統的醫院有近2700家，已經形成一整套的醫院合作邏輯。第一步是對醫院的商業觸達。第二步，把SaaS軟體部署在醫院，連接各種各樣的院內設備。最後一步是商業化。這是一整套成熟、完整的打法。目前智雲健康已和80多個HIS廠家達成戰略合作關係。
獨特的商業模式是智雲健康醫療大腦和資料庫的重要基礎。簡單來說，我們的商業模式分為院內、院外兩個場景。慢病的治療場景要麼是在醫院裡面，要麼在醫院外面。為此，我們開發兩款不同的SaaS軟體，一個安裝在醫院內部——智雲醫匯SaaS，另一個安裝在藥房門店——智雲問診SaaS。
目前有近2700家醫院安裝智雲醫匯SaaS，三級醫院有780家，占到超過四分之一，其中頭部百強醫院39家，包括北京協和醫院、北京安貞醫院、北大人民醫院、浙醫二院等。
智雲醫匯SaaS覆蓋率這麼高，主要在於它所具有的重要功能深受醫院用戶的認可。它能把院內慢病管理流程做到標準化、無紙化。它可以協助HIS系統去連接醫院內部眾多和慢病相關的小型設備，而這些傳統的小型設備在過去難以聯網，形成數據孤島。它還支持慢病患者的相關疾病數據在不同醫療機構之間自由流動，滿足轉診、會診需求。
智雲問診SaaS目前藥店裝機量超過20萬家，約占全國藥店總量的三分之一，這個數字仍在快速增長，其中約20%是百強連鎖藥房，包括益豐、老百姓等大品牌。智雲問診SaaS對於藥房是要收費的。它主要解決慢病人群在門店看病診斷、開處方的問題，承接醫院外流處方，還能幫助藥店進行線上線下的會員管理。
基於使用智雲問診SaaS的龐大藥店群體，每天將產生海量的診斷、處方數據。智雲健康會對此進行數據洞察、合規利用。這對我們很有價值。
效率與效益實現雙提升
智雲健康醫療大腦是我們的AI平台，其技術能力不斷疊代升級。給大家介紹一下，智雲醫療大腦如何落地到更多應用場景，提升運營效率。
智雲醫療大腦的構架主要分三層。最底層是醫療大資料庫。這個資料庫和別家的不同主要是數據源的質和量，其主要來源於兩部分——醫院內部的醫療專業數據和服務藥店而產生的網際網路醫院平台診療數據，兩者是支撐智雲醫療大腦的主要數據來源。當然，這部分數據都是合規的，且經過嚴格的脫敏處理，可以去做更多的臨床分析、臨床研究。就處方量而言，智雲健康已成為中國最大的線上醫療服務提供商，2022年為終端用戶提供1.7億在線諮詢人次。
往上的中間一層架構，是數據處理，包括數據匯總及清洗、標準化、結構化等。
再往上一層，是兩個醫療垂類大模型——ClouD GPT、ClouD DTx，二者分別應用於AI輔助診療與AI輔助藥械研究、真實世界研究。
在具體落地場景上，智雲醫療大腦為智雲醫匯SaaS、智雲問診SaaS賦予強大的AI能力。
智雲醫匯SaaS系統可以向醫生推薦類似案例，輔助診療，實現醫生教育，優化醫生的診療方案。
智雲問診SaaS系統可為醫生提供科學用藥建議，保障用藥安全。對於慢病患者複診，系統能事前根據患者主訴、疾病判斷問診合理性，排除不對症的患者。事中，AI通過紅綠燈機制，為醫生提供更為科學、準確的治療方案建議。事後，系統再覆核一遍醫生給出的治療方案，及時攔截不合理的治療方案。這套系統為智雲健康網際網路醫院平台的海量診療服務保駕護航，極大提昇平台的診療效率與質量安全。
另外，ClouD DTx是基於我們的大數據平台，主要應用方向是輔助藥物器械研發、真實世界研究。舉一個例子，我們今年發表一篇影響因子超過12分的文章，深度解析100多萬例高血壓伴合併疾病患者的線上用藥數據，揭示不同年齡、性別、地域及不同合併疾病的高血壓患者的臨床處方行為的規律與變化趨勢，對高血壓藥物治療的標準化規範及操作執行情況進行了真實世界的對比解析，該研究結果對高血壓疾病管理具有深遠的指導意義。
這看上去似乎沒有多複雜，但是實際上利用大數據發表一篇12分的文章並不容易，尤其是針對百萬級樣本數量。如果讓傳統科研中心去做同樣事情，不知道要花多少錢、花多少時間。
我們還做過超1000萬人的高血壓真實世界研究。這還是同樣的邏輯。如果沒有像ClouD DTx這樣的數據平台，便不可能發掘這類研究機會，因為數據體量太大了，不可能實現。但我們的ClouD DTx平台就可以實現低成本、高效率地去做此類大數據研究。
最後，從財務數據上來看。我們公司基本上快形成正向循環，近幾年保持百分之八十左右的復合增長率。今年上半年營收完成18億，實現大幅度減虧，近期有望很快扭虧為盈。這讓我們更相信我們的AI解決方案不僅僅能夠提升效率，而且最終能產生可觀的商業效益，因為它在現實應用中已展現了出色的綜合表現力。