大数据分诊，中国医疗革新的大势所趋

美国行业认为其临床诊断和治疗方案存在“瑕疵”的比例大约在30%～50%。在中国，不同来源的 估计“误诊率”在50%～90%，临床诊治本身的有效性堪虞，其原因大致几种：循证医学没有真正成为医疗行为的基础，实践中充斥大量的主观性强的C类证据； 分诊不严谨，草率进入专科诊治阶段；健康信息与医疗信息隔阂，医疗行为缺乏数据证据； “西医中医化”，医生倾向于满足患者不切实际的期待的行医行为。

中国医疗现状一直存在着三个维度的问题：一、循证医学始终没有真正成为医疗行为的基础，实践中充斥大量的主观性强的C类证据；二、医疗资源分配不合理；三、医疗行为不关注心理健康问题。

从第一个维度来说，循证医学讲究三类证据，A类、B类、C类。A类证据是基于医疗大数据得出的普遍结论；B类证据经由医学专家团评审之后得出的结论；C类证据则是凭借医生个体主观意见得出的结论，其严谨性依次递减。遗憾的是，在现行的医疗服务的过程中，不得不承认C类证据已成为主流。

第二维度的问题在于越来越多的人倾向于去大医院看病，而小型医院则无人问津。而在大医院排队看病的“病人”可以分为三类，一类是处于预防阶段的“患者”，本身并没有看病的紧急需求；一类是慢病患者，这类患者虽然患病，但是并不需要去医院反复检查，只是例行开药，却也占用了相当一部分的医疗资源；最后一类才是真正有看病需求的急性病患者，但他们只能使用三分之一的医疗资源。

第三维度的问题是目前的临床医学大多没有注意到生理疾病与心理疾病之间存在40%的交叠，病症的产生有可能是心理问题和生理问题的交织，从心里角度观察很多问题会观察到心因性疾病的躯体化症状，有很多人反复的看各个科，每一个科都会有处方，都会有治疗，但是最终发现，主要问题其实是心理问题。

这三个问题导致误诊率居高不下，医疗费用过快增长，健康结果低效。在互联网技术的加持作用下，如今这些问题可以一一化解。

首先，通过大量信息的整合，医生在临床实践中可以使用电子化临床对比指南来询证。其次，智能分诊系统可以帮助“患者”进行自诊从而判定自己是否需要去医院接受治疗，减少医疗资源浪费。最后，身心的健康评估可以解决心源性疾病得不到有效诊治的问题。互联网+管理式医疗就能够有效的通过智能分诊，电子医生、身心的健康评估，同行的电子化平议，临床指南的比对等技术方式有效解决管理式医疗的故有问题。

互联网+时代需要双向桥接

管理式医疗（Managed Care）作为健康管理的第一代技术起源于大约70年前的美国， 通过规范医疗行为和打破医疗专业信息不对称的诸多手段，达到合理诊治和控制医疗滥用的目的。管理式医疗的循证医学决策树是基于长期队列以及对照数据中发现 的知识，以前知识的积累需要几十年甚至上百年的时间；管理式医疗对于现实诊治行为的指导和干预最好是前摄性的实时干预，在过去，只能是事后审核或基于PC 的知识辅助。

在移动互联时代，医院数据的分享和即时推送由单向变为双向，过去互联网技术主要用于为医生提供 技术支撑，而现在强调在医生及医学技术人员服务过程中对其行为进行采集、归纳和总结；同时，移动医疗体系可在第三方健康管理知识库的基础上对医疗行为作出及时的判断，并在不同终端上提供诊断决策树支持，这使得诊断的客观性及准确性得到大大提高；甚至运用智能分诊系统，用户可以在决定就诊前，通过在线分诊系 统结合历史数据库，决定就医的“轻、重、缓、急”，乃至分科的判断。在中国，笔者估计仅智能分诊环节就可避免大约1/3的无意义就诊，当然，前提是基于科 学的分诊决策树技术。

严肃医学是目前“互联网+医疗”时代需要的态度，在莫衷一是的产品中具有基于A类大数据的移动医疗产品极度匮乏。有幸的是，我们看到美国梅奥诊所近期在中国发布了一款智能自诊系统。根据梅奥合作方发布的官方信息来看，梅奥智能自诊系统的逻辑计算法采用了网状知识数据构成而非简单的线状数据，也就是“梅奥健康决策树”。究其本质就是源自梅奥150年间累积的基础的A类大数据，并根据数据的不断更迭优化后得出的丰富结论。该系统知识库目前拥有52888条节点判断，过1万条结论明细描述。以此举把循证医学再次推到了公众视线内，而这一次，严肃医学搭载了移动互联网的平台。