大姨吗CEO柴可：一睁眼见智能医疗

2017年1月22日，由亿欧主办、新三线咖啡和贵漂移动孵化器联合主办的“贵州新商业创新沙龙”在贵阳举办， 大姨吗 CEO 柴可 发表演讲，他认为：

一、互联网是一行一行代码，一个又一个逻辑，它既不能让我吃饱，也不能治愈糖尿病，它的英文是IT（information technology），它是一个传递信息的科技；

二、贵州省提出了 大数据 、 大健康 这样的理念，也在对人才的培育上开始花大量的功夫，贵州的医药及投资行业积极地关注这个方向，贵州的信息“高速公路”修建成本远远低于道路修建成本，这也是我们要回到贵州来的原因；

三、不光是在贵州，在整个中国都有的问题，就是医疗资源分配严重不均的物理瓶颈问题，医疗资源稀缺与分布不均，无法满足民众医疗需求的增长；

四、人的数量是物理瓶颈问题，这个数字是算不过来的，提升医疗效率的效率工具才是下一步最有价值的资产；

五、远程无法获得有意义的医疗级别数据，解决问题的根本在于帮助用户足不出户就能获得基本检测，从而便捷、有效地获得医疗级数据。

大姨吗是一家2009年创立的，以互联网和移动互联的方式去服务广大女性的一家公司，从2009年到今天已经是第八个年头了，但是大姨吗这个产品是我们在2011年末才开始做的。之前我们自己在北京尝试了很多方向，比如说慢病管理（糖尿病管理）、中医体质调养、轻问诊等，甚至还有减肥产品。

创业公司在移动互联网上踩过的所有坑，或者在今天不太看得清楚的互联网健康和医疗方向的产品上，我们都裁过跟头，而且都死得非常惨，直到我们的第九个产品大姨吗出来之后，我们才迎来了自己的春天。

我今天特别想跟大家分享两个点：第一、对于前8年时间，我自己在互联网和移动互联健康医疗领域摸索和创业的思考和总结。第二、向大家介绍一下做到今天，我们的思路发生了什么演变。

第一个思考，在过去的几年间，我发现一个问题，就是互联网的人往往都觉得自己很厉害，是这个时代的弄潮儿，因为大风来了，猪都飞起来了。但事实上你会看见在互联网寒冬的时候，一头头猪都摔在地上，因为互联网什么都没有，互联网就是一行一行代码，一个又一个逻辑，互联网的代码既不能让我吃饱，也不能治愈糖尿病，它的英文是IT（information technology），它是一个传递信息的科技。

而在健康医疗领域，信息的鸿沟有多大？我给大家举个例子。

我今年创业压力很大，胖了17公斤，要减肥其实有个很简单的方法，就是每天吃得健康一点，多运动。互联网可以给我一条信息，上面写着让我每天跑5公里，今天只吃蔬菜和高蛋白的食物，但我并没有吃这些也没有跑步，我加班到12点，饿了之后跑到肯德基吃了一堆炸鸡。请问移动互联网有什么用？它没有让我减肥，只是告诉了我一条可以做也可以不做的信息，所以我认为互联网既不是传统实业，也不是医疗的救命稻草，互联网贵是因为今天掌握这项技术的人还少。

我在高三的时候到加拿大温哥华南边的一个小城留学，我们几个同学到一个广东人的小超市买东西，这个广东人已经移民很久了。他操着比雷军还要差的英文问我们从哪里来的，旁边一个同学说是北京来的，他说北京是首都，另外一个是上海来的，他说上海的贸易发展得非常快，我说来自贵州，然后就没有然后了，他没问贵州是哪里，因为他根本就没有听说过这个地方。

等我回到国内之后，我没有选择在贵州创业，但今天我要回来，至少有一部分精力回来。因为我刚回来的时候，想在贵州找一个工程师都很难，找一个顶级的计算机工程师几乎是不可能的，而且贵州在IT业的龙头老大把贵州的人才都招光了，所以我选择在北京创业。

我看到贵州省提出了大数据、大健康这样的理念，也在对人才的培育上开始花大量的功夫，我也看到贵州的医药、投资行业积极地关注这个方向，我认为贵州的红利期到今年才来，因为我们看到政策、人才有点眉目了，我们开始回来了。

我再分享一个小故事，为什么我一定要回来，要一条腿踩在贵州，一条腿踩在北京。今年夏天，我们大概驱车3个多小时，又走了十几公里的山路，到了贵州西南的一个村庄，村长书记和村里卫生所的医生都在等着我们用新设备给村民体检和服务，大家非常高兴。

一下车之后，我看到四面环山，特别美丽，村民还穿着侗族的少数民族服装，村支书说看我们这个地方，我嘴里的真美还没说出来，他就说了一句，穷吧？什么都没有，太穷了。我们这没有路，要花几千万、上亿才能修通路，但是我掏出手机，有3G信号，村长说是贵州支持大数据，所以互联网信息的高速公路已经修通了。也就意味着可以通过网络给村里的留守儿童做教育，也可以通过网络给村民做一些基础体检和健康预诊。

这让传统做医疗器械的企业必须考虑一个问题，我们如何踏上信息这辆高速列车，顺着这些光纤进入农村，进入到今天还没有触及到的地方，这就是我回来的原因。

当然从本质上来说，我发现了另一个最核心的问题，不光是在贵州，在整个中国都有的问题，就是医疗资源分配严重不均的物理瓶颈问题。今天我们看到很多人在做互联网医院、小诊所，我们发现房地产商在社区里开始做“健康小屋”、互联网公司、保险公司、医院也在做，好像所有人都在铺“健康小屋”。

但是中国现在一共有282万个执业医生，每年的复合增长率是44%，在某些科室的增长率是负的，比如妇产科每年是-8%。而中国今年有98万个医疗机构，包含我们说的健康小屋在2016年的增速是16%，也就是每年会增加15万8千个健康小屋，而一年只会增加12万个医生，也就是每个物理点只有2.9个医生，而且这个数字还会越来越低。那我们培养更多的医生吧，但是培养一个医生要多久？光读完本科就要7年时间，而且不断地培养人也不是最终的解决方案。

前段时间我刚从北欧回来，北欧是全世界医疗最发达的地方，整个社会的医疗完全由政府承担，你不需要付任何钱，只需要排队等就可以了，只要有耐心，你的任何疾病都可以被免费治愈。你愿意等多久？你的病可以等得起多久？

北欧是一个全世界都在效仿的地方，当地的政府跟我们说，如果北欧的医疗再不效率化、互联网化，那未来北欧每出生一个新生儿，下一个就必须当医生，不然没有人看病。这条路北欧的人已经帮我们走过来了，人的数量是物理瓶颈问题，这个数字是算不过来的，提升医疗效率的效率工具才是下一步最有价值的资产。

我们做了一些什么小尝试呢？我也不敢说一定会成功还是一定不成功，但是我认为我们通过8年的努力，我们自己有信心。

首先在很多环节上有医患矛盾，第一个环节就是无效门诊的问题，北京协和医院不孕不育科室的赵医生曾给我们分享过一组数据，每天去她科室看病的不孕不育的女孩有75%左右都是没病的，只不过是因为焦虑。因为备孕6个月了还没有怀孕，她觉得自己有病。结果一检查，所有指标都正常，就让她回去了。有75%的客户都是没有病的，而是因为焦虑、生活压力或者其它的一些小问题占用了一个医生每天75%的时间。

我们可以想象一下，如果这75%的人可以通过一些工具来解决，比如一些即时检验的医疗设备在家自己检测出排卵的信息和精子质量等，那就不需要去占用医生的时间了，医生75%的门诊时间被空出来，就又能缩短真正有病要看医生的人的等待时间。

其实在整个医患矛盾的环节中，有非常多小矛盾，而每个小矛盾都占用了过多的资源，只有我们解决了这些不起眼的小矛盾，才能创造价值，而不是摆一个大摊子，说我们要做大数据、大健康。请问我们的数据在哪？医院与医院之间愿意把数据跟我们分享吗？

如果我们要在移动互联网健康上有突破，我们就要学习滴滴这家公司，滴滴这家公司是做夹心饼干式的公司，就是在整个交通行业里只有两个角色是重要的，一个是打车的人，另外一个是开车的人。只要打车的人打得到车，开车的人能拉到活就可以了。出租车公司在中间是很尴尬的，滴滴没有收购出租车公司，它只服务了打车的人和开车的人，这个行业自然会发酵，我们解决问题也一样，千万不要站在医院的角度去思考问题，要站在医生和患者这两个角度。

患者有个小毛病，楼下一个小诊所都不愿意去，但是这个病真的爆发了，肯定都想去三甲医院，没有人想去楼下的小诊所。那如何在家就获得三甲级的服务呢？

我们在自己的领域（妇产科、内分泌）做了一个小小的尝试，把今天最常见的很多指标集成在了一台设备中，我们做了一款可穿戴设备，今天它可以针对女性生殖和内分泌的20多种数据，200多种疾病的诊断和辅助诊断给出精准的二类医疗器械级的数据结果。

我们也在全国最严格的上海食品药品监督局拿到了二类的医疗器械证，我们可以对另外500种疾病进行随诊和复诊，我们的临床试验偏差率只有万分之九。最重要的一点是只要是认识字的人都能使用我的设备，因为我们在用互联网的方式和用户沟通。

想要备孕用这一台设备自己在家检测就可以了，检测出什么时期怀孕率最高，刚怀孕的时候会不会有自然流产的风险、中期会不会有羊水早破的风险等等，这些准妈妈都可以在家完成，不用去医院，这个设备预计2017年3月份左右量产。

在我们去的那个偏远农村里，大型设备是不可行的，村里的医生连行医资格执照都没有，只有一个中专 护士 毕业的人给村民们看病。如果用上了这个设备，孕妇只需要有效采集尿样就可以了，采集完之后，这台设备自动分析，远程的医生会帮她解读，她不需要自己解读。

因为当地只有老年人、留守儿童和孕妇，这个村到乡卫生所的直线距离是9公里，但是走山路要47公里，大概要走4个多小时。村里有个小姑娘怀孕以后有尿痛、尿急的现象，医生要求她一周来一到两次，而且要早上空腹来验尿。她 为了验一次尿， 要凌晨2点起床，走47公里山路到医院， 村里还有其它孕妇，她们有类似的问题都不去测，孕检也不做，因为太麻烦了。

中国新生儿的智力、听觉等都没有国外的生育水平高，因为我们基础的检测、检验的功能都没有做齐全，我们在做的事就是把真正的医疗检验前端的一些预防、检验这样的东西搬到远程，让它可以自我实现。当我们把这些矛盾缓解了，我们就能缓解中国一小部分的医疗资源不匹配的问题，减少一小部分无效门诊数量，我认为我们的工作就做到了，哪怕只有1%，我认为也值得了。