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医疗的未来在哪里?这家IVD企业董事长有话说
来源: | 作者:ivdcloud | 发布时间: 2020-11-02 | 52 次浏览 | 分享到:

1. 智慧生物、医学和医学史的本质


这里提智慧生物而不是人类是因为人类是智慧生物的一类,也许经过一段时间发展特别是强人工智能和脑机接口的成熟,大概率人类不再是纯肉体形态,至少会融合强人工智能。旧人类智力和新人类比很可能类似虫子和人比,再进一步进化也许当时的人类已不是我们能理解的智慧生物形态。但不管智慧生物再强大,也只能发现和利用自然规律,所以这也是智慧生物的局限性。人定胜天,不过是整体劣势转为局部优势而已。


医学是智慧生物对于自身和同类的软硬缺陷也就是心理和生理的缺陷进行诊断、预防、修复、补偿、遏制和缓解的科学、技术、技巧和经验的集合。所以就算人类以后抛弃了肉身,医学也会存在,只是换了一种形式。既然医学有科学的成分那就有同样的局限性。


天下大势,浩浩荡荡,顺之者昌,逆之者亡。历史不但是巨轮,还是棘轮。现代人有多少愿意回到20年前没有智能手机、商业基因测序、移动支付、避孕贴片、社交网络、宫颈癌疫苗、电子书、丙肝根治药物和U盘等伟大发明的过去呢?


生存、安全和健康是人类作为一种生物最基本的需求。所以各国最尖端的技术都堆在军工和医学上了。新冠防治工作对比17年前的SARS防治,可以知道熔喷布、健康码、体温枪、移动互联网都功不可没。


科技最终对社会产生影响不只是涉及技术进步,还包括配套的人才、理念和生态,进步越是大需要配套的东西越多。医疗领域是一个专业性比较强,且受益方、决策方和支付方往往分离的领域,问题会更复杂。


分析科技不能只看科技,医学也一样。科技的发展终点只和自然规律相关,但是过程却和经济和社会认知相关。

 

2. 经验医学、循证医学、后循证医学、未来医学


2.1. 经验医学:从巫医到牛痘


    传统医学和经验为主的现代医学都可归为经验医学。人类早期通过经验归纳认识世界,所以经验和感官是主要依靠对象。经验对于医学发展是双刃剑,经验是认识世界的基础。但只靠经验,会陷入经验主义陷阱。个人的经验是片面、静止、孤立的。所以经验只能作为理性的素材而不能替代理性。比如某个权威机构或者人物说XX药对新冠有效,这个证据其实级别很低,远不如双盲试验。和老中医们讨论马兜铃酸时,有个观点,祖宗吃了几千年也没事。但真实原因是是古人寿命短,且无统计工具。早期人们认为生病是受了诅咒或者外邪入侵,所以用五花八门的方法驱邪,但也积累了不少行之有效的方法,比如人痘,隔离防疫等,但是更多的是安慰剂效应甚至帮倒忙。后来认识到人体结构,病原体,但是还不成体系,但为循证医学打下基础,比如洗手、消毒、磺胺、早期疫苗等。


2.2. 循证医学:特定历史条件下的帕累托最优


循证医学对于工业时代来是最合适的,严格按照双盲法等科学方法可确保医疗方案在可接受范围内尽可能安全有效,产品标准化无论是生产、流通还是使用上成本都相对低。但循证医学的证据往往来源于统计学,统计学的局限性也会被引入,比如有争议的P值、取样偏差等。由于研究对象是群体,不可避免地会忽略个体差异,造成不必要的浪费和风险。


2.3. 后循证医学:人类基因组、信息技术


    循证医学已经解决了很多问题,但人对于健康的需求是无止境的,另外医疗费用快速上涨也让医疗保险及患者不堪重负。所以针对诊疗的范围、效果、安全性、效率和成本还有很大改进空间。就可预测的未来来看基因检测、互联网最有可能改变医疗的现状。基因检测包括扩增技术和测序技术,通过确定基因的类型可以做到精准医疗扩展诊疗的范围,避免无效治疗导致副作用。互联网医疗的远程问诊、互联网体外诊断可以通过远程的诊疗,甚至引入大数据和人工智能技术提高效率、降低成本,并提高就医体验,缓解医疗资源的绝对短缺和分布不均问题,在应急及基础医疗,公共卫生会有广泛应用场景。这些技术可以说弥补了循证医疗的一些局限性。


2.4. 未来医学:基因编辑、脑机接口。


医学不断解决现有的疾病,但解决完一些疾病以后随着寿命增长,又会出现新的疾病,这是由于普遍存在的基因缺陷造成的。这个问题的终极解决方案是基因编辑,但是基因编辑除了有传统的安全性风险外,还要考虑多样性问题,爱尔兰大饥荒就是多样性出问题的教训。


另一个未来的可能威胁是强人工智能的出现,因为AI和人类认知之间的巨大差距,任何限制的破解很只是时间问题,而笔者能想到的抗衡方法只有脑机接口,人类即AI。人类本质改变后,医学也会随之改变。

 

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3. 21世纪上半叶的医学


盘点一下近几十年很可能会大爆发的新型医疗通用技术板块(没包含一些应用相对较窄的领域)及对应国内企业。排序方式是由浅入深,下一个往往以上一个为基础。


另外也会提到相关行业的痛点,能解决痛点的企业会有机会有较大发展。


3.1. 基因科技


3.1.1. 核酸扩增


新冠疫情让PCR大放异彩,笔者也想不到PCR的科普是用这样的方式完成的。相关文章汗牛充栋,就不再重复了。技术点上扩增的恒温化、提取扩增检测一体化、POCT核酸扩增、微流控会是近期的重点。特别是恒温和微流控技术一旦价格可接受并普及,核酸检测门槛会大大降低。


这个技术的优点是成本和门槛较低。代表企业有华大、圣湘、仁度等。从新冠疫情表现来看,我国技术和美国接近,同为第一梯队。


3.1.2. 测序


自从sanger法测序首次商业化以来,测序就成了一种产业。测序可以做到对每一个碱基/碱基对进行检测,弥补了PCR只对引物部分配对的缺陷,并可以做到非特定序列检测。如果有足够的冗余,还可以做基因组或者宏基因组。


其中技术大体分为三代,一代sanger法利用双脱氧核苷酸做标记电泳读取,是金标准,速度慢,读长中等,误差小,成本较高,分析简单。该方法现在临床使用较少。


二代测序即大通量测序,用固相化原位结合核酸的方法,各家技术各不相同特点是通量高,读长短,速度快,误差中等,成本较低,分析困难。该方法现在是主流,龙头是华大。目前只有中美两国具备二代测序技术,美国优势较明显。


三代测序即单分子测序,一般是利用微孔技术控制单分子核酸进入其中,用物理或者化学方法读取。特点是读长长,效率高,样本量少,但误差较大。未来降低成本和误差后,对现有技术会有明显优势,特别是牛津的纳米孔测序仪,已经可以便携并且和智能手机搭配使用,技术成熟后可能会使得测序技术去中心化。该技术目前国内较少。


3.1.3. 人体宏基因组


    宏基因组就是对整个样品所有核酸进行测序分析。由于测序成本按超摩尔定律快速下降,所以对整个微生物组进行分析成为可能,有大量研究证明微生物也是广义上人体的一部分,对人的代谢、疾病、遗传等都有大量影响。该领域市场较为集中,国内龙头是华大。由于华大的规模效应,该领域的产业化我国略占优势。


3.1.4. 基因编辑


    基因编辑是利用核酸酶等技术对基因组进行较精准的插入、突变或者敲除。基因编辑技术目前技术没有普遍应用于人体。之前也闹出了一些不该出现的事。但瑕不掩瑜,毕竟也是今年诺奖技术,未来很可能会是遗传病的终极解决方案。暂无代表企业。


3.2. 信息技术


    信息技术对医疗的影响比较全面,而且有相互融合的趋势。


3.2.1. 医疗信息化


医疗信息化即医疗服务的数字化、网络化、信息化,是指通过计算机科学和现代网络通信技术及数据库技术,为各医院之间以及医院所属各部门之间提供病人信息和管理信息的收集、存储、处理、提取和数据交换。虽然是比较成熟的技术,但可通过和后面提到的技术对接获得扩展,大大增强原有能力,比如和人工智能辅助提示结合,大大提高了写处方和病历的效率;和互联网平台结合后提高了支付和沟通效率等。该市场很分散,目前国内龙头是东软、东华、华为等。但顶尖巨头还是IBM等跨国公司。


3.2.2. 轻问诊和互联网医院


   从春雨医生到乌镇互联网医院再到新冠疫情期间线上问诊大爆发,目前的互联网医院等线上诊疗提供了最基本诊疗服务,并实现了阶段性的医保支付。线上诊疗结合医药电商目前可以比较好的解决慢病复诊拿药的场景,但目前主流的线上诊疗因为缺乏检验检查和手术的手段,所以现阶段和线下诊疗有一定差距,和第三方检验合作时效性、成本也有很大掣肘,也存在假报告风险。目前国内相对有名的公司有春雨医生、微医、平安好医生等。目前中国美国均为第一梯队。


3.2.3. 医药电商


  医药电商是互联网医疗中离钱近的分类,因为国内还是比较认药品和器械的价值,而服务的价值比较难变现。其实所谓医药电商只是卖药品和器械的电商,但是有些做健康管理、轻问诊等业务但主要通过电商变现的也归类在里面。阿里健康,京东健康和平安好医生是头部企业。中国美国均为第一梯队。


3.2.4. 可穿戴设备和iPOCT


   现代的检验检查仪器在往两个方向发展,一方面是往高度自动化的流水线发展,另一方面向移动,简便方向发展。其中便携仪器结合移动互联网以后就产生了可穿戴设备和iPOCT这两个概念,它们的区别是可穿戴设备是携带在人体身上时同时检测的。这些智能硬件在一定程度上可以缓解互联网医疗、居家医疗和基层医疗在检验检查的缺失,但也存在很多弊病,比如为了控制成本和体积去掉了很多模块,使得质量控制和溯源不完整,甚至很多压根不是医疗器械。结果准确性有隐患,而且价格功能有限无法满足需求,价格较贵,难以全面推广,而且稳定性较差,还有很大的改进空间。由于移动互联网的影响,且技术门槛不高,现在很多智能硬件和医疗器械厂家都转到这一领域,这个领域厂家众多,龙头有华米、奥普等。全球美国和以色列技术略有优势,中国有产业链优势。

 

3.2.5. 互联网体外诊断


    这个领域比较新,也是笔者现阶段重点研究的方向,这个领域可以理解为类似华为推出的云手机或者阿里推出的云电脑,基本原理都是一样,就是把手机/电脑/检验仪器虚拟化,放置在云端,用户端在网络畅通的情况下调用虚拟机,从而实现对应功能。但是虚拟仪器技术复杂度要大于云手机和云电脑。很多机构研发时会误判这个领域类似一般管理软件或者类似人脸识别的难度,其实这个领域是不折不扣的工业软件,再加上配套的新材料,是有相当难度的。


虚拟仪器的优点是部署和维护成本极低、难以损坏而且质量控制容易、培训非常快且不需要专业人员操作、检测方法多项目全、可以突破实体仪器对耗材的物理结构限制、监管成本低而且可以在用户端无感完成质控。由于虚拟仪器没有机械、电路、光路、液路部分,也不接触样本,所以根源上杜绝了机械故障、电路光路老化和交叉污染的可能性,另外往往可以患者自己操作,所以也可以杜绝交叉感染问题。


另外在基层医疗、应急医疗和互联网医疗方面,传统实验室因为建设和维护成本高昂,而且需要合格的场地和操作人员,难以全面普及,所以部署虚拟仪器是一种比较理想的方案。并且传统实验室也难以和互联网医疗结合使用,所以联网的虚拟仪器几乎是唯一方案。


但是这类技术有个缺陷就是必须网络畅通,但是这个缺点在国内问题不大,毕竟现在连珠峰上都已经有5G。另一个局限性是该技术虽然覆盖大部分检测方法和项目,但还是有死角(所有技术都有死角),但对于基层和应急来说已经够用。该领域国内龙头为康云互联,该公司拥有该领域第一张注册证和行业内大部分专利。目前该领域前三的国家是中国、以色列、美国。


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3.2.6. 智能医疗


当阿尔法go战胜所有人类围棋手以后,人工智能进入了一个新的时代。目前在医疗上主要集中在图像识别和语音/语义识别上。在深层神经网络算法公开后,人工智能公司雨后春笋般出现。现在主要用于影像辅助识别和智能处方、智能病历方面。由于算法、算力、数据质量的提高,笔者认为在常见病领域超过人类医生只是时间问题。


国内类似公司很多,比较有影响力的有科大讯飞等。目前美国在该领域领先。


3.3. 其他


    纳米机器人、智能药物设计、手术机器人也是可以关注的方向。纳米机器人可以在定向给药、微观外科手术、细胞修复等方面有潜在的应用。智能药物设计可以大大缩小新药研发尝试的范围,有可能会颠覆现有的新药研发方式,大大降低成本提高效率,前移盈亏平衡点,这对罕见病药物研发即为有利。5G的普及让手术机器人如虎添翼,很可能飞刀会变成历史名词。

 

4. 互联网遇到医疗


4.1. 二八定律:医院与互联网


    早期的医生都是流动行医或者坐堂医生,但由于医学本身越来越依赖仪器设备,所以慢慢产生了医院,而医学也分成了临床医学、基础医学和公共卫生三个分支。其中大部分的疾病无非也就是感冒发烧、简单感染、简单外伤等,真正的疑难杂症或者严重疾病其实比例不高,不信大家看看重疾险的赔率就可以倒推发病率上限了。而这些简单疾病其实去不去医院都一样,如果通过智能化手段解决,是完全可以节约大量资源,并且降低成本,间接降低了问诊筛查的门槛,使得小病不会拖成大病,进一步又节省了社会资源。


4.2. 在线问诊与医药电商:颠覆医疗?


当带宽足够快,在线沟通足够方便,那么医患沟通也必然会成为其一部分,并慢慢演变为轻问诊和互联网医院;当电商体系完整并且获取消费者信任以后,药品和医疗器械也会成本电商售卖商品的一部分,特别是对于不符合实体药店坪效要求的长尾产品来说更是一种新的可能性;两者之间还有一套处方流转体系。而且还可以提高患者管理效率,科研也更容易了。看起来很完美,不是吗?


但现实是这个组合会受到能力和政策的双重挤压。那就是现有主流产品因为缺乏检验检查和手术的能力,所以不能完全满足临床需求,政策也还有只能复诊,处方药限制和医保支付不完善的问题。


4.3. 人工智能:曙光还是海市蜃楼?


其实患者只需要得到合适的诊断和治疗,仪器、药物、手术等等都只是工具。而很多工具的使用难度在不断降低,不断的傻瓜化、自动化和智能化。比如在影像学、病理、眼底、镜检体液固形物分类等领域,人工智能企业都做了大量尝试,首先肯定对于初级的医生来说,人工智能的确可以减少劳动强度。但人工智能在现有技术框架下效果取决于训练库的标记质量,而训练库是人标记的,也就是说人就是天花板,所以人工智能产品更合适去中心化的应用场景,因为这个场景收益最大。

 

4.4. 医学检查:互联网医疗的瓶颈


现在主流的互联网医院产品严重缺乏检验检查和手术的能力,先不考虑需要住院和手术的相对严重的疾病,就算普通疾病脱离检验检查都会受到很多限制,比如流感和新冠,没有检查,完全分开是有难度的。没有合适的检查手段,诊断治疗都会有限制。不说精准医疗做不到,很多基本的诊疗都做不到。但传统医学检验检查对此无能为力,从现在看与互联网体外诊断技术结合是最可能实现的方案。


4.5. 困局:支付和标准


医疗不只是个技术问题,医疗技术在应用的过程中会受到各种人为因素影响,互联网医疗现阶段尤其明显。现在也在渐渐放开,比如允许复诊,但其实和线下诊疗还是有差距,当然开放程度也和能力相关,另外也和行业的标准化相关。标准化包括溯源的标准化、质量的标准化和流程的标准化。溯源的标准化可以最大程度的避免造假、作弊,或者让造假的成本比真实的成本更高。质量的标准化可以让诊疗的质量得到保障,并且可重复。流程完整和的标准化可以让互联网医疗有不弱于线下医疗的总体诊疗能力。


当医疗诊断结合物联网和身份识别技术后,像经常被诟病的假检查报告从经济上可以根本性杜绝,因为要伪造一次成本远远高于真实做一次。如果这个技术被用作线上体检或者诊断,不但大大降低了成本,也避免了用户对报告是否是真实做出来的顾虑。


那么线上检验检查的质量控制怎样做到和大医院一样呢?毕竟现在基层医疗机构和临床科室都很难做到很好的质量控制,互联网医疗没有太多实体支撑会不会更难?其实不会,互联网的劣势是缺少实体支撑,优势是可以跨越时空限制整合资源。当可以全程溯源后就可以对全程进行监管和控制。把传统质控的环节打碎后不受时间空间限制重组,大大降低了操作难度和成本,对于使用者来说可“无感”完成,需要的培训极少,比如几分钟的视频。这样对专业人士的依赖性就极低了。这些技术已经被互联网体外诊断头部企业已经有成规模的试点商业应用。


现在互联网医疗可以解决问诊,拿药,支付,但缺少检查环节,在有技术能力和质控能力的情况下,整合了检验检查能力的互联网医疗才是“完整”的,当有详实的数据作为支撑,互联网医疗的整体能力会和传统方案没有区别,而且效率大大提高,成本大大降低。


当能力问题解决后,在行业的推动下和医保压力下,政策和支付制度的完善只是时间问题。


4.6. 循证医学的飞跃:三医融合


由于临床医学、基础医学、公共卫生这三个分支只有临床医学有收入,所以出现了临床医学一家独大的问题,但这次新冠疫情也凸显了公共卫生和基础医学的重要性,没有公共卫生,隔离抗疫就没有理论指导,没有基础医学就没有第一时间拿到序列,更不会那么快有检测试剂和疫苗。往往医疗技术都是从基础医学里产生,最后应用在临床医学和公共卫生领域。


最早的医生是不分这些的,因为后面仪器设备越来越多,需要医院进行承载,然后医生开始依附于医院进行专业化分工。当互联网医疗成为主流,并且对常见病也可以脱离传统仪器并且人工智能介入以后,那么这三个分支会出现部分或全部融合,实现医学的螺旋上升,这样出现的新医学将会更有效率,诊断更准确,预防能力更强,并大大降低成本。对于多数国家的人民来说医疗都是奢侈品,但实现了这种新医疗以后会让普惠医疗真正到来。


4.7. 互联网医疗的局限与终结


互联网医疗的局限性主要有两个,第一是互联网医疗的任务主要是保证质量和效果的前提下提高可及性和降低成本,所以对于疑难杂症的处理短期内是不太可能取代传统线下医疗,另一个是手术不能做到完全线上化。


互联网医疗的终结是由于人和互联网的关系,当互联网通过脑机接口、深度虚拟现实等技术与人紧密结合甚至融为一体后,这个分支自然就会消失或者换一种形态存在。


5. 结语:医学的未来在哪?


在强人工智能和可控核聚变完成后,人类是否会短期内边缘化关键在脑机接口。假如当时人类具备统治地位,大概率商品生产已经不需人参与。对于医疗来说这个节点意味着优质医疗资源无处不在。另一个节点是因为自然规律的终极限制,就是熵,无论是生物熵,信息熵还是热力熵会先后达到最大值,医学消亡会在信息熵最大之前到来。