基于AI和系统论，经纶世纪搭建了一个覆盖医学全流程的产品体系
王晓行/动脉网
作为一名架构师出身，崇尚系统论的创业者，经纶世纪创始人余中博士在创业初期并没有把重心放在某一个具体的产品上，而是为公司搭建了覆盖整个医疗全流程的产品架构体系。
这个体系包含了疾病预测、预防、诊疗、康复四个医疗健康服务的主要流程，并且每个环节的设计都是基于大数据或人工智能的思想与方法。一般人面对这个“大而全”的架构会以为是空谈，他带领的经纶世纪团队却已经为之奋斗了7年，包括总体架构、技术平台、应用系统，目前成型并投入市场的产品包括健康医疗大数据管理与分析系统、疾病筛查与评估系统（甲状腺结节，糖尿病视网膜病变）、疾病诊疗系统（慢病辅助诊疗专家系统，医生智能助手机器人）、疾病康复系统（甲状腺术后）、健康管理系统以及为这些产品提供服务的云平台及医疗资源。
经过几年的摸索，余中博士不仅研发出了产品,也找到了健康医疗人工智能产品的付费方，确定了基于多边合作的商业模式。如今他可以带领公司100多人的团队，继续完善他的产品架构体系。他告诉动脉网：“我们现在的产品与业务逻辑都很清晰落地，但是一路走来经历了无数磨难，过程的艰难远超出最初的想像。”
>>>>系统论与医学的完美结合
余中博士
余中博士的回国创业的原因和大多数海外华人一样有一部分情怀在里面。
回国之前他在美国硅谷生活、工作20多年，曾就读于美国加州理工学院，师从世界著名香农信息论和通信网络专家、美国工程科学院院士、香农勋章获得者、前IEEE Information Society主席Robert McEliece教授，获得电子与计算机工程博士学位。
毕业后，余中博士曾在美国AT&T公司担任技术总监、网络总体设计师以及诸多国际通信技术标准组织的负责人，可以说他是我们理解的标准的成功人士。2010年因着机缘巧合，他作为北京市海外高端人才、政府特聘顾问回国的时候，也是想着做一些与过去做过的不一样的事情。
余中博士回国后选择从事健康医疗方面的创业，一方面是因为他在AT&T的时候做过有关医疗信息化的网络与IT方面的项目，对利用IT技术助力医疗服务有一定的理解，更重要的是受到美国三院（科学院、工程院、医学院）院士Leroy Hood的系统医学和4P医学理论的影响。
基于系统论的4P医学是指预测性（Predictive）、预防性（Preventive）、个体化（Personalized）和参与性（Participatory）。这个理论认为应该把人看成一个整体，以系统论的思维和方法为基础，利用现代分子与生物医学和高科技手段与工具，实现生命周期过程中的持续预测、持续预防（不同目标）、持续干预和促进身体健康的目的。
又由于个体的生活环境、身体体质、性格特征的差异，因而4P医学更强调个体的特异性。在现代社会，随着民众自我意识和健康理念的提高，越来越多的患者从被动由医生来决定如何进行治疗的角色中跳出来，主动参与到对自身的疾病治疗和健康管理中来。
4P医学是依据系统论来提出的，而余中博士正好学习的内容就是系统论、信息论。所以从4P医学的角度来看，他认为自己所学与医疗结合具有天然的优势，这也为他后来创立的经纶世纪产品体系打下了基础。
>>>>一个架构师搭建的产品体系
在创业的初期，作为架构师和系统论4P医学的实践者，余中博士没有着急研发某一款产品，而是先为自己的公司设立了一个产品体系。这个产品体系包括健康医疗大数据、医学AI引擎、智能辅助决策与管理系统，目标是要解决疾病预测、预防、诊疗、康复整个医疗全流程面临的一些问题。
到目前为止，经纶世纪的产品和服务包括健康医疗大数据处理、疾病风险预测模型、虚拟医生，其中疾病风险预测模型用于甲状腺筛查评估、糖网筛查评估、慢病管理及健康管理。
大数据处理
作为一家健康医疗领域的人工智能公司，数据是业务及发展的基础。中国2016年有8亿人次进行了体检，这些体检人群中有很多是多年参加体检、具有连续体检报告的人。这些体检报告是经纶世纪开展疾病风险预测、健康预测模型、健康管理服务的基础数据。
余中博士带领团队以技术合作方的身份帮助健康医疗行业组织开展各项医学科研及应用项目，包括与中国健康促进基金会、中华医学会、中国临床肿瘤学会、中国医师学会等合作的重点科研及适宜技术应用项目，经纶世纪得以接触到全国数百家三甲医院、近6000万人的体检及疾病诊疗大数据。
有了数据之后，接下来就是针对数据及数据融合的清洗和治理，这是一项非常艰巨的工作，包括指标标准化处理、数据标准化处理、数据去重/删除、数据安全处理等等，只有在数据清洗和治理后，数据才能用于后面的分析与挖掘，建立各种分析模型，开展大数据应用。
截至目前，我国尚未建立统一的健康医疗大数据标准，经纶世纪与行业组织的专家合作，参照国际、国内有关医疗信息化标准与指南，制定了适合于大数据应用服务的健康医疗大数据规范，建立统一的描述，非结构化数据结构化转换与编码，构建标准的数据库，在数据库中将各种医学参数（指标、症状、疾病）建立相应对应关系及知识图谱。
为了构建这个数据清洗系统、知识库及大数据管理平台，经纶世纪用近两年时间。虽然耗时很久，但是这个大数据管理平台为后来其他产品的研发奠定了基础。
疾病预测与诊疗专家系统
通过以上健康医疗大数据管理平台，经纶世纪开展大数据分析、机器学习，建立一系列疾病预测模型，用于疾病筛查与慢病管理，包括甲状腺筛查评估、糖网筛查评估、慢病风险预测与慢病诊疗与跟踪管理。
将疾病预测模型与基于循证医学的疾病诊疗指南相结合，经纶世纪开发了一个独特的疾病预测与诊疗专家系统，模拟一个医生对就医患者的医疗服务全过程。
在实际服务过程中，该系统基于患者/客户问诊、问卷、检测信息，为客户进行疾病预测与诊断，据此为客户制定相应的治疗或干预方案，同时全面跟踪与管理方案实施的全过程，并持续进行治疗方案的效果评估，然后再进入下一轮的预测、诊断、方案、跟踪管理、效果评估，不断循环往复，最终达到持续、有效的治疗和干预效果。
经纶世纪疾病预测与诊疗专家系统是将大数据、机器学习、疾病诊疗知识深度融合，建立一个对疾病进行诊断与诊疗的辅助系统。
虚拟医生（全科医生智能助手机器人）
余中博士告诉动脉网，研发“虚拟医生”的想法，早在2010年回国之前就有了，他认为这是未来人工智能在健康医疗领域中的一个最具里程碑式的产品。
虚拟医生就是人工智能医生，是以经纶世纪疾病预测与诊疗专家系统为基础，部署在智能服务机器人硬件设备上，通过机器人的语音识别、图像/视频识别、感知计算、主动交互等功能，与患者/客户开展疾病诊疗与跟踪管理的交互过程，借助与客户的持续性信息交互与反馈，不断采集信息与学习，增强知识、优化系统规则，最终将机器人训练成在“可规范”医学服务方面的虚拟医生，可以成为我们人类医生的最佳搭档。
余中博士作为国家卫计委健康医疗大数据应用标准评估与保障专家委员会专家，认为“分级诊疗、双向转诊”政策非常重要，但核心问题是基层全科医生。如果基层全科医生不能够对患者进行有效的基本诊断与评估，那分级诊疗就可能成为一个形式化的东西，无法达到应有的效果。
我国基层社区、乡镇缺乏大量合格的全科医生，培训又会花费很长的时间，即便培训合格了还不一定能留得住人才。所以余中博士基于多年思考的“虚拟医生”这个理想，开发的这个“全科医生智能助手”虚拟医生，可望成为帮助基层全科医生完成常见疾病诊疗、慢病管理、公共卫生等家庭医生签约服务工作的最佳技术产品与解决方案。
“全科医生智能助手” 虚拟医生将高效辅助全科医生工作。例如，虚拟医生对数百种常见疾病提供详细的诊断与治疗方案。
在慢病患者服药治疗的过程中，帮助基层医生对患者进行准确问诊、信息采集、常见疾病诊断与治疗、慢病跟踪管理与随访提醒，根据患者的病历、体征状况，针对身体差异性、抗药性等原因，会不断调整药物治疗方案，给出相应的治疗处方推荐。目前“全科医生智能助手机器人”产品已进入政府试点工程。
>>>>把企业、商保、医保作为支付方
健康医疗人工智能产品研发难，同时由于其创新性，通常会打破旧有的生态体系，所以找到正确的付费方也不容易。从商业模式来看，建立简单的“双边市场”（买和卖）的商业逻辑很难实现。在不断探索的过程中，经纶世纪摸索出一个“多边市场”的商业模式。
对于许多企业来说，员工健康管理是企业所关心的。经纶世纪为企业提供基于人工智能的疾病筛查、慢病管理服务，在智能化、用户体验、管理效果评估等方面比之前的健康管理产品有大幅提升，能够更好地满足企业对员工开展健康管理的需求。
对于商业保险公司来说，控费一直是保险公司的营收关键，经纶世纪的大数据疾病风险评估模型、疾病筛查评估、慢病跟踪管理系统，可助力保险公司提供健康保障与健康管理服务。比如经纶世纪与阳光保险集团合作，开发基于中国人群的健康风险评估模型、核保引擎，用于保险产品设计、差异定价、保险控费。
对于政府医保来说，疾病筛查与预防、分级诊疗的落地实施是政府的工作重点。经纶世纪的疾病预测模型可以提供有效的“防大病”服务。
经纶世纪的疾病诊疗专家系统可以提供有效的“管慢病”服务。“防大病、管慢病”是国家节约医疗费用开支的重要举措。另外，政府通过部署虚拟医生，帮助基层医生做好常见疾病诊疗，落实好分级诊疗。
余中博士强调，经纶世纪不是提供一个简单的医疗产品，而是打造一个服务的闭环，包含疾病预测、预防、诊疗、康复，并通过支持全方位的服务，撬动支付方的支付意愿。通过不断的实践，经纶世纪将以上各部分有机结合起来摸索出一个“多边市场”的商业模式，付费方包括企业、商业保险、医保。
经纶世纪的产品体系框架已经搭好了，商业模式也已经确定，接下来的任务就是在这个框架下开展规模化的市场部署，特别是加速“全科医生智能机器人” 虚拟医生产品的试点、升级与部署，同时持续完善自己的产品体系，研发及整合更多的健康医疗服务产品，服务更多的人群。