Ada正式进入中国市场，想要迅速站稳脚跟还需企业的努力和技术的支撑

Ada被誉为全科医生辅助诊断“神器”。近日，英国国际贸易部在北京举办的“中英数字医疗商务交流会”上，全球知名的人工智能辅助诊疗应用Ada宣布，正式进入中国市场。

而事实上，此时中国的“人工智能+辅助诊疗”的竞争已经走向激烈。

中英数字医疗商务交流会上，全球人工智能医疗领域的德国Ada Health有限公司与上海品智医疗技术发展有限公司、深圳恒泰华盛资产管理有限公司现场签署《合作备忘录》。据了解，Ada 预计，在明年5月完成汉化并开始在中国市场运行。

4300种临床参考病例

来自德国柏林的Ada Health是一款由人工智能驱动的医疗健康应用，可以视为“健康版Alexa”。

德国Ada Health有限公司创始人兼首席执行官丹尼尔（Daniel Nathrath）向经济观察网记者详细介绍了Ada的运作模式：医学描述语言(MDL)使得专家知识和大数据的洞察力可用于人工推理，Ada的基础是医学专家MDL中浓缩的知识，通过数据学习将其转化为启发式推理引擎。

Ada的医学内容是建立在4300种临床参考病例的基础上，经过6年的改进，由60多名内部医疗医生组成，包含1100种疾病和5000种症状。通过机器学习，Ada每天增加超过12000个新病例，通过不断研发和补充医疗内容，Ada可以对用户有更好的了解，最大限度满足用户需求。

也就是说，Ada通过背后输入大量医疗相关资讯以及AI算法，能与用户通过对话方式沟通、询问并诊断可能的症状与病情，让用户更加了解自己的健康状况；初步问诊后，Ada会推荐医院及医生给用户，用户的个人健康管理数据库同步到医生端问诊时，可以帮助医生更了解病患的身体健康状况。

据了解，自2016年底推出以来，已有150多万人用过这款应用。在聊天界面，Ada会向用户寻味一些个人的问题，并利用自己的数据和用户陈述的症状给出信息和建议，帮助用户了解自己可能出现了哪些健康问题，随后再与医生建立沟通。

据悉，Ada已经经过英国国家医疗服务体系（NHS）的认可。近期在NHS的全科门诊中进行了一个大范围的Ada测算，总计涵盖500名个人用户和20名医生，完整的评估结果十分乐观。97%的用户觉得Ada非常易用，15%的门诊候诊用户表示，如果可以事先使用Ada，就没有必要再去门诊候诊了，这些用户会在家进行自诊，或直接前往药房。调查数据显示，Ada和资深全科医生间的匹配率可达97%，全科医生都认可Ada在咨询方面的有效性高达92%。

丹尼尔（Daniel Nathrath）介绍，目前，Ada在全球已有超过400万用户，诊断评估超过700万次，在130多个国家和地区的医疗类应用程序APP中排名第一。

辅助诊断“神器”

“医疗健康的未来更多地在于以患者为中心的模式。在这种模式下，每个人都可以随手获得具有可操作性的建议。医生和人工智能相互配合，共同为患者提供服务。”丹尼尔说，在6年的发展过程中，公司致力于提高全球范围内医疗的普及。根据设想，未来人工智能可以提供个性化的医疗服务，在医生介入前进行预诊。

此次可以进入中国市场，丹尼尔十分期待。

作为Ada的中国引进人，毛建新告诉经济观察网记者，需求是第一驱动力，引进Ada人工智能医疗应用，旨在贯彻落实国家医改“保基本、强基层、建机制”的重心工作，推进全科医生制度建设，为分级诊疗提供决策支持，降低医保开支，同时提升医患之间的信任度，帮助患者减少因误诊、错诊、黑心搜索误导带来的危害，保障公平，提高效率，并实现成本较低的全民健康管理。

“接下来，我们将录入大量中国患者的病例和相关数据。” 毛建新认为，Ada将受到中国医生的欢迎和患者的喜爱。

在获悉Ada即将引入中国市场的消息后，河北医科大学第二医院全科医疗科副主任王荣英教授告诉记者，今年1月份国务院办公厅印发《关于改革完善全科医生培养与使用激励机制的意见》，提出到2020年城乡每万名居民拥有2~3名合格全科医生的目标；到2030年，城乡每万名居民应拥有5名合格的全科医生。

从目前的实际情况来看，我国全科医生人数距这一目标还有大约50万人的缺口，而且全科医生的诊疗水平参差不齐，基层医疗机构的全科医生水平普遍不高。

实际上，目前我国面临的不仅是全科医生的短缺、经济发展水平带来的地域医疗水平参差不齐问题，还有大城市医生忙碌成陀螺但仍无法满足庞大就诊人群。

如果医生使用Ada这样的人工智能医疗应用做“助手”，那么他们为患者看病将“又快又准”，诊疗质量与效率将大大提高。考虑到中国人就医的种种困难，这或许是相当具有潜力的一片市场。

中国市场竞争正酣

随着人工智能技术的不断推进及医疗服务需求持续增长，“人工智能+医疗”将成为解决医疗资源不足、提升医疗领域生产的重要推动力。

阿里云研究中心的报告指出，未来3年至5年，在智能服务阶段，数据可得性高的行业人工智能将率先用于解决行业痛点，爆发大量场景应用。从应用行业的角度来看，医疗、金融、交通、教育、公共安全、零售、商业服务等行业数据电子化程度较高，因此这些行业将会率先涌现大量的人工智能场景应用。

“人工智能+医疗”是将人工智能及相关技术应用在医疗领域。IDC Digital预计，到2020年医疗数据量将达40万亿GB，数据生成和共享的速度将迅速增长，其中八成的数据为非结构化数据。机构认为，未来人工智能将在医疗领域被广泛应用，尤其在辅助诊疗、药物挖掘、医学影像、基因组学等细分场景。

辅助诊疗作为医疗应用领域最核心的场景，未来发展空间广阔。“人工智能+辅助诊疗”是让计算机“学习”专家医生的医疗知识，模拟医生的思维和诊断推理，并得到可靠的诊断和治疗方案。

从全球来看，在“人工智能+辅助诊疗”的应用中，IBM Watson是目前全球较为成熟的案例。IBM Watson将基础能力与人类医生的一般医疗诊断模型进行融合，提供辅助诊疗的处理逻辑能力。Watson已通过了美国职业医师资格考试，并部署在多家医院提供辅助诊疗服务。2016年12月，浙江中医院联合思创医惠与杭州认知网络科技有限公司共同成立沃森联合会诊中心，这意味着IBM Watson for Oncology在中国医疗领域的商业试应用正式落地，开启一个新型的智能化人工智能辅助诊疗时代。

随后，IBM Watson将数十种癌症解决方案的应用引入中国，瑞典医科达也同样以智能化的辅助设备深度布局中国癌症市场。就前中国“人工智能+辅助诊疗”市场来说，竞争已酣。

但就技术提供层面来看，行业的普遍认识是，目前我国“人工智能+医疗”产业处于起步阶段，与国外相比还存在较大差距。国内科技巨头偏向基础层的数据计算能力及技术层的框架算法，创业公司则偏向应用层的解决方案。随着全球科技巨头陆续将人工智能平台开放，将有效弥补我国在基础及技术层方面的不足，当算法发展到一定的阶段，人工智能在医疗领域就可以快速切换，自动适应新的场景，未来“人工智能+医疗”各细分领域的创业公司将率先受益。

一方面是巨头们已经在布局，一方面是创新公司的出现，此次Ada的进入能否超越沃森并迅速站稳脚跟，或许还需要企业的努力和技术的支撑。