“
给我们10年时间，我医院和诊所服务商。
”
撰稿：孙雨晨
编辑：李君宇
「从年下半年开始，（我们）遇到了这个行业一次结构性机会。」深泉科技创始人兼CEO左潇略带兴奋地告诉新经济人。
他特意拍下了上海医院一则百余字的通知，上面写着为落实国家「基层首诊，双向转诊，急慢分治，上下联动」的要求，该院将在3月31日后关闭普内科门诊。
一场新的革命呼之欲出。跨出这一步，中国花了十多年。
对于深泉科技来说，他们开发的智能诊断系统终于可以放开拳脚地大干一场了。
01
用技术赋能医生
「大家都希望分流，为什么这十来年还是分不了？因为基层接不住。本质是整个供给侧严重不足。中国号称有23万家诊所，但真正质量好的，老百姓愿意去的，大概不超过家，这是中国的基本局面。那怎样才能让更多人来开诊所呢？所以我们就得给他们一套整体的解决方案。」左潇说。
创业前，左潇的身份是美团网市场总监。年初，晨兴创投的管理合伙人石建明和蓝驰创投管理合伙人朱天宇听了左潇的想法就决定投他几千万人民币，「那时我们连产品原型都没有」，但左潇把整件事想明白了：国家有两件事讲了十几年一直落不了地——一个是基于医联体的分级诊疗，一个是家庭医生。
▲深泉科技创始人兼CEO左潇
年，「分级诊疗」「双向转诊制度」「社区首诊制度」等字眼首次出现在国家文件中。然而由于基层医疗体系根子软，底子薄，大医院始终没有办医院。
有不少互联网公司曾尝试通过远程会诊、组建专家团队等方式化解难题，但变革进程十分缓慢。华西、北医三院这样的「老字号」门口，排长队的现象依然存在。医院强起来，指望有限的专家支援，不可能从根本上改变这种局面。
如果用技术辅助医生改善诊断质量，医院医院相连，让医联体顶层的医生能随时监督、指导基层医生的工作，能否解决中国优质医疗资源紧缺、分级诊疗难以落地的问题？
左潇的答案是：能。
一切的基础在于先要有一套「赋能」医生的系统。这套系统得比人脑更精密：
它不会倦怠，能够24时工作；它不会受到情绪干扰，能够始终根据病症提供冷静的判断；它没有记忆盲区，集循证理论和众多高年资医生的经验为一身，只要你告诉它哪里不舒服，它就能逐步帮你排查，直到找到病因。
而这个系统的关键在于先要让机器「学会」怎么看病。为了验证自己的想法，医院妇产科专家盖铭英的号，希望能跟这位专家当面聊聊，「我就给她看了一下我自己做的诊疗版本，她一边看一边帮我改，改着改着她说这么看（思路）好像是对的」。
02
将医学知识「系统化」
左潇那份「压箱底」的模板奠定了深泉科技系统的基础，但在「系统化」时遇到了瓶颈。
深泉科技技术总监赵海丰解释，医学不太讲逻辑，是经验科学，盲区很多，在技术参与的时候会有一定难度，团队一开始设想是做纯逻辑运算，但后来发现其实很难用计算机的思路去归纳医生看病的逻辑。
早在深泉科技之前，*事医学科学院曾在这方面做过尝试。该项目希望通过计算机帮助北京的基层社区医生提高诊疗水平。深泉科技医学中心主任杨贤兵听参与项目的同学说，最后项目因为计算给算死了。
例如高血压患者的用药选择，机器判断用哪种降压药，但针对不同个体，需要考虑合并症、年龄、血压升高的程度、肝肾功，加上时间分布等不同维度的情况，机器很难精准地解决类似问题，「就像理论上我们可以计算全世界一样，实际上这种超人是不大存在的。除非是上帝，估计能写出来。」杨贤兵说。
杨贤兵曾是一名*医，擅长慢病管理。虽然是学医出身，但他对计算机同样感兴趣。在梳理糖尿病诊疗逻辑时，杨贤兵跟一位工程师相互切磋，白天开长会讨论，晚上学习对方领域的新知识，最终碰撞出了新的思路。最后他们决定给医生提供一个可编写逻辑规则的工作台，而不是让医生用只有工程师看得懂的逻辑归纳医学知识。
以病情-诊断关系为例，算法对病人病情数据和诊断数据进行学习，将病人病情描述（症状及其描述、体征、辅检信息等）和诊断映射到指定的高维数值空间，病情信息和某些诊断在此空间里的距离就反应出了两者之间的相关性，从而做出较好的诊断相关性的推测。
▲糖尿病数据集运算演示
这么做的好处是，一个医学词条写好，前端可以直接上线使用，中间不需要再由工程师转化为代码。因为改变了思路，深泉科技可以把别人需要花半个月时间搞定的项目用4个小时完成。
参与整个系统编纂的，不只是深泉科技的10名全职医生，医院、医科大学的外援。很难想象这些常常要工作到十一二点的医生，会为了这个项目挑灯夜战。
杨贤兵当了20多年医生，很能理解这种心态。「人有健康权，就像人要平等一样。想到这个系统做成了，能真的用到偏远地方，帮助那里的人们实现了一种作为人的基本权利。你有这种想法就特别有干下去的动力」。
左潇和他的团队花了3年时间将那些庞杂的医学知识系统化。早期研发时，他的状态常常是晚上12点还在办公室看医书。有一阵，不怎么失眠的左潇，经常两三点一头大汗醒来。他联想到医书里写的心梗早期症状，就给自己备了几瓶阿司匹林、硝酸甘油和速效救心丸。
后来跟协和的医生交流经验，左潇提到自己的担心，那位医生说：「这说明你学医学得特别认真，在协和这种人比较多，叫学医综合症，是因为学得太投入，能感受到你的每个器官」。
03
用实操优化系统
星期六的深泉科技，办公室空荡荡的，医院「作战」，包括工程师。深泉科医院、医生保持着非常「亲密」的关系。对内，他们是战友——深泉科技研发团队有一半是公司的全职医生；对外，他们是合作伙伴——系统开发时，工程师就坐在诊室里，看医生们怎么诊断。
「刚开始操作比较繁琐，他们会定期来诊所征集意见，拿回去之后迅速改进升级，把问题给我们解决掉。」刘晓燕是成都当地一家连锁门诊的儿科医生，也是深泉科技智能诊断系统最早的一批用户。
▲年11月深泉智能专家诊断系统首次在华西医联体使用
现在的深泉科技跟年刘晓燕刚使用时的相比，交互、诊断精确度都有非常大的差别。那时候，医生用深泉科技写病历更像在做问卷调查，要点十几回「下一步」，花费不少功夫。
现在，医生需要手动输入的内容非常少，更多的是点选「标签」。当医生在「主诉」一栏录入「咳嗽5天，加重伴发热1天」这一病人初始信息，界面会自动出现与此相关的其他症状，以及诊断建议。
作为一名儿科医生，刘晓燕告诉新经济人：
第一，在系统的辅助下，医生能逐个排查「疑点」，避免遗忘带来的误诊、漏诊，这一点对低年资的医师来说更为重要；
第二，系统指导用药，只要输入诊断及患者的体重，系统会自动出具治疗方案及剂量建议，小孩用药剂量需要格外小心，有了这个功能，开药省心了不少。
目前，使用深泉科技的诊所有多家，医院有5家。在医院、诊所等不同的场景跑了一段时间后，工程师们发现在不同的场景工作的医生，诊疗习惯并不相同。医院的医生曾毫不客气地指出深泉科技的儿科诊断不专业，按他们的经验，孩子出*疸应该先去验肝功。
技术团队经过反思，后来想明白了问题所在：医院的儿童*疸一般都比较严重，验肝功是必备项，但上诊所的小孩症状一般都比较轻。为了解决这类问题，在底层之上，深泉科技根据不同场景开发了不同的入口，医院和诊所的不同需要。
早期由于流程不平滑，医生抱怨系统用起来麻烦，以前病人咳嗽，病历上写个支气管炎就行，现在要写咳嗽几天。
后来，情况发生了变化。连60多岁的老医生都为了用系统，学起了拼音输入法。左潇解释，这是因为医生们发现按深泉科技的建议诊断能有效避免漏诊。比如，一个类似感冒症状的患者有可能患的是心肌炎，如果只
