健康有益创始人李宇欣：AI时代的健康1.0

2018年6月15日，由上海市经济和信息化委员会、上海市商务委员会、上海市长宁区人民政府指导，上海市长宁区青年联合会、亿欧公司联合承办的“2018全球智能+新商业峰会——智能+大健康峰会”在上海长宁世贸展馆举办。本次峰会以AI和医疗为切入点，将围绕数字生命、智慧医疗、基因检测、AI影像、健康管理、医院管理等几大主题，对AI赋能医疗展开充分、深入的探讨。

出席本次峰会的嘉宾包括上海同仁医院院长马骏、微软大中华区副总裁康容、飞利浦中国副总裁兼首席技术官王熙、图玛深维创始人兼CEO钟昕、体素科技创始人兼CEO丁晓伟、推想科技营销副总裁张春棠、深睿医疗市场副总裁李朝阳、水母基因联合创始人兼CSO赵南、健康有益创始人李宇欣、道彤投资创始管理合伙人孙琦、亿欧公司副总裁高昂、亿欧公司副总裁兼亿欧智库研究院院长由天宇等。

在“智能+大健康峰会”上，健康有益创始人李宇欣发表了题为《AI时代的健康1.0》的演讲。

【李宇欣现场演讲实录】

大家好！我是北京健康有益科技有限公司的创始人李宇欣，今天我作为第一个演讲的创新型AI落地中国级公司，我的主题是《AI时代的健康1.0》，谈的相对轻松和生活化一些，这也是目前健康有益在做的事。

基本上，在第一阶段AI能够学会计算、处理信息和传递信息,在第二阶段能做到看得见、听得见并做出判断，然后到第三阶段AI可以做到主动思考以及主动做出信息判断。

AI大趋势是伴随着科技的不断演进而形成的路径，最早是工业革命带来了从农耕时代到工业时代的变革，之后随着云计算、大数据和互联网的发展，我们一度认为那是一个快速发展的时代。直到2000年左右，大量人工智能技术的落地让我们看到，也许整个互联网时代都是为智能时代的到来而铺路。所以，2000年之前基本上是完成了从特征到做出判断特征的工程，2000年之后才是一个更大的时间节点，图象、语音到AlphaGo等技术在不断更迭后，出现了一系列人工智能大公司和大动作。

从2011年开始，最早是IBM的Waston技术平台进入轨迹的，迄今为止Watson是IBM最大的平台。此后，2012年、2014年的Facebook和Google也宣布在医疗的布局。而健康有益是2015年6月搭建人工智能研发、算法的数据平台，其定位是AI在健康管理中的应用。之前我们看了目前国内同行的布局，也做了大量分析，觉得健康管理行业有非常大的市场，而且基于之前在整个市场的综合积累，我们判断，从这个角度启动可能是比较好的利益点。

2016年3月的时候健康有益完成了AI领域技术壁垒的搭建，从数据到算法到算力，我们觉得第一件事要解决数据的问题。我们自建了两个自有的数据平台，分别对健康管理的两个垂直人群做了服务，并且在2016年平台搭建出来的时候，我们在自己行业的做了试水。在2016和2017年，行业的整体进展非常快，大的平台级公司和应用级公司浮出水面，这让2017年10月前面两三年的策略有了非常大的爆发。除了我们自己在健康管理系列的垂直AI技术应用完成外，基于两大垂直人群的系统也搭完了。此外，我们还喜悦地发现，单一垂直人群搭建完以后对不同的人群系统完全可以搭载。

2017年10月，我们推出了“ego系统”，这是系统级的应用。2018年中国贸易战爆发了关于中国芯片的大量讨论，我们比较荣幸可以在此过程中，跟美国硅谷团队搭建完成了AI在算力方面的应用，下个月我们还会做一个关于健康管理在算力方面的平台发布，这是在算法、数据搭建完以后在算力上的巨大进展。

我观察到2017年全球人工智能投资超过151亿美金，在此数据里中国占到48%，排行第一，美国排第二占38%。在关注度方面，中国医疗健康在综合投资已经超过180亿人民币，其中医疗AI超过70%。

以目前的投入来说，医疗在AI应用里集中在虚拟护理、影像诊断等领域。健康有益在切入的过程中也观察了一下同行，行业从健康管理端切入的大多数在智能硬件监控、基因测序等领域。健康有益的区别是基于健康管理的流程搭建自己的全套体系，我们希望同行都发展的好，因为我们是做的集成式系统，我们在最底层，这是我们和其他健康管理企业不一样的地方。

对于AI在健康管理端方面的应用，首先分析一下大概的市场。美国的服务业现在依然是国民生产总值占比最高的行业，美国数据分析家预测在2020年美国医疗健康板块将占到服务业的20%。美国医疗健康板块分三个大类目：制药药品、医疗器械、健康管理。健康管理服务占到65%，并且每年以70%的速度在增长，所以整个规模是一个非常巨大的过程。相比中国就很少，就今天到场的演讲嘉宾来说，只有我们一家是做健康管理的，而且从目前我看到的行业报告来说，真正在健康管理端发力做AI垂直系统的公司国内非常少。

从国家政策来说有很多利好的趋势，《中国2030健康规划》里提到的目标是共享共建全民健康，提出以预防为主共建绿色健康方式。从科技的角度来说是以AI为代表的科技引领在科技行业的应用，AI、其他高新技术在行业里起到了发动机和连接器的作用。

我预测重预防重康复没有任何问题，因为现在对这块儿的比例非常少。轻医疗不是认为医疗市场比例最小，而是预防和健康行业的比例可能会加重。从医疗角度持续看好人口基数、老龄化情况，医疗依然是比较大的比例，但预防和康复人群也会越来越大。

在同行中，健康管理中AI应用并不多。这是行业的特殊特点造成的，健康管理端的需求和提供健康管理服务的服务商之间出现了比较明显的断层，这个断层从AI系统发力的科技公司应该普及，现在的需求是多种多样的，但提供服务商往往是碎片化的，不管是保健品公司、健康管理服务公司、养生养老体系等大家各自是服务一个类目的，提供的产品也相对碎片化，所以消费者捕捉自己需求的能力也不强，大家意识不到在这个领域有什么需求。

健康管理的板块非常多，面对老年人、小孩儿、慢病人群或是肥胖人群等不同人群，其服务和产品都是不一样的。以前以消费为导向完成的公司更多是以盈利和产品化为目的完成的，大家都没有办法把体系给串起来。目前，健康管理行业是没有完整体系按照类目搭建的。

现在行业AI普及是非常弱的，像我们这样的公司把一两个类目做好是没有用的，因为还是要贯穿到人的整个生活方式当中，让他随时随地感受到你。在整个过程中还是在起步期，一两家的发力是不够的，作为一家企业要安排好整个的节奏，到底什么时候开展什么工作，什么时候行业大趋势爆发，大智能时代什么时候来临，当时是什么样的局面？节奏感对企业来说比较重要。

目前我们做的事情有哪些呢？现在定位是AI赋能健康管理行业，从Ego健康管理系统来说，我们是平台系统级公司，基本平台价值和目前的商业转化已经完全做成了闭环，不同的人群都是按照五大层面展开工作的。

1. 健康测评。评测列了生命数字化、体适能数字化、生活轨迹数字化，这三个层面都是需要AI技术在里面参与的，不然是做不到良好记录的，以前健康管理最多填问卷，但对用户来说是没有价值的，起不到真正的管理作用，因为你对自己的认知不全面，你填了问卷但你的身体情况怎么样你不知道，只有经过全面评测以后才能更加了解自己。

2. 健康报告。评测之后会拿到健康报告，后台报告生成大量的数据，这是需要AI来做方案生成的，而不是以前基于一个报告判断用户目前的状况。

3. 健康方案。现在做的比较完备的是从配餐、运动、生活方式干预、心理干预几个大层面完成了系统的搭建。

4. 过程执行。AI的技术同样会参与到用户的执行过程中，包括健康问答、知识图谱、运动轨迹分析等。

5. 反馈信息。完成一阶段的健康管理后会有反馈系统，反馈系统到达终端后台后我们会指导他对下一阶段进行管理。

目前，我们有两个垂直人群的平台，这两个平台在国内的影响力很大。在单一领域的融资规模都还很好，技术公司在2017年发布会之前没有怎么对外讲过AI系统级平台，但两个垂直公司取得了非常耀眼的业内成绩。

身体测评从基因检测、代谢检测、生活方式、体适能检测等每个环节都有相应的产品和服务公司以及基于AI大数据处理后的分析体系得到人体数据模型，然后再进行数字化目标从而进行人体的评测报告。

从智能方案的角度来看，基于报告会进行配餐系统、运动课程系统、心理系统、生活方式干预，现在已经应用到了不同人群。列举几个执行上人工智能参与的地方，基于NLP会获取用户非常多的信息，跟用户达成交互，图上是我们和他们语音交互的展示，你只需要和他聊天说今天吃什么了他会自动帮你记录吃了多少，今天卡路里多少，今天还能怎么运动等。

在菜品的“图像识别”方面，目前在中华菜肴里我们公司是中国做的最全的，精准度已经到了95%以上。动作识别用在动作康复和辅助教学应用里，目前产品已经完全到达产品端了。这是三维重建的模拟，除了对食物进行三维重建评估卡路里之外现在拍一张照片也可以知道你的卡路里状况以及将来改进的情况。

知识图谱是我们希望搭建的图谱，除了有专家平台支持的一部分AI以外能够通过知识的自动获取、人工智能技能达到对未知知识的主动获取。

健康有益的服务矩阵分为三大层面，底层是AI技术和医疗知识层面，所以我们的专业团队分为两个大团队：

1、AI技术团队，进行图象识别、三维重建等。

2、健康医疗知识，拆分成营养学、运动学、心理学、临床医学等，前端的设备是各种智能装备、APP、体检、病例，最前面的应用层搭载了各种各样的硬件系统、个人健康服务系统等最前端的应用，服务级产品会做成各种工具、模块、服务搭载到前端应用中。

我们的模式是双向ToB的模式，对入口级的公司提供软件服务和授权方式，对下游产品提供商、检测提供商、食物、保健品提供商是产品分成的模式。后面列举几个应用的场景，大规模社区是已经落地的大场景，和大社区、社区医院、服务公司合作输出整体的规划，机器人、不同的健康管理模块以及各种各样的智能终端。

从下个季度开始国内几款智能机可以在里面看到服务系统，基本数据现在能达到每分钟1200到1400频率，每天知识激活的数据量是每家每天20万左右。像京东音箱等很多智能家电已经完全搭载我们的系统。

体检和医疗诊断也是一样，我们发现身体的亚健康状态、指标异常以后会直接进入我们的系统。这是健康管理服务达到一定规模后在医疗端的延伸。目前健康有益基本做完了健康管理端的应用，医疗端的应用是客户提出来我们帮他们挖掘。从数据获取来说，不同的客户会给我们不同细分的数据，然后我们进行整理。

最后重申一下我们的愿景，希望用科技引领未来健康。

谢谢大家！