医疗AI下乡，百度选错了方向？

【编者按】医疗AI的首选应用场景应该是大医院。作为一项新技术，应用初期预冷是很正常的，但因为遇冷而放弃主战场就不太正常了。

本文发于健康智汇，作者为健康智汇；供行业人士参考。

今天看到百度智慧医疗总经理黄艳在接受媒体采访时表示，百度AI+医疗2019年是在基层落地元年，2020年将会进一步加速。在加速之前有个问题其实还是值得探讨的：基层是医疗AI应用的方向吗？

这个问题对医疗AI领域的大多数人来说，可能已经不是问题了。我略微查了一下过去一年多的新闻，发现大多数公司其实都已经将医疗AI应用方向定位为基层，目标是提升基层的医疗能力。

当然，稍微诚恳的公司会告诉你，“强基层”只是医疗AI下乡的部分原因，甚至不是主要原因。更主要的原因，其实是医疗AI的产品在大医院没人用，医院不买单，转向基层是个被迫选择。

不用深入探究就知道，大医院才是医疗AI的最佳落地场景。大医院数据量大，有利于产品优化；大医院的医生能力强，能够更好的掌握新技术；大医院支付能力强，能为新技术买单。

大医院不愿意为医疗AI买单的原因当然也非常简单，就是那东西还创造不了价值。那转向基层，医疗AI就能创造价值吗？我觉得不仅难以创造价值，反而还有可能造成问题。

首先，大多数将医疗AI应用到基层的理由是强基层，提升基层医生的能力。基层需要提升是没问题的，问题是需要提升什么？比提升水平更重要的是提升基层医生的积极性，也就是医改中经常提到的改革基层医生的激励机制。

有了好的激励机制，让基层医生有足够的动力能够主动做好公共卫生、慢病管理、健康科普等工作，就已经很好了。但实际上，因为基层没有这样的主动性去管理社区居民的健康，导致很多慢病管理、健康科普的工作是三甲医院的专家承担的。

即便是从医疗水平角度，患者对基层医生的期待是什么？难道是能治疗癌症吗？肯定不是，能够解决普通病、常见病就很好了，对吧。当然，前提是我们相信拥有国家执业医师资格的医生，具备解决普通病、常见病的能力。

第二，退一步讲，基层医生真的不具备解决普通病、常见病的能力，那也是应该依靠职业培训、待遇改善、医学教育解决的问题，医疗AI也解决不了，还有可能带来新的问题。

比如理想化一点，医疗AI真的能够帮助提升基层医生的水平，那么默认的前提是医疗AI的水平高于基层医生的水平。这其实就是意味着，如果医疗AI做出一个诊断，基层医生是无法判断诊断对错的。就像基层医生无法判断协和医生的诊断是否正确一样，对吗？

如果基层医生把一个自己无法判断对错的诊断给了患者，可怕吗？一旦出现误诊，对医疗AI企业的伤害都是很大的。退一步看，即便基层医生真的有勇气把这样的诊断给患者，患者敢信吗？

总结起来就是说，医疗AI在基层落地的逻辑推演到最后，是患者不会买单。

那说回到主题，医疗AI的首选应用场景应该是大医院。作为一项新技术，应用初期预冷是很正常的，但因为遇冷而放弃主战场就不太正常了。百度作为享有声誉的互联网巨头，又是all in AI，感觉更不应该避重就轻了。