平安的健康管理師怎么樣【平安健康管理師干嘛的】
專業決定價值，“行動派”平安健康的科技進階之路
隨著人工智能輔助診療、遠程醫療會診以及針對常見病和慢性病的在線復診等創新模式的不斷涌現，我們見證了醫療健康服務可及性的顯著提升。在這個過程中，平安健康正利用數字化技術，以一種嚴肅和負責任的態度，不斷探索和拓展服務的邊界，以科技之力，為人腦和人力提供有力的延伸，共同推動醫療服務質量的持續提升。
隨著人工智能技術的飛速發展，醫療領域正迎來前所未有的變革。
它不僅改變了醫生的工作方式，更在疾病的診斷、治療和預防等多個方面展現出巨大潛力。
因此，醫療健康成為資本關注的重點落地應用方向。投資機構、互聯網巨頭、傳統醫療巨頭、傳統企業紛紛布局醫療人工智能。
而在布局AI醫療的諸多玩家中，平安健康頗值得關注。
創建十年間，平安健康長期深入聚焦核心技術研究和自主知識產權掌控，持續建設、探索和提升醫療AI技術及應用。
特別是基于五大醫療數據庫構建的“平安醫博通”多模態大模型，其擁有2000億醫療領域token和500萬醫療領域指令集，以及百萬級醫療文本圖片對齊數據，使平安醫博通大模型可以精準完成醫療場景下的不同任務。
或鑒于公司業務中逐漸在滲透對AI科技的應用，早在2023年9月，平安健康就作為智慧醫療的代表企業，被納入恒生人工智能主題指數。
可以說，通過AI技術，平安健康不僅為解決醫療資源供需矛盾提供了樣本，同時也為其自身的發展注入了新的動力。
謀勢：助力產品和服務“更上層樓”
“醫療系統很難同時提供效率高、醫療技術好、費用便宜的醫療服務。”這是美國耶魯大學教授威廉·基西克在《醫療的困境：無限需求和有限資源》中，提出的醫療“不可能三角”。
過去十年，互聯網醫療公司攜數千億“熱錢”前赴后繼，但鮮有玩家成功解題破局。恰逢此時，AI技術的爆發，為撬動這一行業難題提供了技術“杠桿”。
在此背景下，醫療人工智能迅速發展。據《2024年中國醫療大健康產業發展白皮書》顯示，預計到2030年，中國AI醫療行業市場規模有望擴容至755.69億元，年復合增速為39.2%。
不過，醫療行業的復雜、高壁壘，也成為諸多互聯網醫療公司布局醫療AI過程中不得不面臨的問題。唯有整合多方優勢資源，兼顧各方需求，串聯醫患一體化鏈條，才能完善整個生態鏈條，形成持續發展機制。
作為布局醫療AI的“先行者”，背靠平安集團的平安健康自成立之初就專注于AI技術的研發和應用，持續建設、探索和提升醫療AI技術及應用。
據了解，發展醫療AI的過程中，數據是關鍵因素。通過對海量醫學專業知識庫、醫學問診數據庫和電子病歷資料庫的深度學習，平安健康形成五大醫療數據庫，涵蓋了3.7萬疾病，22萬藥品說明書，200萬經典病例，3000萬醫學文獻，14.2億問診等豐富而獨特的專業數據。
這些海量數據為訓練AI大模型提供了豐富的養料。在這五大數據庫支撐下，平安健康推出了“平安醫家人”智能醫生工作臺和“平安醫博通”多模態大模型。
其中，“平安醫博通”多模態大模型采用最新的Dflow和LPO技術，以較低訓練和存儲成本提供個性化定制服務，基于這個大模型，該公司在咨詢、診斷、診療、服務四個環節打造了12個序列的業務模型群，每一個業務模型就是一個智能機器人，共同賦能公司全流程業務場景的快速發展。
當然，推出強大的模型并不是目的。對于醫生而言，醫療AI的推出為人腦和人力提供了有效的補充，降低漏診率、誤診率，提高醫生工作效率。對于患者而言，醫療AI的加持，意味著更準確的診斷、更個性化的治療方案、更短的等待時間和更優質的體驗。
比如，平安健康的“平安醫家人”智能醫生工作臺，其可以快速整理患者信息，并吸收各類的醫療文書信息，深入分析異常問題，結合給出專屬、有效的健康管理建議。
同時，“平安醫家人”智能醫生工作臺可以實時提供醫學知識輔助，持續監測分析醫患溝通關鍵詞，為醫生提供醫學知識以及診療建議和輔助，使家醫可以更高效，更高質量的提供診療服務。
數據是最好的證明。在AI賦能下，平安健康的家醫服務效能提升了約30%，電子病歷甲級率達到98.8%。
唯改革者勝，唯協同者遠。通過醫療AI的建設，平安健康在服務效能、服務質量、醫療質控方面都得到了全面的“賦能”。
行策：加速落地應用場景
據艾瑞咨詢發布的《中國健康管理行業研究報告》顯示，國內健康管理市場規模2023年已達18107億元，預計到2028年將達32558億元，年復合增長率為12.5%。
面對這一廣闊的“藍海”，大健康行業的玩家正在不斷擴張邊界。平安健康也在不確定中探尋更多可能性。
據了解，平安健康致力于人工智能技術研發，憑借領先的科技，為醫生開展醫療服務提供更多的知識和效率賦能，提升用戶滿意度。
比如，不少人在就醫的時候曾經遭遇過這樣的場景：感覺不舒服，但卻說不清到底是哪里不舒服，搞不清楚到底應該掛哪科的號。有的患者還遇到過掛了某個科室的號，在醫生問診一遍后被告知應該掛另一個科室。
對于此類情況，平安健康的“平安醫家人”智能醫生工作臺自動化整理患者授權信息，并生成健康檔案，抽取與本次診療相關的疾病史，為客戶生成就醫寶典，讓客戶知道看病時怎么看，關注什么，注意什么。使健康管理更加個性化和精準。
當識別到患者有線下就醫需求的時候，該智能平臺可以基于患者的病情以及所在區域，建議匹配醫院和醫生。
此外，未病先防、及時干預、早診早治已經成了目前醫療領域的共識。人工智能與大數據模型也讓疾病的預警有了“工具”。
平安健康創新打造的AI健康管理師，為用戶定制慢病管理方案，助力用戶養成健康生活好習慣，降低發病隱患。通過照片精準識別功能，健康管理師餐食健康點評工作效率顯著提升。目前，AI助力慢病管理改善率達90%。
值得一提的是，隨著我國人口年齡結構發生巨大轉變，老齡化問題成為未來較長時間內持續面臨的挑戰。國家統計局公布的數據顯示，截至2023年末，我國60歲及以上人口達2.97億人，占全國人口的21.1%，預計到2035年，我國老年人口將突破4億大關。
因此，如何為“銀發族”謀福利成為全社會都在思考的問題。而面對這一“痛點”，平安健康想到了以AI技術優勢為解題思路。
比如，平安健康與小度聯合開發的智能音箱，該產品不光滿足長者日常娛樂和生活的需求，同時還可以一鍵喚起生活管家和醫生管家，對長者們進行專業有溫度的養老支持。
重塑：價值“升維之旅”
衡量一個企業價值最重要的兩個維度是，當期業績和未來預期。
互聯網醫療領域主要的方向是“醫”和“藥”，即線上診療和醫藥電商。
醫藥電商模式并不復雜，是許多大健康企業的收入來源，以至于這些企業被網友戲稱為“名為健康，實則賣藥”。
與其他互聯網醫療公司不同，平安健康的模式更偏重于線上診療和健康管理。從數據上看，公司的藥品銷售占比在互聯網醫療上市公司中始終保持低位，而在線診療業務的毛利率也高于醫藥電商。
隨著戰略2.0的深化，平安健康實現了“韌性”增長。據2024年半年報顯示，平安健康醫療健康生產力快速增長，其中，醫療服務收入10.63億元，同比增長3%。養老服務收入4731萬元，同比增長204.8%。
另一方面是公司AI+醫療應用、覆蓋范圍大幅增加，起到了降本增效作用。公司管理費用3.946億人民幣，同比下降47.8%。
此外，公司醫養生態產品大幅增加，獲客費用降低。期內平安健康銷售及營銷費用3.667億人民幣，同比下降18.6%。
受此影響，公司在報告期內實現了20.9億元的營收，并首次實現了超過6000萬元的盈利，調整后的凈利潤接近9000萬元。
除了較好的業績表現外，平安健康在AI技術上的探索，則為我們提供了一個較高的未來預期。
據了解，資本市場嗅覺極其敏銳，平安健康已經被視為“AI概念股”。去年9月，平安健康作為智慧醫療的代表企業，被納入恒生人工智能主題指數。
或鑒于公司業務中逐漸在滲透對AI科技的應用，海外的大摩、花旗、瑞銀，國內的廣發、華泰、中泰、國金等多家券商亦發布研報看高平安健康。
其中，國金證券認為，公司醫療服務核心競爭力強，配合強大的AI實力，將提供更優質的醫療健康服務，給予平安健康“增持”評級，2024年目標價19.81港元。
展望未來，在數字化浪潮的推動下，平安健康將持續提升醫療服務的質量和可及性，而其向上估值的空間或將由此打開。
首次邁入盈虧平衡線，平安健康交出“中國管理式醫療”答卷，可持續發展路徑逐漸清晰
來源：市場資訊
2024年8月20日，平安健康（股票簡稱“平安好醫生”，1833.HK，以下簡稱“平安健康”或“公司”）公布2024年中期業績報告，上半年實現營業收入20.9億元。圍繞深化踐行管理式醫療戰略，2024年上半年，平安健康首次扭虧為盈，實現凈利潤超6000萬元，經調整后凈利潤近9000萬元。
面對極具波動性的市場環境，平安健康不斷優化服務能力和服務網絡。隨著業務結構逐步完成調整，F端業務穩步增長疊加B端業務快速增長，平安健康首次實現盈利上岸，迎來里程碑式進展，進一步展現了公司戰略2.0的成長性和發展潛力。
鏈接“支付端—供應端—用戶”提供一站式服務，打造中國管理式醫療范本
平安健康戰略2.0的主要業務模式，是代表以金融端（F端）、企業端（B端）、個人端（C端）等為首的三大支付端整合供應方，打造“家庭醫生”、“養老管家”兩大核心服務樞紐，為客戶提供高質量有性價比的醫健養老服務，簡稱“3+2+3”模式。
2024年上半年，平安健康戰略業務的付費用戶數達1770萬，其中，F端和B端的戰略業務的付費用戶數分別持續提升。
在F端，平安健康為平安集團旗下壽險、產險、健康險、銀行等綜合金融業務端的用戶提供線上線下一站式、7*24小時、主動式醫療健康管理服務，助力其持續深化“綜合金融+醫療養老”模式。
同時，根據不同金融業務的用戶畫像和服務需求，平安健康進行醫療健康養老服務與產品的多元化設計和組合，通過“產品融合”、“權益采購”、“增值服務”等業務模式，助力F端客戶業務獲客、黏客和用戶二次轉化。
隨著醫險協同持續深化，平安健康的F端付費用戶規模穩步提升。報告期內，F端付費用戶數約1480萬，同比增長約7%，服務收入達11.2億元，同比增長3.4%。目前，F端已經形成與集團協同的體系化產品和服務，滲透率的持續提升有望助力F端業務穩健增長。
另一方面，平安健康在B端市場表現亮眼，有望成為業績長期增長的核心驅動力。上半年，公司錄得B端收入7.1億元，同比大幅提升58.8%。報告期內，平安健康持續提升“易企健康”旗下“體檢+”和“健管+”的企業健康管理產品體系建設，打造具備競爭優勢的差異化產品服務矩陣，滿足不同企業客戶的多元化需求。
與此同時，B端業務規模持續擴大進一步帶動了公司的營收增長。得益于對平安集團企業客戶滲透率的持續提升，以及自主拓展企業客戶的不斷增長，平安健康服務的企業客戶數快速增長。截至報告期末，累計服務的企業客戶數達1748家，較去年同期增長46%，位居行業領先地位。國金證券指出，豐富+強供應方整合能力+優質產品服務，平安健康B端戰略業務有望領跑企業健管新賽道。
在C端，平安健康通過F端和B端的戰略業務實現高質量觸達，實現F2C、B2C路徑，進而二次轉化裂變。浦銀國際分析師表示，公司通過企業接口培養個人用戶，隨著用戶滿意度提升，員工會相應購買升級服務或為家庭成員購買服務，從而驅動收入不斷增長。憑借豐富的醫療健康服務的支付方資源，平安健康打造出扎實的盈利增長點，創新醫療生態圈，造就出差異化的互聯網醫療商業模式。
夯實“平安家醫”、“養老管家”兩大核心服務樞紐，持續擴展服務邊界
2024上半年，平安健康深耕“平安家醫”、“養老管家”兩大服務樞紐建設，持續擴大市場受眾，實現創新成果落地。
作為公司中長期發展戰略的核心樞紐之一，“平安家醫”依托專業醫生團隊與AI醫療科技輔助，為用戶提供一站式家庭健康管理服務，會員數量快速增長，人均使用頻次顯著提升。報告期內，家醫會員覆蓋超1400萬人，年人均使用頻次超4次，較2023年末提升8%，主動服務覆蓋率達100%，用戶問診五星好評率超98%。
6月，公司對家庭醫生服務品牌“平安家醫”全面升級，在服務團隊、標準、模式和能力四重升級下，打造“11312”一站式主動健康管理服務體系，即擁有1個多重認證指導、專業權威的家庭醫生團隊，1個國內領先、國際一流的標準服務路徑，3套主動式的健康管理服務，以及12項稀缺醫療資源。同時，推出“健康主動管、慢病能管好、疾病管全程”用戶服務承諾，全方位為用戶延長健康壽命，提高生命質量。 ?
2024年以來，“銀發經濟”成為熱詞，養老產業迎來發展風口。今年年初，國務院頒布《關于發展銀發經濟增進老年人福祉的意見》，其中明確指出要“拓展居家助老服務”、“完善養老照護服務”、“豐富老年文體服務”、“優化老年健康服務”等，滿足長者生活及精神需求。隨著老齡化深入，總體消費水平上升等眾多將帶動養老產業相關需求增長。
面對養老需求日益增長，平安健康已在養老板塊實現前瞻性布局。近年來，公司進一步建設集智能管家、生活管家、醫生管家“三位一體”的養老管家，通過提供個性化、全方位的養老健康服務，滿足老年人群體的多元化需求，進一步拓寬服務邊界和收入路徑。目前，居家養老服務已覆蓋全國64城，比去年年末新增10個城市，權益用戶數較去年末增長約50%；同時，用戶體驗不斷提升，NPS同比提升8.4個百分點。
報告期內，平安健康持續深化醫、住、護、樂等場景服務體系建設，鏈接600余項居家養老服務，賦能平安集團主業，優化客戶體驗。目前，平安健康聯合合作伙伴構建“護聯體、住聯體、樂聯體”，共建行業服務標準及質量監督體系，助力“保險+居家養老”模式探索再進一步。
2024年6月24日，平安居家養老與三亞護理職業學院簽署戰略合作協議。根據協議，雙方將在管家人才培養輸送、護理服務商委托培養以及旅居養老創新實驗項目等領域展開合作。據悉，平安居家養老將持續聚焦長者的核心需求場景，完善“聯體”建設，持續深化“護聯體”、“住聯體”、“樂聯體”內涵，攜手產、學、研各方共建行業標準與生態，為老年群體提供優質高效的養老服務，助力養老服務行業健康可持續發展。
值得關注的是，“平安家醫”、“養老管家”兩大服務樞紐的強勢發展離不了三大O2O服務。平安健康持續深化完善“到線、到店、到家”的三到服務網絡建設，到線實現7*24小時秒級問診，到家可享超300種常用藥品買貴就賠；到店合作醫院近4000家，實現全國百強醫院100%覆蓋，合作藥店達23.3萬家，合作健康服務供應商10.4萬家，合作體檢機構近2500家。
持續升級的醫療健康服務能力成為平安健康穩健發展的壓艙石，截至上半年末，公司已建立了覆蓋29個科室的約5萬名內外部醫生團隊，累計簽約超2900位專家醫生，滿足用戶全場景、多層次的醫療健康服務需求。同時，公司圍繞8大專科建立了23個專病中心，打造專科專病標準化診前、診中、診后解決方案，為用戶提供全病程精細化管理。
技術賦能優勢顯著，費用控制得以優化，為可持續盈利奠定基礎
平安健康在保持業務快速增長的同時，也十分注重費用結構的優化與成本的控制。報告期內，平安健康依托信息化、數字化及AI賦能等助力，公司資源配置效率持續優化提升，實現了銷售費用、管理費用兩大費用的持續下降，整體費用率同比下降17.9個百分點。
領先的醫療科技為平安健康注入強大動能，2024上半年，憑借自主研發及平安集團的技術優勢，100%服務環節實現AI科技賦能，AI覆蓋疾病3.7萬種，通過AI賦能提高運營效率，期內整體費用同比降36.9%。
基于領先業界的5大醫療數據庫，平安健康打造平安醫博通?多模態醫療大模型，全面升級平安醫家人TM智能醫生工作臺：AI覆蓋3大業務、8大場景、14個環節，12大機器人，實現人力提效。憑借豐富的醫療AI產品體系，平安健康正大幅提升醫療服務及健康管理效率，降低公司運營成本，提升運營效率。AI賦能醫療全流程業務場景，助力平安家醫服務效能提升約30%，在線診療質量安全監測指標電子病歷甲級率達99.8%，慢病管理改善率達90%。
在“增效”、“降本”的雙重作用下，平安健康逐步打開可持續盈利的前景空間。總的來說，平安健康擁有三駕馬車驅使其不斷向前：首先，緊隨國家政策，抓住市場契機，加快戰略落地，逐步完善產業鏈布局；其次，將先進科技融入產品服務，不僅提升運營效率，同時進一步構筑起差異化的競爭壁壘。此外，平安健康通過整合內外部合作資源，與集團深度協同，并與各類醫療機構、政府機構和海外企業實現資源合作與優勢互補。由此，可持續發展路徑逐漸清晰。
此前，花旗、里昂等眾多國際投行均在2023年發布研報表示，平安健康有望在2024年實現盈虧平衡。此次，平安健康首度實現半年度盈利，標志著公司戰略2.0落地取得了階段性勝利，也將為互聯網醫療企業實現扭虧為盈打響鼓舞的一槍。
平安健康CTO賀立權：AI賦能醫療健康服務，助力打造中國版管理式醫療模式丨2024 ITValue Summit 數字價值年會
平安健康資深副總裁兼首席技術官賀立權
9月11日-14日，由鈦媒體與ITValue共同主辦的2024 ITValue Summit 數字價值年會在三亞舉行。此次峰會主題為“Ready For AI”，交流經驗教訓，交叉行業思考，推動創新交易，以創新場景為基礎，共同探索AI驅動下數字經濟時代的全新機遇，共同打造一場數字經濟時代的AI創新探索盛宴。
大會上，平安健康資深副總裁兼首席技術官以“醫「芯」守護，智享健康”為主題進行了分享。自2014年平安健康成立至今，始終對新技術保持敏感，持續建設、探索和提升醫療AI技術及應用，技術賦能業務發展也經歷了三個階段。
賀立權介紹稱，1.0階段是規則引擎來做奠基，彼時利用CDSS系統解決方案，實現了診療標準化，2.0階段是借助深度推理實現飛躍，基于推理和神經網絡技術，進一步提升了疾病診療覆蓋率，3.0階段基于大模型技術打造的多模態醫療大模型“平安醫博通”全面賦能業務場景。
在醫療AI技術的賦能下，公司戰略業務付費用戶數超1770萬，家醫會員權益用戶數超1400萬，年人均使用頻次超4次，主動服務覆蓋率達100%。
而從平安健康整體發展而言，從成立到上市再到實現盈利，公司在醫療健康領域創業10年，也在AI路上走了10年。
目前，平安健康左手是巨量有醫療健康服務需求的金融和企業客戶，右手通過標準化流程和質控體系整合管理大量服務商，中間通過家庭醫生和養老管家串聯，最終在平安集團“綜合金融+醫療養老”戰略引導下，目標是打造中國版管理式醫療模式樣本。
在這一模式之下，平安健康要為龐大客群提供優質的“三到”服務，即到線服務、到店服務、到家/企業服務，單純依靠人力難以實現，平臺大力投入數字化技術研發和應用，以期通過醫療AI輔助，實現戰略愿景。
以下為平安健康CTO賀立權演講內容，經鈦媒體整理：大家下午好，我所從事的是嚴格監管的醫療健康行業，平安健康作為真正在醫療健康領域內創業10年的公司，在AI這條路上也走了10年，過程有痛苦，也有快樂。
我今天的分享希望回答三個直擊靈魂的問題——為什么要做？應該怎么做？做成以后效果怎么樣？
平安健康躬身入局，打造中國版管理式醫療平安健康是平安集團旗下30多家子公司中的一家，專注于醫療健康。公司成立于2014年，第一階段花4年時間完成了港股上市，期間，我們招募了自有醫生。當時線上問診的醫生大多數是兼職，回復不及時、不標準的情況很多，我們要解決這個問題。
2018年至2022年，我們內部也在反思和計算，專注于C端的業務模式帶來了很多客戶，但是可能花費二、三十年的時間，商業價值也難以兌現。在這4年的時間，我們完成了戰略轉型，轉向B端。
過去兩年時間是我們企業經營的第三個階段，今年年中，公司盈利上岸。
我們的戰略不斷深化，具體來看，平安集團在最初入局醫療領域時布局了10多家公司，最終要實現“綜合金融+醫療養老”的醫療養老生態圈。
平安健康的左手是巨量有醫療健康服務需求的金融和企業客戶，右手通過標準化流程和質控體系整合管理大量服務商，中間通過家庭醫生和養老管家串聯，最終在集團戰略引導下，打造中國版管理式醫療模式，為龐大客群提供優質的“三到”服務，即到線服務、到店服務、到家/企業服務。
完成業務搭建和資源串聯之后，我們在深入思考如何實現的問題。
嚴肅醫療場景下的AI探索三階段平安集團有非常龐大的用戶群，包括2.3億+個人用戶、5.6萬+企業客戶，平安健康也有1770萬+戰略付費客戶，同時在過去10年還積累整合了數十萬家服務機構資源，包括醫院、體檢機構、診所、藥店、細胞存儲等等。怎么做到這如此大規模的客戶都享受到優質的“三到”服務，單純依靠人力難以實現，所以投入AI技術，通過醫療AI輔助，實現戰略愿景。
通過AI賦能，平安健康解決了醫療質量、醫療安全與醫療效率的三角困境。
在醫療健康領域，質量和安全永遠是第一位，我們對涉及質量和安全問題的態度是“一票否決”，之后才講效率。在這樣的基調之上，我們用整整10年時間走完了三個階段。
1.0階段是規則引擎來做奠基，彼時利用CDSS系統解決方案，平安健康整理了平臺上80%的疾病數據，以及國家甚至國際臨床指南、經典案例，再將這兩部分數據灌入系統，形成了大約3000多條種常見病知識庫、1100多條中西醫專家診療路徑、超過30000個臨床決策樹，實現了診療標準化，覆蓋度超過80%、好評率超過98%、跑通率超過94%。
但是受制于技術能力，二叉樹規則引擎之下，新的問題產生，如果有未錄入的新疾病或診斷問題進入，會無法解決。整個平臺的技術發展也進入了第二階段。
2.0階段是借助深度推理實現飛躍，基于推理和神經網絡技術，我們通過灌注積累的問診語料，形成了5大醫療知識庫。當時，平臺會給醫生派發任務，即每天需要從當日問診量中挑選50條或100條問診語料做標注，再交由AI去深度學習，我們的神經網絡也就此形成。通過這個階段，我們的覆蓋度提升至85%以上，精度超過90%，覆蓋量達到14億+。
其中最重要的是，我們將平臺積累的所有咨詢、問診的脫敏數據跑了一遍，發現有些真實問題沒法解決，比如有女性用戶提問“吃了西瓜會不會影響懷孕？”神經網絡對這個問題束手無策。平臺技術開始進入第三階段。
3.0階段基于大模型技術的多模態醫療大模型全面革新了業務。基于此前形成的5大醫療庫，在平安集團賦能之下做了多模態醫療大模型“平安醫博通”，又在這一大模型上做了“外掛”，將業務流程細化切分，做對應的小模型，最終形成了12個業務模型群，賦能真實的業務場景。在安全方面，進一步深化出10道安全防線，確保模型安全合規。
5大醫療庫在國內來說比較領先，覆蓋了3.7萬種疾病、42萬條疾病術語、22萬+種藥品、50萬醫院資源、14億+次的問診數據，等等。
這個庫的一個重要意義在于，我們看到的是數據庫，但這背后鏈接的是服務。比如在心理咨詢項目中，咨詢過程如果出現相關的心理方面問題，我們會建議與專業心理咨詢師進一步線上溝通，甚至告訴用戶線下幾公里范圍內就有執業信息咨詢師。這就是我們的服務庫和多模態大模型的聯動。
醫療AI大模型“平安醫博通”賦能提效全流程服務在平安醫博通多模態醫療大模型中，我們的第一層是切分業務流程，包括咨詢、診斷、診療、服務，在這之下還有L2、L3、L4層，每一層都有一個外掛小模型，包括咨詢、解讀、診斷、情緒監控等等。
在平安集團乃至整個保險行業，涉及保費核算體檢報告都十分重要。我們以體檢報告解讀來舉例，在平安集團相關的3000多家體檢機構中，平安健康覆蓋了98%以上，面對千萬份的體檢報告，我們能做到準確識別國家衛健委標準生產的936項體檢指標數據，通過識別和組合，得出相關疾病趨勢，還能進一步生成超過2000多套健康管理方案。
第二個例子是平安健康平臺的自動健康檔案。作為平臺，我們希望用戶能夠留存，我們有體檢報告，另外還要依靠建立健康檔案。用戶可以將其他平臺或機構的咨詢問診記錄和醫療文書拍照上傳，大模型來識別整理，我們對醫療文書的識別率在90%以上，剩下的10%交由平臺后方的專業團隊做校對。最終我們能夠實現三分鐘內給出準確、完整的解讀結果，為用戶提供個性化個人趨勢分析。以此為基礎依據，為用戶匹配醫療健康方案或者保險方案。
針對非常龐大的慢性病患者，也更方便通過生活方式的干預，結合醫療手段來實現疾病閉環管理。尤其在血糖異常領域，可以添加AI定時打卡提醒，由AI來評估飲食結構和具體的攝入量。平安健康與國家慢病中心合作，已經管理了大約150萬糖尿病患者。
質控方面，我們平臺上14+億次問診，通過AI完成了全面的在線問診質控，重癥鎖屏識別標簽超過5萬條，AI自動生成的電子病歷，經人工檢驗，甲級率達到99.8%，而國家的要求是90%以上，用藥處方質控方面合規準確率達到100%。AI發揮了重要作用，切實保障醫療服務質量。
效率提升方面，AI介入后，業務切片化，基本能夠做到90%多的精度，節約很多醫生的時間，可以讓他們專注于做診斷，同時實時提供醫學知識輔助，以平安家醫為例，目前已實現助力家醫服務效能提升約30%。
我們有這樣的機會，是因為我們有非常豐富的場景，同時也正好具備能力來實現，并且目前來看，我們的醫博通大模型效果也不錯。但是，距離達到真正的臨床級別，還是有很長的路要走。
結合我自己做醫療AI多年的經歷，第一，我想在此發出倡議，悲觀的人可能正確，但是樂觀的人永遠前行，我建議各個行業的從業者都躬身入局去試一試，不要在岸上看，因為AI技術背后的一些風險就作罷，要找具體的場景去嘗試；第二，我們技術出身的人也要改變觀點，要考慮技術能否生產價值，這是活下去的前提；第三，大模型一定有前景，行業的大模型一定會最先跑出來并跑通商業模式，找一些不容易被替代、相對復雜的場景，就會非常有機會。
謝謝大家。
（本文首發于鈦媒體App）
