宫如璟：先提供价值 然后再去谈壁垒

未来论坛2016年会于1月17日举行，邀请了全球科学、经济、教育、艺术、政治等各界精英及有识之士，共襄盛举。期间，凤凰财经对北京医渡云科技有限公司联合创始人宫如璟女士与北京医渡云科技有限公司CTO徐济铭先生进行了专访。以下是专访内容。

问：关于医疗数据的应用，听说医院的数据不是那么开放，医院数据化能力比较差，很多方面都很原始。你们公司目前跟医院或者相关机构接触，对于数据的运用是怎么样的观点，目前是什么情况？

徐济铭：您刚才说是目前医院的普遍现状，由传统技术和医院业务的复杂性导致很多信息化系统是割裂的，这是医疗大数据平台第一步需要解决的问题，我们在整个技术工程上有更好的解决方案，帮他们对一些信息孤岛进行快速集成，让原有孤立的数据变成大数据平台。

另外一个层面，国内大医院也越来越意识到医疗大数据的价值，但因医疗数据很敏感，所有的医院都会担心自己医院的数据外泄和被不恰当使用的风险，可能会带来很强的道德方面的问题、社会舆论上的问题。我们怎么去做大数据平台，既能集成医院内数据，同时又能把信息有效的挖掘应用，且保障它的安全，是整个技术体系架构设计的重中之重。我们会在医院的授权和很好的安全体系之下运用这些数据，因为医疗数据的敏感性，安全的策略和机制甚至会影响这个行业的走向，作为医疗大数据行业的先驱者之一，我们会在技术建设上持续重点去投入不断加强对数据安全的管理。

问：您（宫如璟）大部分的从业经历都是在金融机构，在2013年创业，做医疗的方向是因为之前做过比较多的案例，你觉得这个机会比较好，当时是怎么样分析产业环境和创业环境？

宫如璟：我很早就出国，十几岁就在英国，就读伦敦政治经济学院，后又去了华尔街工作，都是做的基础设施投资，包括投资医疗机构、医院等。后来在我们做医疗投资的时候，收购了制药厂、医疗器械厂、医疗信息化公司，多方面跟医疗行业打交道，这些经历对我是非常非常重要的。从制药企业、医疗器械厂商、医疗机构等不同的角度去看这个市场，会给我更清晰的判断、思路和战略。

创业前回国考察，发觉国内的医疗大数据应用领域尚处于空白领域，此前进入医疗信息化领域的国内厂商，都仅关注于医疗机构的信息系统的搭建，没有对医疗大数据进行有应用价值的挖掘。当时，我去以色列、日本、美国，看到了很多新型公司，看到他们是怎么利用大数据，跟医院进行非常好的合作，进行包括科研、临床等各方面的应用。

问： 2013年谈“数据”这个词谈的比较火，当时大家还会觉得这个东西很虚，好像是一个概念，你们当时创业有现实的基础，因为国内的环境跟日本、以色列又不同，当时打算创业的时候，整个创业的基础跟国内的一些资源，当时是什么样的情况？

宫如璟：对我来讲，任何的创业都是需求引导型，我们先看这个市场有没有相关的需求。我们定位于提供医疗大数据服务的平台，我们的合作方是医院，医院有很多的信息孤岛，所有数据都是不开放的，也不在一个平台上，当医院做科研或临床的时候，有数据集成、开发应用的需求。在上述需求的前提下，我们在国外又看到了非常多的实例，比如说在医疗影像诊断、医院管理领域。基于大数据，国外取得了很大的进步，我认为这些医疗大数据的需求，不管是国内还是国外，都是非常相似的。

问：你们的定位是给医院提供服务？

宫如璟：是的。

问：现在整个国内医院需求大吗？现在比较大的客户，或者说比较大的合作伙伴有哪些？

宫如璟：都是国内顶级的大三甲医院，国内顶级大三甲医院他们有非常好的医疗资源，也有非常好的信息化基础，他们也对医院大数据的理解和应用有非常好的基础和支持，跟互联网的背景、互联网的团队、机器学习、人工智能的团队做到非常好的结合。我们把医疗做通以后再加上互联网，这样我们才能把更高层次的应用引入进来。

问：大的三甲医院有没有意识说要自己做所谓的信息化、数据化的东西？你们能否提供不一样的技术或者服务？

宫如璟：基于医院的现状，大数据的应用还是要基于非常稀缺的技术和完善的体系架构，需要机器学习、人工智能，各种数据的清洗和处理算法，需要大数据的标注与训练，这些很专业的前沿技术。

问：这个领域的创业公司多不多？

宫如璟：我们很开心看到越来越多的公司致力于医疗大数据的领域，一起在挖掘医疗大数据的知识。

问：所以这个行业建立门槛是靠什么来建立？

宫如璟：就我对门槛这件事情的理解，还是长期的给客户提供的价值和服务。我们的理念是客户第一、员工第二、股东第三，我们非常相信，我们要先提供价值，然后才去谈壁垒，毕竟我们服务的都是非常优秀的每天接待上万人次的顶级大三甲医院。我们是非常尊重他们对医学的理解，对效能的管控，可能很多人都对医院有这样和那样的不满，我们确实看到他们在做一些非常不容易的工作，也看到我们的服务在这个优化过程中发挥了显著的作用。

问：在技术上需要建立壁垒吗？

宫如璟：肯定是这样的，技术壁垒本身就非常高的。比如对于数据的理解、对于数据的整理、清洗，会用到机器学习、人工智能，会用到不一样的算法，我们都有自己的积累。比如对于数据的理解，怎么把这些数据做成算法可以理解的，把它进行相关的应用，这些都是非常难的。

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