百度裁撤醫療事業部轉攻人工智能醫療領域

每經編輯｜每經記者 趙娜 每經編輯 羅偉    

每經記者 趙娜 每經編輯 羅偉

2月8日晚，百度醫療事業部被傳整體裁撤。2月9日，百度通過內部郵件宣布對醫療業務進行組織架構調整和優化，并稱集中優勢資源，將醫療業務的重點布局在人工智能領域，以便更好地適應醫療行業新發展，更加有效地布局醫療領域。

2月9日中午，《每日經濟新聞》記者第一時間從百度方面了解到，即日起，百度醫療事業部智能小e團隊和拇指醫生團隊，轉入AI體系；醫療事業部內容建設團隊，轉入搜索公司。醫療事業部其他業務將關停，相關人員將結合公司發展需要在內部提供轉崗機會。

百度醫療事業部主要以線上掛號和問診為主，基本屬于淺層的醫療O2O，除了百度公司創始人、董事長兼CEO李彥宏已經多次提到，掛號只是淺層服務技術含量不高，這次調整正式表明百度以O2O為醫療觸點的嘗試宣告結束。日前他更是提出，“能夠改變醫療的最最重要力量也是人工智能。”

值得注意的是，不管是智能問診還是精準醫療，都需以大數據的采集和分析為前提，但目前市場仍存在采集量有限、數據流通整合和監管歸屬等瓶頸和盲點。

百度放棄簡單O2O

百度（移動）醫療事業部成立于2015年1月，與其醫療廣告業務相對獨立。據億歐去年年中梳理，自2012年至今，百度自身開發了百度醫療大腦、百度醫生、拇指醫生、百度健康、百度醫學、Dulife和藥直達（百度直達號旗下的一款細分產品，目前已關閉）七個醫療板塊。

該事業部主要以線上掛號和問診為主，基本屬于淺層的醫療O2O，但簡單的導流并不能解決醫療本身的主要痛點，此套體系更與百度搜索體系下的醫療廣告業務分屬不同部門，業務各自獨立。

關于百度對醫療的看法，本周李彥宏剛剛在內部信中提到，“最初百度這種醫療想做的事情很簡單，就是一個O2O的東西，就是用戶來找我們去哪兒看病，我們幫他掛號。但是到去年開始，我們發現說其實像智能問診已經變得越來越實用了。如果說我們的智能問診的系統能夠達到一個醫生職業的平均水平的話，那就完全可以先通過一個智能的系統，起碼是輔助這些醫生做一些判斷，真的是到大病的時候才到醫院，到更具有規模的醫院去。”

隨著百度宣布對醫療業務進行組織架構調整和優化，標志著百度此前以O2O為醫療觸點的嘗試宣告結束，今后將以與人工智能的結合作為新的探索契機跟方向。

《每日經濟新聞》記者從百度方面確認到，即日起，百度醫療事業部智能小e團隊和拇指醫生團隊，轉入AI體系；醫療事業部內容建設團隊，轉入搜索公司。醫療事業部其他業務將關停，相關人員將結合公司發展需要在內部提供轉崗機會。同時，調整之后，原百度醫療事業部總經理李政將轉至AI團隊，參與探索利用人工智能在醫療領域的解決方案。

在今年的開年內部演講中，李彥宏剛剛談到了內部架構治理問題，并稱，“要淘汰沒有市場競爭力的產品。如果做不出來，就別在那兒混了，別在那兒撐著了。該撤就撤，該關就關，該并就并。資源向我們有優勢、戰略上重要的項目去聚焦。”

而在1月，百度高層先是引入前微軟全球執行副總裁陸奇加盟，后傳出李彥宏夫人馬東敏回歸百度出任CEO特別助理并加入總監會。這些都被視為重視人工智能戰略和優化業務架構的決心。

對此次“開刀”醫療事業部，有觀點認為，這意味著百度將集中核心資源，充分發揮其更擅長的人工智能技術優勢，將醫療業務的重點，從低層次的服務轉而聚焦更高層次的基于人工智能的醫療研發與創新方面。

最重要力量是人工智能？

就在2月8日參加第17屆中國企業家論壇亞布力論壇時，李彥宏表示，“互聯網+醫療”的發展共分為四個階段，分別是醫療掛號預約服務、智能診療、基因分析和精準醫療、新藥研發。

“能夠改變醫療的最最重要的力量就是人工智能。”在他看來，第一階段的掛號等服務技術含量并不高，而人工智能時代的來臨，將重新定義醫療行業。例如未來，可以通過智能診療系統幫助醫生來診斷、通過人工智能收集數據進行基因測序、用人工智能的方法進行新藥研發和測試等。

值得注意的是，包括百度、騰訊在內的互聯網巨頭和初創企業，都在慢慢耕耘這一領域。掛號、問診、導診、慢病管理等細分方向是目前移動醫療的主要摸索發展方向。而在醫療資源不足、分級診療制度不成熟等背景下，互聯網作為渠道和相關技術的探索地，對醫療資源不足且分布不均的問題依然“治愈力”有限。

有業內人士曾在接受《每日經濟新聞》記者采訪時坦言，政策是一方面，更重要的是醫學模式的進步以及行業人的觀念轉變。醫學可能是相對傾向于保守的行業，醫學從業者厭惡風險，對于改變并不是積極主動的心態。

李彥宏本周則對內再提醫療，“我們不是某一個垂直的行業的公司，我們更像一個平臺公司，我們不可能對每一個行業都非常非常了解。但是我們跟有些行業關系比較近，比如醫療行業。”

去年10月，百度推出了人工智能在醫療領域內的新成果——百度醫療大腦。公開資料顯示，其通過海量醫療數據、專業文獻的采集與分析進行人工智能化的產品設計，模擬醫生問診流程，與用戶多輪交流，依據用戶的癥狀，提出可能出現問題，反復驗證，給出最終建議。在過程中可以收集、匯總、分類、整理病人的癥狀描述，提醒醫生更多可能性，輔助基層醫生完成問診。

但值得注意的是，關于醫療大數據的采集和分析，業內人士曾對記者直言，目前絕大部分公司對這類大數據仍停留在想象階段。未來5年到10年，對健康大數據的挖掘和開發將是互聯網公司的一項重要工作。此外，政策上，最大的挑戰之一就是數據的歸屬和使用問題，中國的患者健康數據沒有明確規定由誰來保管或使用，如果不能明確數據的使用權限，任何進行健康大數據開發的人都會面臨法律障礙。而數據如果不能流動、整合，所謂的大數據就沒有價值。