丁香园医学论坛，数据驱动的医疗服务探索

大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下丁香园医学论坛的问题，以及和数据驱动的医疗服务探索的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！

演讲嘉宾简介：

李天天，「丁香园」创始人，董事长，中共党员。1999年毕业于哈尔滨医科大学临床医疗系，随后攻读本校免疫教研室硕士研究生，2014年开始任第二军医大学客座教授，2015年被授予浙江省青年企业家协会、青年时报社、新华社浙江分社新闻信息中心新锐浙商，上海交大教育集团企业管理学院客座教授、研究员，浙江大学乐创会创业导师。

主要擅长领域：临床医学、基础医学、生命科学、大健康、慢病管理、移动医疗、基础医疗。健康产业擅长领域，专业技术方向：临床医学、基础医学、生命科学、大健康、慢病管理、移动医疗、基础医疗。

丁香园创建于2000年，目前已拥有超过550万注册会员，其中200多万专业医师会员，服务对象涵盖国内外医护工作人员、生物医药专业人士、医药生命科学领域企事业单位、大众用户。

我是哈尔滨人，我的童年、包括我在哈尔滨的读书的经历，到今天都一直深深地影响着我。我29岁那年离开哈尔滨南下创业，在杭州成立了公司，做了一些微不足道的工作。今天刚好利用这次“健康龙江”高峰论坛的宝贵机会，和各位家乡的父老乡亲汇报一下，在做互联网医疗的服务过程中我的一点心得、收获、甚至是教训。

“丁香园”这个名字来自于哈尔滨。因为哈尔滨的市花、医大的校花，都是丁香花。这种花在南方是没有的。做丁香园的logo的时候，我们公司的同学就来问我说，“我们没见过丁香花，在网上看到的，也不知道是不是您小时候见的那种丁香花。”后来我们做了很多版本，最后决定的一个，就是我小时候看到的印象最深刻的那种四瓣的丁香花。丁香园从2000年在哈尔滨成立一直到今天，一共走了18年。当时我还在哈尔滨医科大学读硕士研究生。这一路走来，其中蕴含着我们对产品、对互联网的热爱。我们给自己的定位就是“一家互联网服务的公司”。

今天论坛上很多专家讲到的是互联网的产品——互联网医疗如何跟医院结合，能够实现什么样的这些功能。这些其实对我们去理解互联网行业非常有帮助。但仅仅实现这些功能是远远不够的。举个例子，一群战士已经给他们发枪了，枪里面有子弹，战士们也知道枪怎么去打出子弹。但是今天我们的目标是攻下这个山头，到底是白天打还是晚上打？是阵地战还是偷袭？是晴天打还是雨天打？这些问题的答案并没有，并不是给了一把枪，你就能打下这个山头了。所以我做的工作是基于所有的专家讲的基础之上，当你们建立了很好的技术平台，有了很好的互联网医疗的产品，已经可以在这些产品上面去挂号、交费、看报告单、跟医生互动之后，还要去延伸出来的一些新的服务的思考，也就是简单讲怎么去打山头。这些思考是基于我们对互联网服务的一些理解得出来的。今天的演讲我在题目前面加了一个定语——数据驱动。没有写大数据驱动，我知道“大数据”这个词现在很火，但我偏偏不想用它。因为我认为对我来讲，不管大数据还是小数据，只要最后能把活干出来，我都认。所以我更关注的是实用性：数据究竟能给我们干啥？能够给我们带来什么收益？

因为我们叫丁香园，所以互联网行业给我们起了个名字叫“花场”。跟“鹅城”腾讯、“狼厂”百度可以形成这种对应。我还挺喜欢这个名字，所以我们内部的同事都叫园丁。

丁香园起家的时候是去影响中国医生的，因为我自己就是医学生，所以对中国医生的影响力是最大的。全中国注册在案的医生大概是300万出头，丁香园上面的医生一共有200多万人，所以我们基本上覆盖了全中国超过70%的医生。这几百万医生对我来说是一个数据库，但并不意味着这些医生都会去做互联网服务，更不意味着他们都有服务的意识。大概三年前，开始探索面向患者、面向大众的互联网服务。

丁香园有这么多的医生，我们本来早就可以去干给患者、给大众服务的事，但是坦率地告诉各位，没想好。即使我受过医学的教育，即使我曾经做过医生，但在互联网上究竟怎么做？怎样保证安全性？怎样保证患者的满意度？怎样真正缓解他的焦虑？怎样提升他的健康素养……我是不知道答案的。做了丁香园15年后，在2015年我们才开始第一次试水。到今天虽然已经三年多，但是上线时间长的产品也只有三年，短的只有几个月，比如抖音。在抖音上的运营我们只有六个月的时间，这六个月我们积累了近600万的用户，所以未来一年之内用户积累过千万是完全有希望的。丁香园现在已经是抖音上的健康科普教育第一大号，也是抖音上的一股科普清流。所以我们对医生、对患者都是强调背后去分析他的行为数据，这个数据不一定很大，但是一定会很有意义，能够真正帮助我去做好产品、提升服务，让我的用户有更好的获得感。

丁香园的服务模式越来越多的是来自企业，包括医疗机构和医院，现场的很多医院也是我们“丁香人才”平台的客户，“丁香人才”是中国最大的专业医生的招聘平台，每年都会帮很多医疗机构、相关企业来招募有专业背景的人才。

丁香园的使命：

1、链接行业的合作伙伴

2、打造数据驱动的服务平台

3、提供可信赖的医疗健康服务

1、链接行业的合作伙伴：

为什么要连接？很简单，因为对接不了医院的接口，而且坦率讲，这些也不是我感兴趣并且擅长的，所以我们一定要跟行业中的专家、优秀的企业深度合作，我发挥出我最擅长的地方：就是互联网的产品和服务能力，包括数据驱动的服务能力。我最后关注的只有一个人——患者。即使去服务医生，最后还是要通过医生去服务患者。

医院现在已经信息化甚至移动化，可是这些就代表你具有了互联网服务的能力吗？就像我刚才讲的，即使给了一把枪，可是你还是不知道怎么去打这座山头。我们的工作就是希望能够凸显出我们的这种特长，在行业伙伴中通过合作，找到共生的机会和协同的力量。

2、打造数据驱动的服务平台：

恰好是今天要讲的主题。

3、提供可信赖的医疗健康服务：

郭锡哲主任的演讲中有一句话特别认同，叫“信者为医”。在医疗行业中，跟其他行业是不同的，信赖和品牌是最重要的。例如在餐饮行业，我们可以去点餐，吃完之后不满意没关系，下次最多就换一家不来了。可是当我们生病身体不舒服了，我们一定是要找到可信赖的来源，希望能够得到帮助。我自己做医生的时候也会有这样的感觉：面对患者，你会发现多种多样的反馈和表现。如果患者很懂医学，甚至他也是医生，这时候跟他交流是比较轻松的，因为他跟我是站在同一个专业水平上。如果患者什么都不懂，他完全听我的，也好沟通。最怕遇到的是半懂不懂的，他们会说“你说的怎么跟我自己网上搜索的不一样”，这个时候对他来说，我的信任度不高，至少不比搜索引擎高。而医生跟患者很多时候的交流，又由于医疗资源的紧张，导致医生不可能有很多时间去跟他讲。所以在这个时候往往会爆发出医患之间的不信任，甚至造成一些矛盾的情况。

所以从我自己做医生的经验来看，一直希望能够把“可信赖”作为我们整个服务的一个基础和关键所在，我们去做的包括互联网上的很多工作，并不是说把产品做出来就可以，背后要有一套机制，这套机制要保证你的服务是可信的、是高质量的，服务、内容、撰写的科普文章，都要有循证医学证据支持的。这样才能收获跟你享有同样价值观的用户，品牌口碑才能够慢慢建立起来。所以后面做的很多工作，“数据驱动”实际上是在帮企业提升效率。用数据筛选用户，那些不相信我的人会被筛选掉。我并不认为我做的是要去帮助从0岁-80岁所有的人，也做不到这一点。我一定会去细分我的用户，细分出哪些人最相信我，哪些人是我的目标人群，然后去主打这些人。成本很低，收效很快，然后用这些人作为一个引领，再去影响后面更多的人。所以它是一个曲线，并不是一下子铺下去，而是一个阶段性递进的过程。

丁香园的愿景：

让健康更多，让疾病更少

崔处长已经解读过的中共中央国务院印发的《健康中国2030规划纲要》，说明我们国家已经从以疾病为中心，转向以健康为中心了。作为一家民营企业创业公司，必须顺应这种国家大政策的要求。丁香园起家，是在疾病，是在为医生服务。但是到今天，不够了，要往前面走，而且前面的机会更多。我参加过很多投资人的会议，投资人都在讲：互联网医疗这个行业不好做，因为医院太传统、太保守，做起来难度非常大。但是从我的角度来看，这恰恰是我们的机会。医院当然有医院固有的一些问题，但是当你放眼去看健康行业的话，你会发现这绝对不只是医院干的，诊前、诊中、诊后，这是一个完整的流程。医院最擅长的是诊中，可是诊前、诊后就没有机会了吗？诊前的健康科普宣教、诊后的慢病随访管理、甚至康复护理养老，这些都是我们能够去探索的空间。所以我们并不一定只聚焦在疾病本身，跳出来，能看到的是一个更完整的途径。

获取高质量医患数据的方式：

企业端不作过多表述，因为企业端获取数据的方式跟前面两者区别不大。重点讲医生跟患者我们获取什么数据。

作为企业，其实很难通过纯粹的互联网方式拿到医院的HIS数据，即使能够打通一些点，比如保险、挂号，但是真的要把医院全部的电子病历拿出来，很多院长是不同意的，因为这里面涉及到数据的安全、患者的隐私，甚至涉及到了医院的运营情况。

在这样的环境下，怎样去拿到“有意义的数据”，我认为互联网上的“行为数据”非常关键。

所以我们通过医生端和患者端拿到更多的是互联网用户的行为数据，拿到这些数据之后，能帮助我们干什么？

第一：改进产品

第二：运营活动开展的效果怎么样？

它用来评估和测算成本、效果、投入产出比。

创业之后，我们每天算的就是花了多少钱，赚了多少钱，公司还能不能活下去？

第三：市场推广更应该重视哪些渠道

有这么多的渠道让我们去推广，微信、知乎、抖音，那同样的资源，我更应该投在哪里？这些都是我们要去通过数据说话的。

第四：什么样的医生更活跃更有影响力？

活跃其实是好判断的，有影响力不好判断。什么叫有影响力？是不是专家就有影响力呢？专家在互联网上的影响力跟一个主治医生在互联网上的影响力怎么比？而现实中我们确实看到有很多在互联网上有影响力的医生，并不是现实生活中的专家，甚至只是一个高年资的主治医生。但是他在互联网上影响力的巨大，可能甚至胡大一教授都比不上他。这些判断就需要我们通过数据去看。

第五：什么样的大众最愿意接受我们的服务？

这也是一个用户细分的过程。我的观点是一定要主打那些最信任、能够最受到你的影响力影响、最认可你的这些人成为你的用户，而不要奢望所有的人都是你的用户，这个不可能。特别是在医疗这个行业。

数据驱动服务，这里面有两个名词：“数据”和“服务”。靠驱动这个动词来连接。数据跟服务是啥关系？没有数据的服务，效率太低。

不知道用户是谁，不知道用户的反馈是什么，甚至连怎么管理自己的产品、怎么评估自己的优势都不知道，缺少数据的指导，只一门心思傻做，那我认为这就是一个效率极低的方式。而没有服务的数据，价值低，简单说，卖不了钱。为什么？用户的感知、用户的获得感是通过服务来实现的。你说今天我治不了你的糖尿病，但是我有你的一堆血糖数据，用户会买单吗？不会。用户知道自己的一堆血糖数据没有用，一定要通过血糖的管理给他带来收益、让他的糖尿病得到缓解、并发症得到缓解，他才会愿意买单。所以必须是数据来驱动服务。优质的数据能够设计出更好的服务，更好的服务能够带回来更高质量的数据，二者就是这样一个闭环的正向反馈的关系。

数据驱动服务案例

我们通过数据怎么去找到我目标人群，去传递我们的服务？

数据驱动的药品学术推广-医生行为数据

我们收集医生的互联网行为所达到的阶段：

这个医生是谁？我知道。

这个医生在上个星期干了什么，我也知道。

我现在可以拿到江浙沪地区2000名主治以上的COPD的医生，在过去的一个星期中搜索了哪些关键词、看了哪些文章、点赞了多少次、转发了多少次、收藏了多少次……这些都是在丁香园上发生的，这些数据就有了意义，有了价值。我们可以帮助他去设计他喜欢看的内容，帮他设计出他喜欢看内容的时间。

例如：写了一篇很长的指南，医生有时间把全文看完吗？有的。在电脑上它就能看完，在手机上就看不完。所以一篇指南在手机上，我一定会把它变成“一图读懂NCCN的指南”，不要全文给他。可是在电脑上，他真的能把一篇全文看完。随后，内容出来了，到底是早上八点推还是晚上八点推？哪一个时间点阅读量最高？答案是晚上八点。因为回家休息了。早上八点医生正准备查房，或者正准备上第一台手术，根本没时间看。我们看到医生的行为数据，三个时间点最高峰：第一个上午十点，第二个下午三点，第三个晚上八点以后，这些数据必须要掌握出来，才能够把医生服务好。

数据驱动的消费产品推广-大众行为数据

面向消费者也要拿数据。我们的“丁香医生”公众号已经有3000多万的粉丝了，在微信上也是健康科普类的第一大号。那么我们帮助企业去做推广的时候，就会用到这个数据。

比如消毒柜、洗碗机，我们要先了解用户对消毒柜和洗碗机的认知程度怎么样？你就会看到对产品认知程度很高，可是买的人不多，为啥？很多老百姓认为拿开水烫一烫就够了，可是开水烫的话是一点用没有。你只有知道用户为什么不买这个东西，或者为什么买这个东西，你才能设计好运营活动，所以我们通过平台去介绍洗碗和机消毒柜的时候，主打的点是什么呢？就是开水不消毒，热水不消毒。特别是对小朋友的奶瓶消毒的时候，很多人都是用开水烫一烫，这是不行的。企业只有知道这些，才知道最后钱花在哪里，运营团队努力的方向在什么地方。

数据驱动的在线问答-医生筛选数据

在线问答，我们叫医生筛选数据。很多人认为丁香园有一个平台，上面有200万的医生了，你要搞一个在线问答，全中国肯定没人能超过你。我不这样认为。我们长期以来一直坚持的一个观点是：中国大部分医生是不具备互联网服务能力的。中国大部分的医生在互联网上是回答不好问题的。因为我们在现实工作中，医生面对患者的时候，谈不上服务，只是“看病”，而且这种“看病”在很短的时间内就会结束。在网上来服务的时候，这种惯性会延伸出来。所以我们必须找出那些真正有服务意识、服务能力、有自己的品牌认知、有动力来干这件事的医生，他才能真正服务好大众，那怎么办？得筛选。通过丁香园平台后台的行为数据，先做了一个模型去筛选好医生，从200万人里面筛选出来不到2万人，现在在平台上服务的有几千人，用邀请制邀请上来。邀请上来之前，要进行电话面试，上来之后要培训，培训完了要考试，考试给到模拟题，把这些题回答完之后，才让他上岗。

上岗的第一个月叫“蜜月期”，什么叫“蜜月期”？叫“密切观察月”。第一个月工作人员人工看这个医生在后台所有回答的答案，确保医生的回答是符合科学证据的、是能够缓解患者焦虑的。

过程当中，你会发现有些医生很聪明，他在线上收了患者的咨询费，但回答是模板化的。例如：他说“你的情况很复杂，我星期四出门诊，你来吧。”这样的医生在我们平台上就会被判定不合格。因为我们平台上一定要保证患者即使是很复杂的情况，也要去缓解患者的焦虑心情，最后你可以说：“情况确实很复杂，需要到线下来我帮你解决这个问题。”所以我们平时看到的大部分的医生是不合格的，特别是没有受过训练的。

我们秉承的观点：做的这些工作就是为了打造一个“可信赖”的平台，只有做到这些你看不到的工作，你前面的服务才能有品牌的信任的力量。

数据驱动的糖尿病患者管理-血糖数据

糖尿病管理也是我们探索的一个方向，做血糖数据。模式很简单，但做起来一点都不简单。特别是一些中老年患者，医从性差。怎么办？通过可穿戴设备采集他的血糖，根据血糖数据去提醒他。发微信、打电话，效果还不好，怎么办？他不听医生的，听他子女的，我们又开始拉患者的子女进来，这一招是杀手锏。可是拉完子女之后有的老年人说“我就是不吃，你能把我怎么样？”所以很多问题绝对不像我们想象的那么简单。

慢病管理是反人性的，到今天怎么做好慢病管理，我都没有答案。我们自己做的，也只是在探索阶段，后边我们看到的总体宏观看起来都很好，微观一看问题一大堆，每天都是这些细节。而且很多时候需要医生介入进来，我们就会又发现新的问题。

数据驱动的减重管理-体重数据

体重管理，也是数据来驱动，我自己也参加我们的服务了：给一个体重计，每天自己在家里测量体重，量完体重之后还每天要把我吃的东西拍成照片发回去。这里没有什么高科技含量，不要认为后台可以有什么人工智能的东西帮你识别你吃了啥，做不到。特别是中餐太奇怪了。所以我们后台都是拿眼睛看的。体重的数据加上每天饮食的数据，然后由我们服务团队的医生护士给出建议，根据你今天吃的食物，糖的含量、碳水的含量、蔬菜的含量、蛋白的含量……告诉你应该怎么去调整。

因为我参加社会活动比较多，有时候我会拍一大桌子菜，然后他的回答就是：天天总，偶尔放纵一次可以，那下次你就应该收敛了。

我们还组建了群，拉人进来，每人交一百块钱用来激励，一周或者半个月之后，达到目标的人，一百块钱退回，没达标的人就不退了。不退的钱作为奖金奖励给那些达标的人。所以通过这样一系列的方式，我自己还成功减重了，大概减了30多斤。这些都是服务带来的价值。绝对不是说我只有一个体重计的数据或者我只有几张吃饭的照片就能够带来的这个改观，都是通过后台这种你看不见的、每时每刻都在做的繁琐的重复性的很多的劳动，一点一点做出来的。互联网其实也没有什么奇怪，我们每天面对的就是这种情况，已经习惯了。

最后，给大家分享三篇文章，前面讲的是我个人的经验——数据驱动服务，没有数据的服务效率低，没有服务的数据价值低，那么是不是这个道理是通用的？我给大家分享三篇论文。

第一篇，发表在PeerJ杂志上

美国做的。这篇文章思路是这样的：给患者发智能可穿戴设备，患者拿到之后，去测血压、测血糖、测体重，然后一些入组的患者反馈：对不起大夫，你的这个智能设备要跟苹果手机连接，我没有苹果手机。没有苹果手机，那就给你发苹果手机。发苹果手机回去连接好可穿戴设备，180天之后，结果出来了：

体检健康指标：对照组与干预组组没差异

就诊次数和医疗服务的总花费：对照组与干预组组没差异

病人对疾病的认知：对照组与干预组组没差异

结论就是什么用都没有，为什么？很简单，因为你只给了设备，患者每天能看到自己这些数据，看两星期之后他就烦了，没有服务跟进，所以结果就是这样。只给数据是没有用的，必须要有服务的跟进。

第二篇，文章发表在医学的四大期刊——JAMA上

美国医学协会，既提供设备，也提供服务，管理监测做了180天，结果如下：

再次住院率：远程干预组和对照组无差异

死亡率：远程干预组和对照组无差异

生活质量：远程干预组和对照组有显著差异

可是最应该关注的两个核心指标“再住院率”和“死亡率”都没有差异。也提供设备了，也提供数据了，还提供服务了。为什么还是没差异呢？病没选好——心衰。病太重了，这个病不管你怎么管，到后面可能都不太好，除非手术心脏移植。给我们的启发是什么？做这种管理要挑选病，挑能管好、容易管出效果的病，所以糖尿病、高血压反而好管，因为这些病一般不会出现影响生命的情况，不会出现这么高的风险。并不是所有的疾病都适合这种模式。

第三篇，发表在JAMA内科学杂志上

这篇也挺有意思的。既提供设备，也提供数据，还提供管理，甚至管理中还采取了奖金激励的方式。管理180天，看一下效果：

没有显著提升用药的依从性和降低再住院率

他选的也是一个比较难的病——心梗。但是这篇文章虽然看上去是一个阴性的结果，可是我仍然把它看成一个阳性的结果，是好事。因为当我们去回头看这篇文章的时候，我发现他的对照组不是零，不是没管理，而是跟美国的社区医院家庭医生的管理做对照、跟一个出院的心梗病人的传统管理做对照。说明我们互联网上的管理和服务的模式没有比他更好，但是也不比他差，至少二者的效果是接近的。因为对比的可是正常的管理，所以这篇文章我们业内还认为它是一个正面、积极的效果。强化了我们的信心。所以我们看到的数据跟服务的二者的关系就是这样，未来我们通过互联网医院的平台去做服务的时候，一定要重视数据的意义，然后从里面挖掘出洞察来。

可能是中国医疗健康服务的最特殊挑战

数据的质量关系到产出的结果，特别是一些低质量的数据进来之后，可能对应的服务也设计不好，那么数据服务双轮驱动，通过数据获得用户的行为数据、运营数据、内容数据、调研数据来推动面向用户面向企业的一些服务，反过来通过这些服务进一步获得高质量数据。可是数据，仍然有一些不可避免的缺陷，或者说在运用数据去设计服务的时候，应该注意什么？

别被数据牵着鼻子走

第一，数据不等于事实

我们看到调研数据，去做调研问医生喜欢什么样的文章？医生回答的都是：喜欢四大医学期刊、喜欢行业的指南、喜欢专家的共识、喜欢最新的会议报道……可是当你把这些东西买了版权翻译出来给医生的时候，医生不看。那么医生要看什么？是我们在后台根据医生的行为数据得出来的——医生的转发数据是什么、医生收藏的是什么，你发现这二者是截然不同。转发的都是高大上，收藏的都是基础，转发的都是行业指南，可是医生真正收藏的，每天都看的是抗生素的合理使用。所以如果被调研数据蒙蔽了，最后产品肯定失败。医生真正喜欢的不是这些东西。

第二，再全面的数据也会遗漏信息

简单讲一个比喻：盲人摸象。很多人摸的不全面，很多人认为这个数据可能是一个柱子、一个房子、一条尾巴。所以很多人是不是脑子中认知的数据——大象可能就是长那个样子。但是不是说数据收集的越全面就会认识更清楚？这不太可能，因为我们很难做到全样本的统计分析，我们的数据一定是抽样，而且一定只调研某些方面，所以数据永远拿不全，拿不全就会遗漏数据。

第三，数据越多，清晰度也未必越高

有人说数据拿的越多，看的事情就越准，也不是这样。我们在实践中也会发现这个问题：患者的数据我们拿了很多，包括血糖、血压、血脂、体重，可是最后你拿到了这些数据之后，给他设计出了一个你认为有效的方案，但患者不接受，这完全不是产品的问题，而是用户心理的问题。我们在平台上会注意到很多用户心理的变化，举一个例子：我们平台上对医生的服务的满意度是有打分的，满分5分，4.5分以下就不合格。第一次出现，警告；第二次出现，这个医生被判定不合格。可是唯独有一个科，对它的忍受度是可以降低到3分左右，是线上服务平台中唯一一个可以破例的科室——心理科。来咨询心理问题的患者不管你收集了多少数据，不管你给他设计的服务如何完美，都没法达到他的心理满意度。所以像这种情况下，不能靠数据去做，该放也得放，不要去强求。

第四，数据所带来的不是答案

很多人会误认为数据给到了，就是答案。不是。我们发现数据给我们是问题，是每一个不断新进来的问题。比如上面心理科的例子，面对这么低的心理科患者的用户满意度，我们怎么去提升？看了那些数据之后，心里也很着急，可是没有答案，到今天还没有。所以不要认为拿了越多的数据，我们就知道了一切，或者是我们设计出来的产品，用户就一定要喜欢，并不是这样。医学还是人的科学，跟人打交道是最难的。而且这一点永远不可能被替代，包括医生未来也不可能被人工智能所替代。

OK，关于丁香园医学论坛和数据驱动的医疗服务探索的内容到此结束了，希望对大家有所帮助。