他用大数据帮患者诊病，获真格千万级别投资

看病到底有多难?从近两年的热门新闻就可见一斑。当下，医疗市场创业者们的主流打法大体分为：挂号、在线问诊、药品电商、垂直疾病的医疗社区等。然而，“这些对原本的就医体验并没有质的提升”，半个医生创始人王超告诉小饭桌记者。

中国一直存在医疗资源紧张和浪费并存的问题。一方面，挂号、在线问诊将原本就已紧张的资源迁移到线上，实际上并未扩展原有资源，反而加剧了紧张程度，而且医生资质良莠不齐，因此看到很多求医问药网站将矛头导向“卖药”;另一方面，北京、上海等一线三甲城市医院爆满，而社区门诊、乡镇医院出现大量闲置，实际上，医学专家认为多数小病可以在普通医院甚至门诊处理。

针对上述问题，在阿里从事数据工作的王超离职做了一款基于大数据帮用户轻量诊断的全科医生App---半个医生，并获得真格基金千万级别的Pre-A轮投资。

“半个医生”App页面

用户输入简单的病情描述，半个医生提供标签供用户选择，多个症状标签组合一层层排查出每种可能患病的几率，并提供疾病常识、去医院的检查方案、推荐药物，模拟医生的诊断过程，应用于小病的诊断和大病的验证等场景。

数据来自医生，又高于医生

王超创业前在阿里从事过4年数据产品工作，主要用用数据分析用户的情感、用户行为图谱、预测购物行为等，这份工作让王超认识到大数据的作用，也结识了共同创业的合伙人。

合伙人黄泱在美国凯撒医疗集团有八年工作经验，创建了凯撒南加州的医学信息部门并研发总监和担任首席架构师;大数据负责人瞿波是王超阿里时期的同事，有11年数据业务经验。

选择医疗赛道也和王超的经历有关。他的母亲身体经常出现一些“小毛病”，长期陪母亲看病也使他“久病成医”，甚至发现医生下错药的情况时有发生。“医生知道吃这种药会把病治好，即使可能会诱发病症。这样的开药方式其实明显欠缺考虑”。

王超介绍，半个医生的数据库来自于政府和科研机构合作所获得的共享数据，它们来自五千多万抽样数据，覆盖过去五六年当中的诊断记录。目前，半个医生涉及18万种症状和9千种相关联的疾病。

“半个医生”创业团队

团队研发的大数据机器学习系统基于五千多万抽样数据，对不同症状对应疾病的规律进行学习和分析，通过标签形式呈现在半个医生App中，多个标签组合即可算出用户可能患的每种病的可能，伴随大数据的机器学习准确率可以达到70%以上并且在不断提升。

用大数据模拟医生脑洞

医生望闻问切的过程大体包含：准确识别疾病症状、找到症状关联、掌握疾病规律、对症下药提供科学治理药物和方法四个步骤。实际上，这套算法相当于把医生诊断的场景数据化。

首先，半个医生会将患者所说的“大白话”转换成系统可以识别的语言。例如，用户注册时会要求填写性别年龄，当用户输入“拉肚子、拉稀、肚子痛”等关键词，系统会根据算法自动弹出“反复腹泻、间歇性腹泻、腹泻加重”等引导词供用户缩小范围提高准确率。

然而，中国的医疗体系中全科医生的数量和质量都令人堪忧。即使是多年经验的医生，也会受制于个人专业和经验，经常因为病人的病情复杂导致误诊。“同一个病人，呼吸科医生看到的只是呼吸系统疾病，消化科大夫看到的是消化科疾病”。

但是，一种疾病往往是多种症状的组合，如同一张看不见的网。于是，半个医生依据大数据对疾病进行拆分，在产品中形成标签供用户选择，不同标签进行组合，平台根据大数据判断每种可能疾病的概率，帮助用户分析疾病或者用于医院求医后验证病情。

值得一提的是，半个医生分析出可能的疾病结果后，还会针对病情提出包括疾病常识、预防知识、去医院对应科室和检验项目、常用药说明、患者年龄分布等基于大数据的分析结果。另外，还有基于LBS的附近医院和药店推荐。

目前，半个医生有30人左右的团队。在接下来的版本中会增加患者的饮食习惯、既往病史等数据，也会根据用户连续查询数据为用户做出疾病的预警。

提到商业模式，王超表示，诊病作为流量入口，未来在预约医生、家庭健康管理、保险方面有很大想象空间。