机器人天空-为机器人开发者和爱好者服务HealthMir开发有移动应用app 名为Sympler，用户通过文本人机对话问答，向HealthMir查询不良症状，数据库内可覆盖到500个不同的病症。我们以为HealthMir是重点是智能诊断？其实不然。相较之下，这里内容可能比诊断更重要。HealthMir提供相关的健康内容资讯供用户参考，且是个性化推荐的方式，主要包含2000个视频内容。
这一健康内容服务吸引了不少潜在就医需求者，他们在HealthMir获得了一些医疗健康知识后，最终可能还是需要去医院就诊。用户可以通过HealthMir进行就诊预约，目前覆盖2000医生100家医院。
这里有几有意思的点，可以深入思考。
首先，重点并非诊断，是内容。
让机器直接提供诊断并不容易，而且还是通过机器聊天模式，尤其在疾病种类界定范围不确定的情况下。人们上网查询症状，虽然很多查询问题十分常见，但对机器来说，作为首诊角色，其实是在一个完全没有范围界定的情况下做诊断，相比已经划定细分病种的诊断来说，会有更多的可能性需要考虑。在美国类似HealthTap、Your.MD、英国的Babylon Health这样经营超过5年的互联网医疗公司也发布了诊断聊天机器人，它们的诊断更多依赖于之前积累的在线问诊数据。但对于一家新创公司而言，数据的获得并不容易。
HealthMir根据机器提问，用户问答症状会给出一个可能的判断，但这不是精确的诊断而是一个包含相应症状的可能性，且很可能是多种可能性。而HealthMir可根据用户过往症状查询和个人信息登记，推荐个性化的医健视频内容。
Healthmirapp Sympler界面图示
其次，优质内容服务永远稀缺。
事实上，消费者们一直在追寻对自身健康的掌控能力，但成效缓慢，这可以主要归因为难以逾越的知识鸿沟。过往一直有各色各样的医健内容提供给消费者，但至今并没有一个十分完美的模式，更多的是不尽如人意。医健知识要么太过晦涩、容易断章取义，要么过于庞杂、无从对症，对每个有差异的个体而言不够有针对性。此外，医健内容的发布平台其中立性遭受怀疑，信息自身的可信度可能很差。
HealthMir的模式未必能完全解决所有问题，但确实是一种新的尝试。事实上基于人工智能技术的互动性内容消费模式在其他领域已经开始出现，例如热播剧剧情了解，可以用聊天机器人的方式了。这种模式可以过滤掉你不感兴趣的内容，你想知道什么就问什么，简单直接。医健资讯内容也可以尝试这种新方式。这至少有一个很显著的优点，那就是它可以在庞杂的医健资讯内容里通过人机对话问答快速找到你真正需要的内容。此外，HealthMir似乎还花费了不少精力去制作这些视频。之所以是视频，而不是文字或其他模式，猜想是因为视频讲解可以做到更专业，更易理解，对内容生产方来说也有更高的制作门槛。
第三，低成本个性化在线服务
事实上，人工智能预诊在这里成为了引流手段。每个有不良症状的消费者上网询问时如果有能实时直接给答案的网站或app，当然是再好不过了。与以往的移动在线问诊相比，这里虽然精准度不高，但响应速度更快而且免费。对运营方来说，不用支付补贴给医生，以激励他们快速应答患者来吸引流量。接下来，个性化的医健内容则是保持用户长期活跃的黏性。尤其对于慢性病患者，可能实现个性化跟踪服务。
HealthMir的AI能力最终要实现的是个性化的在线健康服务。个性化在线服务不只有在线诊断这一项，个性化的内容、导诊、社群服务都有强烈的用户需求。个性化服务在没有AI的情况下，要么很昂贵，要么不够量身定制，而最多只是将用户群体分类对待。最终回到用户发生实质性的医疗消费上，HealthMir在对用户需求有了前期的了解后为用户推荐更合适的医生或医院，并可在线预约就诊。
延伸
HealthMir只是一个起步阶段的小案例，在这里拿出来说并非表示它具有多强的代表性或者趋势性。只是HealthMir的一些做法能够带给智能医疗创业创新一些启发。稍作延伸，在这里我想顺带给草根型AI+医健创业者的几个建议：
1、没有金刚钻别揽瓷器活。就现阶段，如果没有顶尖的AI技术能力和临床医学背景，别去试图解决人工智能诊断这样的高难度问题。临床性越强，门槛越高。AI技术能力用于医疗，深度临床领域意味着多重高门槛：技术门槛、行业门槛、人才门槛，等等。对于草根医健创业者而言究竟有何胜算？
2、非临床性需求也值得关注。临床性需求需要医学专业背景，行业门槛更强。非临床需求，它可能是医疗运营流程上的痛点，也可能是医疗资源分配问题，等等。在医疗领域尚有许多非临床需求亟待解决。
3、AI可以是一种更好的用户体验。AI可以创造更好的用户体验，有种说法称：AI既UI。但从另一面来理解，就是它可以只用来提升体验，你不需要改变服务内容本身。也就是说用户仍旧在享用医健资讯、导诊服务、患者社群等等已经存在的服务，只是通过AI技术有了更好的体验方式去享用。