题图来自视觉中国

【该栏目为丁香园创始人李天天在钛媒体开设的独家特约专栏，专注于对大健康行业趋势及技术创新的观察，每月更新。】

钛媒体注：在言必谈人工智能与大数据的当下，却很少能有人说清楚，大数据能在医疗领域如何落地。“大数据也好，小数据也好，黑猫白猫，能抓老鼠就是好猫。”在丁香园创始人李天天看来，没有数据的服务太低效，没有服务的数据无价值。

丁香园有三大使命，其中之一是“打造数据驱动的服务平台”，丁香园是如何理解数据的？在实际业务中又是如何用数据驱动业务的？以下是李天天的分享，原文标题为《数据驱动的医疗服务探索》，钛媒体编辑略有删减。

在我这儿没有“大”，只是写了数据。首先丁香园现在全平台，每天产生的数据量，大概在1.5-2个TB之间，我也不确定这是不是大数据；第二，大数据也好，小数据也好，黑猫白猫，能抓老鼠就是好猫。所以我的题目是“数据驱动的医疗服务探索”，重点落在“服务”二字上。

丁香园起家于疾病，18年前丁香园是一个医生论坛，走到今天，覆盖了全中国70%以上的医生。但是我们发现，只服务医生是不够的，我们希望能够给医生提供最好的知识、最好的工具，帮助他们去治病，但是到了有病这个阶段，我们能不能再往前走一步，所以我们后面就把丁香园的愿景加了五个字，“让健康更多”，这也是丁香园从三年前开始面向消费者，面向大众去做的一系列探索的基础。

丁香园获取高质量医患数据的主要方式，简单讲就三条，对医生服务，对企业服务，对大众、患者的服务。

对医生服务是我们的老本行，一干干了18年，从2000年开始，我们就开始在网上建BBS。在丁香园上面医生的交流、分享、互动，为我们留下了大量的医生行为数据。 

在医生的基础上，我们开始为企业端服务，包括制药企业，公立、民营医院，提供的服务包括学术推广、人才招聘等等，这些工作也为我们积累了大量数据。

最后一块是我们面向消费者和患者的服务，这块服务起始于2015年，我们做C端时间非常短，但是短短三年我们已经做到了微信科普端的第一名，目前暂列抖音第一名，有了丁香园医生的存在，抖音上面不只是“我们一起学猫叫”，上面也有丁香医生的一股清流。

数据可以干什么？简单讲就三个字，做决策。数据起的作用很多，测量、挑选、优化，这些工作帮助我们业务改进产品，评估效果如何，选择哪些渠道，怎么样筛选医生，怎么样去精准地定位目标客户，这些就是数据能帮我们做决策的功能。

有了这样的数据决策，我们在某种程度上可以把一些不确定性变成确定性，我到今天也不敢说有了数据我们就知道一切答案了，这是不可能的，同样的数据有不同的结论，不同的数据甚至也会证明同样的结论。在不同人的眼里，不同部门的功能里面，看到同样的数据，得出的结论是不一样的。

所以今天我们内部仍然有很多争论，对于如何做决策，还有很多地方搞不清楚。我只能说在某种程度上，数据可以帮助我们把决策的不确定性，转化成确定性。

数据来驱动服务，我们是这样来理解的数据跟服务的关系的，没有数据的服务就是传统服务，非常低效。而没有服务的数据，是缺乏商业价值的，缺乏变现的。

特别是最后一句话，没有服务的数据没价值，我知道可能做大数据的很多同事不认同这个观点，没关系，结尾处我给大家看三篇论文，看一下数据和服务是怎么相互呼应共同体现价值的。

今天我一共准备了5个案例，作为互联网医疗第一线的实践者，我希望把我们经历过的这些案例，能够跟各位分享。两个案例是面向B端的，面向企业，三个案例是直接面向C端的，面向医生和患者。   

第一个分享的案例，就是数据来帮助我们对企业的服务，医生的行为在丁香园上面可以被抓取到，比如搜索的关键词，医生收藏、分享的内容。

我给大家分享一个非常有意思的小故事，你去问很多医生，他喜欢读什么样的内容？医生说我喜欢读四大医学期刊，可是当你真的费劲把四大医学期刊翻译出来以后，很多医生不看。他干什么？ 

他在朋友圈里面分享各种期刊、各种行业指南、各种专家共识、各种进展。医生分享的内容跟医生收藏的内容，是完全不同的两类内容。我们跑到后台看看医生收藏了什么内容，发现是抗生素的合理使用，手术的基本操作，而且不光是小医生收藏这些内容，很多高年层的医生收藏的也是这些内容。 

所以从这个案例中，我们得到什么样的结论呢？医生分享出去的是证明给同行看“我很关注国际进展、我很有自己专业水平”，可是分享出去的东西他不会再看。

而医生每天要反复打开阅读的是他收藏的内容，就是这些基本功，临床的基础操作、抗生素的合理使用这些东西。所以不要被医生的简单问答、调研类的数据所迷惑，医生真正最喜欢的还是贴近临床的，有助于帮他提高临床的实践技能。

所以医生的使用性是非常明显的。我们通过这些数据分析，帮助制药企业来涉及在线的学术推广，帮助制药企业来挑选出他们的目标人群，并且在他们喜欢的时间段，在他们喜欢的渠道上进行投放，并且根据医生的行为，反复调整内容的表现形式。

同样的内容，有的就要视频来表现，有的要用图表来表现，有的用问答来表现，有的要在微信上看，有的要在PC端上看，有的要早上8点投放，有的要下午4点投放，为什么？背后都是因为医生的行为数据，我们可以进行分析。

第二个案例是大众的行为数据。我们在大众端起步时间比较短，到现在只有三年左右的时间。这三年中，我们冲到了医学科普和教育的第一线，在微信上我们在健康科普类排名第一，在微信整个2000多万个原创公众号里面，我们2017年的排行是第29名，进到了前30。 

所以在这样一个大的背景下，我们整个科普教育平台产生了比较巨大的行业影响力，包括去年大家熟悉的莎普爱思的眼药水报道，包括今年的假疫苗报道，都有丁香医生背后的参与。在这端，我们也能够抓取到大众的阅读行为，通过这种行为，以及我们进行的市场分析的研究，我们为一些企业客户提供服务，这也是一个企业客户的案例。

康宝消毒柜和华帝洗碗机，我们看大众对这种消毒柜、洗碗机的认知是什么样，为什么对一个消毒柜的大众认同度高达94%，现状真正产生购买行为的20%都不到？

研究发现，对于中国大多数的居民，消毒概念意味着拿开水烫一下，拿沸水煮一下，特别是年轻的妈妈们。这种用户心理，导致了最后他不会把这种认知转化为真实的购买行为。只有你了解到这种区别在哪里，你才能够有针对性地设计这种营销方案，帮助企业把他的产品更好地推广到用户当中去。

第三个是我们面向大众服务的案例分享。为大众服务能做什么？其实能做很多，除了写文章之外，你还可以在线回答问题，所以有很多的平台，都会有这种在线问答的功能，我们对于在线问答有这样一个认知，中国绝大部分的医生，不具备在线问答、回答老百姓问题的能力。

很多人认为医生平时不就是看病人吗？他拿到网上不也可以看病吗？注意，我谈的不是看病，我今天谈的是服务。中国的医生，是没有服务意识的，我自己原来是神经内科医生，专看各种神经病，我被培训过如何在5分钟内搞定一个病人。

医生这个人群很聪明，所以他在网上回答问题的时候，会非常地机灵，哪怕是一个付费的问题，医生可以说“你的情况挺复杂，我这星期四出门诊，你来吧”，患者在网上没有得到任何的帮助。并不是越大牌的专家越会服务，恰恰相反，越大牌的专家越没有服务意识。 

所以我们要挑选出好医生来，我们通过丁香园上的医生行为数据来建模，挑选好医生。到今天，这个数量也不多，几万人而已。

通过这种比价，我们进行了不同的数据模型、模拟、测试，最后挑选出来这预测的效果比较好，测定出来以后我们再一个个邀请，所以在今天丁香园上所有回答问题的医生没有开放注册，而是一对一邀请制的，理由很简单，大部分医生是没有互联网服务能力的。

第四个案例也是面向患者诊所运营数据，我们做了丁香园管家诊所运营管理系统，覆盖了几千家诊所，在这中间我们能看到哪些是真正的价值型诊所，哪些是“沙黄诊所”。

什么叫价值型诊所？遵循循证医学证据，以诊金制为代表，注重患者体验，不是靠卖药挂水去服务的。什么叫“沙黄诊所”，诊所在中间，左边是沙县小吃，右边是黄焖鸡米饭，这样的诊所，很多一部分是靠卖药、挂水，甚至一些奇怪的操作来保持生存的。

我能理解，我们今天不去指责他，我们去理解这个行业。但在这个过程中我们能看到哪些诊所是真正优质的诊所，所以我们把这些优质的价值型诊所组织起来变成诊所联盟，也不多，虽然我们的系统覆盖了几千家，可是真正挑选出来的价值型诊所，百家而已。

而我相信随着民营资本的涌入，随着医生多点执业的放开，随着国家政策的开放，会有越来越多的价值诊所。

最后一个数据是我们对糖尿病患者的服务，智能血糖仪采集血糖数据，血糖数据通过微信自动传到后台，我们今年服务的患者，到今年底应该会突破10万人。所有的后台服务跟进对患者的干预，都是基于患者的血糖数据以及定期的糖化血红蛋白的采集来制定。

我们发现，特别是中国的一些传统节假日临近的时候，患者的血糖都会出现剧烈的波动，最要命的三个节，端午、中秋、春节，这三个节日期间，糖尿病患者平时管理得不错，结果这三个星期基本上就会出现剧烈的波动了。我们也会根据这种数据的分析，适度地制定出干预措施来，提醒患者注意血糖、控制好饮食。

以上分享的五个案例，是我们用数据来驱动我们的医疗服务，无论是对患者、对医生，还是要制药企业，甚至包括对诊所这样的一些服务实际的分享。

分享过后，我还是想引用几篇论文呼应一下我前面提到的观点，没有数据的服务太低效，没有服务的数据无价值。

这篇文章，它的右上角是编号，感兴趣的同学可以回去查找原文读一下。这篇文章的设计思路很简单，给患者可穿戴的设备，包括监控心电和血糖。因为很多可穿戴设备是跟智能手机连接的，有一些入组患者会说我没有智能手机怎么办？这个实验给你发iPhone，他就是要研究最后的数据是不是真正对患者产生良好的影响。 

经过六个月的临床实验，发现病人的体检指标、就诊次数、医疗服务的总花费，以及患者对疾病的认知，没有差异。

这是一个阴性的结果文章，为什么？因为他只给了设备、只采集了数据，没有任何的服务跟进，给患者发一个血糖仪和智能手机，回去也测，测完了怎么办？没办法，所以6个月的结果，对照组和干预组无差异。

那我们看看加入服务，会不会有变化？

这是发表在JAMA上的一篇文章，不光是给了设备，也给予了咨询、干预这样的远程服务，6个月后，再入院率无差异，死亡率无差异，生活质量有显著差异，我们终于看到一个阳性指标，可惜不是最关键的，最关键的还是再住院率跟死亡率，这里面出现什么问题呢？我已经给了数据，也有服务了，这不是应该有很好的结果吗？为什么这个案例没有呢？我们看看选择的病例是什么，心衰，心衰这个病太重了，不好管。

所以要挑好管、容易管、能管出效果的病来做，这也证明一个观点，移动医疗也好，互联网医疗也好，不是万能的，医疗有时移不动，我还是强调我五年前说过的一句话，对于一些危重的、疑难的甚至风险比较高的病，仅仅通过互联网的方式，不太容易做到。

我们再看第三篇论文，这又是一个临床实验，不但给了设备，不但给了服务，而且提到了用一种奖励的方式，你做得好我还给你奖励，你每天走了1万步我还给你6块钱，这样的一种方式去刺激患者。

可是我们看到6个月的结果之后，没有显著提升，用药的依从性和降低再住院率，表面上看又是阴性的结果，又是发表在JAMA这样的四大医学期刊里面，问题出在哪里？

我们回头仔细去看，发现人家的对照组，选的是社区管理，也就是拿远程的管理跟社区服务的管理去做对照，前面都是空白对照，而这个是跟社区的管理做对照。

那其实从我的解读来讲，我认为这篇文章是阳性结果的文章，为什么？跟一个社区的慢病管理已经很成熟的体系做对照，得到的结果是没有显著提升，至少也是有提升的，或者至少这个效果是接近的，只是没有更多的好过于传统的社区慢病管理模式。

所以我认为数据加服务，是能够在某些特定的病种，在某些特定的领域让患者受益的，特别是基础医疗，特别是常见的慢病，而非复杂的慢病。

我认为数据指导医疗服务的挑战，是数据的质量。据我观察，很多谈到海量数据、大数据的时候，更多的我们会想到医院体系、医疗体系，但是中国过去30年间，以药养医的政策，对于我们治疗数据造成了污染，我作为一个神经科的医生，我能够看得到神经科的一张处方中的猫腻是什么，但我看不出一张儿科的处方中的猫腻是什么，我也不相信程序员、IT工程师能够比我更厉害，能够清洗这种被以药养医政策污染过的数据，就这么简单。 

这也是丁香园为什么一直没有去从医院捞数据的主要原因，大家看我前面举的五个例子，都是通过线上的方式，通过我们自己诊所的方式去看数据的。

医院的数据第一很难拿，接口不标准，政策壁垒很多；第二，我们也接触到了一些医院的数据，拿到了以后我们看到在诊疗环节这一块，会有很多的问号，清洗起来几乎是不可能完成的任务。

最后总结，丁香园的经验是数据+服务双轮驱动，而且必须是一个高质量的数据，才能得到高质量的服务，无论是用户的行为数据、业务的运营数据、内容数据、问答数据、调研数据，它可以帮助我们去给用户提供更精准的服务，帮助企业找到他的客户人群，帮助产品获得更好的运营，能够探索一些未知的新服务。

高质量的数据才能带来高质量的服务，高质量的服务才能产生更多的高质量的数据，二者是相互相生、相互支持的关系。（本文首发钛媒体，作者／丁香园创始人 李天天，编辑／付梦雯）