碳云智能提示现在谈健康大数据变现还太早

2016-04-17 21:05 歪歪 智能健康新闻

来源:数据猿 作者:张艳飞 2016年1月20日,数据猿作为独家全程直播与专访媒体,受邀参加“全球大数据峰会 Global Big Data Conference 简称为 GBDC”本届大会由世界O2O组织、全球大数据联盟

 来源:数据猿 作者:张艳飞

  2016年1月20日,数据猿作为独家全程直播与专访媒体,受邀参加“全球大数据峰会 Global Big Data Conference 简称为 GBDC”本届大会由世界O2O组织、全球大数据联盟GBDC、全球移动游戏联盟GMGC、光合资本主办,中国互联网协会O2O工作组、中国汽车流通协会支持。

  GBDC全球大数据峰会在北京国家会议中心举办,本届大会规模逾3000人。大会从大数据改变政务管理方式、引领全球企业营销、智能交通综合服务、互联网整合营销运营、前沿科技等方面同现场嘉宾进行深入交流。通过行业大数据白皮书的分享和精彩的案例剖析,指导广大企业借助大数据发现广泛商业价值,切实有效地运用大数据的力量,帮助各行各业升级转型。 大会涉及大数据与智能政务、 汽车产业、 金融产业 、零售产业和房产行业等领域。 GBDC全球大数据峰会是迄今为止亚太地区举办的最具规模和影响力的行业盛会。

  以下是数据猿记者现场专访“碳云智能创始人兼CEO李英睿”的内容实录:

  数据猿记者:各位观众还有现场媒体朋友大家好,这里是GBDC全球大数据峰会的新闻中心,我是数据猿张艳飞,今天我们很高兴邀请到了碳云智能创始人兼CEO李英睿先生,有请李总跟我们现场的朋友打声招呼。

  李英睿:现场的媒体朋友大家好。

  数据猿记者:首先请您向大家介绍一下碳云智能正在做的事情,我们是一家什么样的公司?

  李英睿:大家好,我是碳云智能首席科学家也是联合创始人李英睿。我过去十几年从事基因相关的数据研究工作,现在我们成立碳云智能公司面向于人工智能,延期生命大数据,对人类生命健康进程进行相关状态模式以及趋势预测。

  数据猿记者:要在大数据领域做跟健康相关的事情,这跟您之前华大基因的工作经验还是很匹配的。但现在面临一个行业问题,整个医疗健康类数据不还不够丰富,没有被共享打通,在这样的大环境情况下,我们该如何做事?

  李英睿:这个问题我从两个层面回答。第一从技术层面来回答这个问题,首先,我们讲的健康大数据并不只是医疗大数据,实际上对于人生命周期,一生的健康影响,医疗只是其中一部分。其中我觉得从知识来讲有四个相关部分,我们都是可以讲健康大数据的一部分,一方面跟遗传,基因相关的东西,另外一个就是跟我们整个生活习惯、社会生活相关这样的一些情况,还有一个是环境因素相关的,最后再是医疗。

  现在我们去医院很多程度上是健康被损害的结果,所以我们现在从技术上来讲,我们希望能够联合,如果医疗数据暂时没有办法打通,我们至少可以联合其它像环境数据、基因和相关的一些分子生物学的数据以及生活习惯,包括现在整个移动互联网所面向的数据在一起,仍然是可以进行比较好的建模。另外,医疗数据本身不一定通过医院系统打通,在国外已经有很多很好的范例,通过互联网方法形成很好的病例数据已经有先例。

  另外一个是商业模式层面,传统上来讲,健康领域,因为它涉及领域很多,所以相对来讲大家都会比较独立做互联网叫一针顶破天的事,现在觉得欠缺平台流通。这个平台是在我们现在的基础之上,碳云智能本身想出来做这个事,在中间做一层健康数据的共享、共有平台,能够在这个平台上形成闭环的方式,这样能够通过商业模式逐渐来把数据的共享问题解决。

  数据猿记者:这个专业性还是很强的,您可以再详细介绍一下我们是如何做健康大数据平台的吗?

  李英睿:平台从数据角度上,我们主要是几个层次,从底层,现在一般情况下数据DT,数据科学数据技术,云计算和相关的一些大数据的系统问题,这是首先第一个要建立的,它是一个基建的问题。这里面在我们健康数据里面还涉及特殊情况,还有物联网的问题,很多生命数据最开始是生物样本不是天然数据本身,这个里面是物联网和互联网、云计算需要有共同结合,这才能打造刚才我谈到的数据流通、运转的基础。

  第二层,多层次的数据整合,需要我们平台把相关的像基因检测、蛋白质或小分子检测这样的一些上游供应商以及我们谈到的一些其它一些数据采集,比如说智能设备相关的移动生活这样的一些供应商的数据能够给它对接起来,能够在我们平台上整合起来。

  还有一点最重要的,我们在这个平台上把数据进行整合以后,我们能够加上人工智能引擎,然后在这个里面分析出来新的这样的一些特征和内容,能够返回到我们刚才谈到整合进来各个服务商也好或者是供应商也好。能够让他们的服务本身能够更好的给公众提供更加个体化的服务的方案,这样大家才是互惠共享的关系,这是我们现在的一个初步的思路。

  数据猿记者:现在有很多企业,尤其是创业型企业都纷纷扎入智能硬件领域,有 做手环有的做水杯,但即使这样,把每家公司拥有的数据都打通所形成的数据规模,比起政府层面拥有的数据量还是很小,很多人认为这样的数据只能作为补充,您认为呢?

  李英睿:我的观点会可能有一点点差异。一般来讲,本身我们在健康数据里面就有两种不同数据,一种数据实际上是断点,类似于像截屏的数据,比如在体检、医疗,具体时间点进行非常详尽的调查。另外一种是相对比较轻,每个数据点比较小,但是连续性非常好、应用性非常好的数据,这是现在智能设备想要研究的问题。目前确确实实移动医疗和临床相关性存在很大争议,从目前观点上主要是连续积累,目前我们只是缺乏一个工具或者缺乏机制,能够把这两者之间的关系在一定程度上说清楚。

  我们可能是缺乏这样的一个基本研究,但是从长远上来讲,我认为还是非常重要的一个数据来源。为什么这么说?我们希望是这样,每个人都是智慧健康的生活,什么是智慧健康的生活,你一定是生活在一个,你没有感知的情况下,但是你相关的这些设备或者感应器整个直接把你的一些生命数据能够采集,而且能够在我们系统上能够给予它一个相对来讲智能和个性化的这样的一个回馈。从这一点上来讲,我认为智能设备发展是一个必然趋势,而且也有可能对于我们未来也从今天诊断和治疗医学为主,变成未来预防和预警为主的健康管理角度来讲,我觉得它也应该成为主流方向。

  数据猿记者:我们除了提供平台服务外,未来在智能硬件领域也有考虑介入?

  李英睿:从平台上来讲,我们还是希望更多能够提供数据对接的服务,而不是直接介入。健康生活涉及的方面非常多,而且我们如果一旦介入这种具体上下游的服务,不可避免就会有一些狭隘或者跟人家形成竞争,对整个平台中立性包括数据通用性都会有一些偏移,我们希望有各种各样的移动医疗的设备包括各种各样健保医院或者健身中心或者美容院进行平台级别的对接。

  数据猿记者:不管大数据领域还是别的如关注创业的群体,很多人都想打造一个平台,都想做让大家来自己的平台上做一些事情。但现在不管从投资人角度,还是大环境看,可能有部分人已经对这点疲劳不感冒了。这样的话,我们做平台的优势,以及未来发展的前景在哪里?

  李英睿:做平台基本上在心灵鸡汤BP里面都会这样写,但实际上要操作,我们首先想想什么样东西有可能能够做成平台,天然来讲,平台你要具有好的竞争力,一定是有特点的,这个特点就是说它这个平台一定具有平台属性。它应该具有一定的正向网络效应,它会使得大者愈大才具有平台效应,真正事实意义上能做成平台。在这个方面讲要考虑第一个问题,什么东西具有正向效应,我认为人要有全面健康数据。如果有很多很多人,比如百万人全面健康指数,从基因到分子到社会生活到医疗,如果有贯通数据,这样的东西能够形成一个很好的数据的聚合,能够为上下游其它单位能够提供很好的价值,这个时候它才能够形成一个比较好的滚雪球效应,才能变成一个平台。

  在这之前,当然我们就说,你形成一个所谓的数据平台,之前它肯定是有一先决优势的,这个先决优势,一方面是有资本相关优势,通过资本运作。还有一个通过本身我们讲的技术优势,给你同样数据,整个分析逻辑能够给人家提供额外数据增值服务,你提供是最好的。这几个层面加在一起,包括是不是有可能形成更多的用户互相之间的跨应用之间的用户之间导流,这几个优势在一起最终打造数据平台的优势,一般情况下,为什么刚才你也讲到,很多做不成,我觉得在某一个具体方面可能是做得很好,但是它整体上可能还是有一些角度上的欠缺。

  数据猿记者:碳云智能有想过未来的盈利方式吗?

  李英睿:一定程度上,我们可以这样来考虑。我们现在来谈健康大数据变现,我觉得还是为时稍早一些,而且我觉得我们数据的时代更多的是讲一种共享,讲利他,在利他路径里面达到自我可持续的发展。但是有几个角度我觉得是可以来谈的,一个角度认为以前我们讲一个人财富的时候,通常讲一个财富指的是他的,跟钱有关的问题。那么我们可以想象的一个问题,在未来,大家一定会逐渐真正认识到自己最宝贵的财富是健康。那么从这个意义上,我们能够去支撑我们健康的身体相关的一些资源,这些资源在一定程度上具有,类似于钱的属性。所以有的时候我们会把我们碳云智能叫做生命银行,每个人在这个里面的数据类似于银行村看,样本、数据存在碳云的银行里面,我们取出来的时候,取什么东西?银行里面取历史,在我们生命银行里面我们取出来是保证我们健康相关健康服务,我们数据进去能够为我们自身服务,更多构建在类似闭环上的这种商业模式。

  数据猿记者:关注健康的人越来越多,而且健康市场非常大,有些观点就说,从金钱方面看,其实中国人一辈子的积蓄至少超过一半都花在了医院,很重要的原因就是我们年轻时不太关注自己的健康。所以说未来对于日常健康管理包很多人已经觉醒,保健品、健身等行业也火起来了,所以说这个市场还是非常大的,希望碳云智能发展越来越好,今天感谢李总接受我们数据猿的专访,谢谢!


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