最原始的资源来自公立医院，龚健在走访、整合公立医院资源时，亦了解了其痛点。“医患纠纷需要第三方调节、解决方案，这就需要保险产品；病人多医生少，atv，医疗资源缺乏导致医生压力大，提高工作效率显得尤为关键。”他决定从医疗保险及医疗助手两方面切入。

　　自去年年初至9月，直播，团队获取了十几万个数据点，并不断研发、训练医学相关的模型，使其更加精准。

　　9月，经过了9个月的模型训练后，龚健认为时机已经成熟。带着数据、精算模型及智能核赔的风控措施，健康诺在4周内与人保及平安达成合作，推出了第一款医美险。互联网医美平台更美、悦美、美黛拉、真优美均是其客户，总共售出近十万份。

　　与此同时，平台与公立医院及药厂的合作也在进行中，“病历自动写+分诊机器人”的解决方案于12月在部分医院试点成功，预计今年与三百家公立医院达成合作。

　　今年3月，平台与两家合作外资药企亦将正式开始合作，“首先在广东及东北的两个城市落地”。

　　“人工智能健康控费平台”

　　健康诺最为核心的数据库叫Alpha Health(下称AH)，一个深度学习的模型，内含有三大块数据：个体数据、医疗数据、健康保险数据。这些数据在医疗上的人工智能应用分为两部分：医疗运用及保险运用。

　　在医疗运用方面，健康诺研发了分诊机器人、智能病历及智能药物依从性管理。分诊机器人可实现智能分诊，提高分诊准确率；智能病例可识别医生语音，自动生成病历；AH建立模型计算慢病患病基本的体征数据、日常数据和人物背景等数据，从而在药品提供上实现更精准的药物依从性管理。

　　◆ 分诊机器人预计今年5月中下旬正式投入使用

　　而在医疗保险运用上，健康诺为保险公司研发理赔机器人，提供智能报案客户服务；通过图像识别、材料真实性、完整度及相关数据，实现智能核赔。

　　AH吸收、学习健康风险数据、理赔数据后，建立健康风险评估体系，可初步计算出不同群体患特定疾病的大致风险。对于个体投保人，可判断其是否存在骗保行为，辅助保险公司决策。

　　健康诺在医疗、保险上的运用，建立在同一个模型上。结合这两部分数据，除了健康风险评估体系外，AH还健立了个人健康评分，评分可用于享受保险折扣。“不同的健康评分对应不同的价格。”

　　龚健意在结合健康风险评估体系及个人健康评分，实现精准个性化的保险定价、助理诊断、用药指导，“总结来说，就是为用户提供精准个性化的健康服务”。

　　他将其定义为“人工智能健康控费平台”：“通过人工智能的健康服务控制医疗费用、保险费用、药品费用。”对于购买主动管理型健康保险的用户而言，一旦产生相应的疾病，看病的费用由保险承担，超出部分再自行支付。“拿着保险卡直接看病，中间没有现金过程，无现金享受医疗服务。”

　　同时，平台与药企方合作，亦可通过药物控费，针对不同的健康分数在购买药物时给予相应的折扣，“分数越高折扣越低”。

　　龚健的思路很清晰，首先面向医院方，复制保险、医疗、药品三个领域的产品，用户基数扩大后，用更多的数据源反哺AH，从而使模型更精准，不断改进用户体验。“现在面向医院，总有一天我也会面向用户，最终实现人工智能健康控费平台。”

　　然而，与公立医院的合作却十分艰难。在他看来，“公立医院是没有办法被互联网化的，”“想做公立医院数据生意的人非常多，但是我们并没有捷径”。

　　去年年底，他开始寻求与公立医院的合作中，有次他一个人去谈，对面坐着一个院长六个副院长一排人。从中午开始谈，“各种质疑医疗应用和保险应用，回答了大概六七十个问题”，对方并不太能理解人工智能及数据。