企业家看两会｜科亚医疗焦桐：加强人工智能在基层医疗的应用 人工智能在基层医疗机构的应用

企业家看两会｜科亚医疗焦桐：加强人工智能在基层医疗的应用

新京报贝壳财经讯（记者孙文轩）3月5日，十四届全国人大一次会议在北京人民大会堂开幕，国务院总理李克强代表国务院向大会作政府工作报告。为此，企业家们也纷纷发表感言。

报告提到，要推动优质医疗资源扩容下沉和区域均衡布局。基于此，科亚医疗合伙人焦桐针对AI医疗领域未来的高质量发展提出了建议。他提到，疫情期间，在医疗资源普遍紧缺的形势下，AI的价值被广泛认可，在经济快速复苏的当下，AI在医疗领域的应用和思路愈发清晰，但仍有很多问题制约其发展，需从国家政策和行业共识层面上共同努力解决。

焦桐表示，AI+医疗能够有效缓解我国医疗资源不均和不足的问题，理应成为“刚性”需求。首先，每年中国医疗影像数据以30%的速度增长，而影像医生的增长速度只有4%。也就是说，医学影像医生的增长速度是医疗机构诊疗需求增长速度的十分之一，医生超负荷运行,医疗影像工作处于极为饱和的状态。“AI影像辅助诊断类产品正是为解决这一问题应运而生，且其价值已得到普遍验证。”

其次，我国优质医疗资源依旧主要集中于大城市、大三甲医院。近年来，基层医疗机构虽然正逐步补齐了大型医疗设备等硬件建设的短板，但由于专业人员数量及水平不足，诊疗服务能力与国家和省级头部医疗机构相比差距甚大。使得百姓对基层医疗机构的满意度和信心度不足。AI无地域性限制的特点使得其能够灵活融入多级诊疗网络，助力基层诊断能力的提升。

基于此，在医疗资源供给和医疗保障能力有限的情况下，焦桐提出三个维度的建议：

第一，加强人工智能在基层医疗的应用，引领带动基层医疗机构诊疗水平提升。国家应加快推动AI在基层的应用，高效提升基层医疗服务的水平和能力，建议将人工智能辅助诊断系统纳入基层医疗机构智慧医院建设的必选项，让基层医生在AI的帮助下能够完成精准的疾病筛查和诊断。只有基层医疗机构服务能力提升了，我国整体诊疗水平才会迈上新台阶。

第二，加大区域医疗平台智慧信息化建设力度。以区域医疗中心为核心组成覆盖县乡的多级医联体智慧信息化平台，建议在这个平台里上级医疗机构要借助人工智能等技术手段，面向基层提供远程影像诊断、技能培训等服务，达到提升基层影像诊断能力的同时，促进检查检验结果实时查阅、互认共享。通过共享先进医疗设施、互认检查检验结果、AI辅助诊断、专家业务指导等方式，达到共享区域内优质医疗资源，缩小城乡医疗卫生服务差距，提高基层医生诊疗服务能力，提升百姓看病就医获得感。

第三，在医疗资源供给和医疗保障能力有限的情况下，建议充分利用人工智能促进心血管尤其是冠心病的防控。冠心病在我国呈现高发和低龄化的趋势,死亡率也呈现上升的趋势,成为威胁我国人民健康的重要“杀手”。人工智能筛查可以协助医生实现早期发现心脏冠状动脉等病变,建议推动AI创新医疗器械产品进医保，将极大促进人工智能医学影像产品的规模化应用，将优质资源辐射更多人群。为冠心病患者提供更精准的早期筛查，精准诊断，更优的长期管理方案，减少患者疾病痛苦及治疗费用，减轻医保负担，社会经济效益显著。

“随着科技的进步和政策的完善，相信未来医疗AI将更加深入到临床诊疗路径中，不断提升医生的诊疗质量和效率，让更多患者获益，加速健康中国2030目标的实现。”焦桐说。

编辑王琳琳

校对柳宝庆

医疗最佳伙伴 人工智能解决基层医疗难题

现在人民收入确实增加了，生活水平也提高了，但是“看病难”的问题却越来越让老百姓们头疼。

2014年全国医疗机构总诊疗人次超过76亿，而基层医疗卫生的诊疗人次从2009年的62%下降到58%，大医院人满为患和基层医疗机构利用不足的问题并存，既浪费了资源，影响了医疗服务体系的整体效益，也推高了医疗费用，加重了患者负担和医保资金的支付压力。为了更好地让医疗资源合理利用，分级诊疗政策应运而生，此外互联网医院同样在疯狂的生长。

分级诊疗解决医疗问题

在分级诊疗下，基层医疗卫生机构的功能定位为：提供基本医疗和基本公共卫生服务，其中基本医疗是为诊断明确、病情稳定的常见病、慢性病稳定期、急性病康复期、老年病、晚期肿瘤患者提供首诊、转诊、连续性管理等服务。目前我国基层医疗卫生机构的数量和财政补助规模不断增加，但仍存在政策引导缺失、服务能力不足、双向转诊通道不畅、信息化建设滞后等问题。

贵州一直是医疗改革的模范生，在2016年12月，贵州省人民政府办公厅正式印发了《贵州省加快推进分级诊疗制度建设实施方案》，针对贵州省基层医疗机构的不足，围绕贵州省医疗服务发展现状，提出全面的解决方案。

在今年3月份贵州省人民政府新闻办公室举办了《贵州省加快推进分级诊疗制度建设实施方案》新闻发布会，在会上提出贵州全面开展分级诊疗试点工作，提出到2017年，居民2周患病首选基层医疗机构的比例达到70%以上，到2020年，分级诊疗服务能力全面提升，保障机制更加完善，基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动的分级诊疗模式基本形成，符合省情的分级诊疗制度基本建立。

贵州省卫生计生委副主任张光奇表示，分级诊疗就是要按照疾病的轻、重、缓、急及治疗的难易程度进行分级，不同级别的医疗机构承担不同疾病的治疗，实现基层首诊和双向转诊。全面推进分级诊疗对满足人民群众快速增长的医疗需求，缓解看病难看病贵问题具有十分重大的意义。

广东省500亿改进基层医疗

在我国，基层医疗一般意义上指的是县乡村三级医疗机构，包括县级人民医院、社区卫生服务中心、乡镇卫生院、村卫生所（室）等，基层医疗卫生机构，主要面向本机构服务辐射区域的居民提供基本公共卫生服务和基本医疗服务。

基层医疗机构主要承担社区居民和集体单位的传染病预防、控制和传染病人的管理、社区开展的妇幼保健工作、慢性非传染性疾病的一级预防为主的管理工作、建立社区居民健康档案等责任。

慢性病已经成为困扰我们生活的一大因素，2012年我国慢性病死亡占疾病死亡人数的86.6%，其中脑卒中死亡人数占慢性病死亡的51%，占总死亡的44.2%，此外高血压，高血脂，高血糖等问题也困扰着数以亿计的居民，原卫生部副部长、中华预防医学会会长、“健康中国2030战略研究组”首席专家、中国工程院院士王陇德认为未来十年是我国慢性病爆发期，需要得到所有人的重视。

原本应该是健康防护网末梢神经的基层医疗机构，因为硬件设施、人才缺失等各种原因导致基层医疗机构逐渐失去了居民的信任。

计划经济时代，基层医疗机构取得的成绩有目共睹，随着市场经济的发展，医疗资源配置和利用由基层医疗卫生机构向城市公立医院流动，基层医疗卫生机构服务能力被不断削弱，医疗资源配置和利用的“倒金字塔”问题开始形成。

但是，我国人口基数重大，伴随着人口老龄化的到来，需要占用的医疗资源逐步上升，但是大型医院承载能力有限，还是需要众多基层医疗机构焕发生机，2016年8月，习近平总书记在全国健康大会上强调，要坚持问题导向，抓紧补齐短板，加快推进健康中国建设，努力全方位、全周期保障人民健康。

近日，广东省卫生计委在广州召开2017年广东省卫生计生工作会议。会议中提出，年底广东省将投入500亿元，加强基层医疗卫生服务能力建设项目，推动基层服务能力，实现根本性提升。

资金主要用于基层医疗机构修缮、基层医生大夫的补助和奖金以及人才培养等，预计建设45家县级医院，将全科医生规范化培训的每年招生规模从750名扩大到1080名，并每年转岗、在岗培训4000名全科医生，从2017年起，按照乡镇卫生院（社区卫生服务中心）的核定编制数以及每人每年1万-1.2万元的标准核拨事业费。

互联网医院解决患者需求

互联网是一个很神奇的东西，刚刚出世几十年就已经改变了数千年来的生活习惯，如今任何和我们生活相关的事情都能够和互联网产生联系，医疗便是其中之一，近些年来越来越多的企业想要通过互联网解决医疗的问题，比如挂号，比如买药，去年国务院办公厅印发了《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》，大力推进“互联网+医疗”，国内互联网医疗创业环境的开放程度已经到了最好的时期。最近互联网医院更是疯狂发展，席卷了各大互联网医疗企业。

互联网医院所主张的是：生病了不用去医院，在家实现问诊，千里之外的名医“接单”，并给出治疗方案，药品通过网络配送，患者在家签收。但是卫生部的66号文件里就明确规定，如果一家互联网公司没有医疗机构的资质，就只能做咨询，不能做诊断、不能做治疗、不能开处方。所以互联网和医院结合成为了必然产物。

远程医疗帮助最大的是当地医疗资源欠发达的地区。当地百姓也有健康的需求，可你会发现当地的医生很少，医生的治疗也堪忧，这种情况下患者当然希望通过互联网找到发达地区的优质资源。互联网医院的出现，让远程医疗更加方便。

医疗人工智能是完美补充

去年，新乡医学院管理学院院长孟勇教授对6766名农村居民、2983名城乡医生、4400名患者进行的调研报告，基层医生能力不足是阻碍基层医疗正常运转的主要因素，但是医生是一个很需要经验的行业，在短时间内很难批量创造医生；

廖杰远曾说，全国的心血管疾病患者将近3亿人，慢性呼吸道疾病超4000万人，中国有一半的人都是不健康的，另外还有3亿肥胖人群，他们是各类慢性疾病的潜在发病对象。如此庞大的群体，即便是互联网医院，也无法满足他们的看病需求。此外人文关怀的缺失也是需要解决的问题。

优质医疗资源短缺又是全球面临的共同问题，这就需要医疗和科技界人士在现有的医疗资源供求环境中挖掘“增量价值”，创造出提高效率的解决方案以普惠大众。摆在医疗机构管理者和科技企业家们面前的是，如何将顶尖医学专家的学识和诊断经验进行快速复制，训练成更多模拟专家诊断路径的“人工智能医学专家”。

港中文教授汤晓鸥称，学界一直在研究将计算机视觉、人工智能的技术用到日常生活中，但直到深度学习出来，计算机的识别能力提升之后，这种大规模应用才能够实现。港中文大学校长徐扬生出席活动时曾表示，智能革命应该围绕心脑革命，智能时代会到来。

基于深度学习的人工智能图像识别能力，可以用在医学图像的识别和分析上。与传统的图像识别算法不同，识别医学图像需要算法具有极高的准确率和可靠性。并且从操作性上来说更是十分简便，只需要简单的培训就可以使用。

如今在肺癌、乳腺癌、宫颈癌、肝癌等癌症上以及皮肤病和眼底病的筛查上，人工智能辅助诊断模型已经取得媲美人类顶尖医生，并且开始在临床上辅助医生工作。

比如我国糖尿病患者已经超过一个亿，糖尿病最可怕的就是它的并发症，糖尿病性视网膜病变就是糖尿病最常见的并发症之一，糖尿病患者发病率约为25%~38%，失明几率较非糖尿病患者高25倍并且不可逆，国内医疗领人工智能领先企业Airdoc在很早之前就意识到了糖网的可怕，花费大量时间从多家国内外顶级医院收集了数十万张眼底照片，构建超过100层卷积神经网络，最终在顶级眼科专家的帮助下研发了Airdoc糖尿病性视网膜病变辅助诊断模型，在灵敏性和特异性等主要指标上，获得了和人类医生相当的结果。

《“十三五”国家信息化规划》“健康中国信息服务行动”表示，推动健康医疗相关的人工智能在疾病预防、卫生应急、健康保健、日常护理中的应用，鼓励构建线上线下相结合的智能诊疗生态系统，推动医学检验检测、影像诊断等服务专业化发展。

把院士级别的看病本事，带到基层医院成为医生小助手，更好的辅助医生工作，这就是人工智能可以解决的实际问题。

智能影像辅助诊断在基层医疗机构的应用模式研究

评价指标：AUC是根据一系列不同的二分类方式（分界值或决定阈），以真阳性率TPR（灵敏度）为纵坐标，假阳性率FPR（1-特异度）为横坐标绘制的曲线。其曲线下面积为AUC。

1.3运行结果

目前某市影像中心积累的远程影像诊断报告及相应的图像达29841例，均为大型医院出具的诊断报告，利用上述技术，基于这些数据资料进行相关模型训练。对常见25类疾病进行检测，准确率达90%以上，具体检测结果见表1。

2应用模式

2.1主要业务流程及规范

2.1.1主要业务流程

近年来，随着政府对基层医疗卫生机构投入的加大，基层医疗机构普遍配套了X线、B超、心电等设备，但基层医疗卫生机构仍然存在有拍片的技师但缺乏专业诊断医师的困境。为破解该困境，某副省级城市建立了全市统一的区域诊断中心信息平台，基层医疗机构通过该平台可以与上级医院开展远程诊断应用。具体业务流程为：①患者到基层医疗机构就诊，基层医疗卫生机构为患者开检查单并为患者拍片；②影像图像通过区域诊断中心信息平台共享至二、三级医院或第三方检查机构（诊断中心）；③二、三级医院及第三方检查机构通过本机构的PACS系统打开基层医院上传的影像图像，由专业的医师书写诊断报告和审核报告，并进行电子签名；④检查报告通过区域诊断中心信息平台推送至基层卫生信息系统，基层医生直接在本机构的系统查看并为患者打印报告，患者也可以通过微信公众号或小程序自助查询报告。

图1智能胸片诊断架构

2.1.2相关政策及业务规范区域诊

断中心的实施要求政策先行，由各区结合本区实际制定“远程医学影像中心工作实施方案”，明确远程影像的业务流程、职责分工、费用分成等，上下级医院依据实施方案签订协议，进一步明确双方义务和职责。以该市某区为例，某区制定的实施方案中明确了影像检查费用按照社区医院标准收费，经基层医院与上级医院协商，统一按6:4比例进行费用分成，基层医院收取的6成费用含设备检查费和诊断初筛费，上级医院收取的4成费用含报告书写和报告审核费，上级医院的费用每季度结算一次，由区财政统一跟上级医院进行结算；该区的方案还制订了科学考评机制，根据报告书写及审核数量、报告修改率等，定期进行考核评价，同时规定医院报告的书写和审核人员需要电子签名，遵循“谁诊断、谁负责”的原则，明确了责任界定。

2.2主要应用效果

经过验证的AI胸片辅助系统模型嵌入了该市统一的区域诊断中心信息平台中，不但能自动识别并定位可疑病灶，还会提醒医生复审可疑影像图像，针对可疑给出相应辅助建议。基层医疗机构为患者拍片后，可以通过辅助诊断系统进行初步诊断，然后有针对性地为患者申请上级医院的医生进行阅片，提高医疗效率和质量；该功能也可以辅助上级医院的医生进行阅片，提高诊断效率，同时上级医院给出的最终诊断也能及时反馈给AI胸片辅助系统模型，不断完善模型，提升AI胸片诊断的准确率。

通过该应用，患者在基层医院拍片后，30~60min之内就能拿到上级医院出具的诊断报告，以社区医院的价格就能获得三级医院的优质诊断服务。而AI胸片辅助系统作为区域影像中心信息平台的重要应用，目前已在该市7个区推广实施，并取得良好效果。截至2021年9月，全市7个区的智能胸片辅助系统的业务量已达84153次。从长远看，AI影像辅助诊断可以为该市的基层医疗卫生机构培养专业的诊断医师，可为提升基层医生的诊断水平提供很好的技术支撑。软件界面见图2。

图2人工智能胸片辅助系统

2.3主要亮点

2.3.1区域统筹建设与提升基层诊

断能力目前AI影像辅助诊断主要在大医院应用较广泛，并且一般由医院自行建设。而基层医院由于基础薄弱，对AI影像辅助诊断的需求更加迫切。上述AI胸片诊断系统由该市卫生行政部门统筹建设，嵌入该市的区域影像诊断中心信息平台，为各级医疗卫生机构，包括基层医院，二、三级医院提供统一的、同质化的AI辅助诊断服务。通过AI辅助诊断和上级医院提供的远程诊断服务，让患者在基层医院就诊就能享受到大医院的功能诊断服务，让基层医生在业务过程中，不断学习和提升自身的诊断水平，从而提升基层的服务能力。

2.3.2技术与业务紧密结合与提升跨机构业务协同应用效果该市以

需求为导向，技术与业务紧密结合，配套了区域诊断相关政策和业务规范，促进了跨机构远程诊断业务的可持续发展。首先，从全市的层面，印发了《某市关于推进区域诊断中心平台建设的通知》（以下简称《通知》），明确了市级统筹建设信息平台，避免重复建设。同时考虑到基层医疗机构收支两条线管理及各区财政投入水平不一的现状，《通知》要求各区结合本区的实际情况，配套相关的政策和业务规范，在区层面统一业务规范、明确费用分成，为区域诊断业务的开展提供政策保障。

3展望

本研究运用AI深度学习技术，建立了影像辅助诊断模型，并应用于胸片辅助诊断。下一步将基于区域全民健康信息平台，通过平台跨系统集成食管癌、肺癌、乳腺癌、胃肠癌、糖尿病视网膜病变等高发病种的疾病诊断模型，建立全市统一的病种库，依托区域检查检验中心，搭建AI诊断决策支持系统，帮助医生提高阅片率，减轻二、三级医院医生的阅片工作量，进一步提升基层的阅片诊断能力。另一方面，将图像信息与语义信息相结合，研究从单一科室辅助诊断向多科室辅助诊断、治疗方案推荐及预后风险分析方向发展，进一步促进人工智能的创新服务。

邀请函

论坛信息

时间：2023年3月23-24日

地点：中国·宁波

组织机构

主办单位：宁波大学

承办单位：宁波大学智能医学与生物医学工程研究院

宁波镇海天使产业园

协办单位：中翰生物医药产业园

支持单位：中国基本建设优化研究会生命科学与医疗产业工作委员会

运营单位：宁波星骥科技服务有限公司

宁波易肯资讯科技有限公司

大会主席：

姚育东教授

加拿大工程院院士

美国医学与生物工程院Fellow

钱唯教授

美国医学与生物工程院Fellow

论坛主题/形式

主题：数字科技助力健康医疗，人工智能赋能医学发展

形式：专题报告+精品展区+特色活动+学术论文

特色活动说明：根据论坛及参会代表的需要，将组织若干场闭门研讨会、头脑风暴、专题对接会等

日程总览

3月22日14:00-20:00论坛签到

3月23日09:00-12:00

1、论坛开幕

2、主论坛:数字经济时代医疗与医学领域发展现状和展望

12:00-13:30午餐

13:30-17:30

主论坛：人工智能技术赋能医疗与医学发展

18:00-20:00招待晚宴

3月24日09:00-12:00

分论坛一：先进诊断检测技术与装备论坛

分论坛二：智能医疗器械装备论坛

分论坛三：特色中医药发展论坛

12:00-13:30午餐

13:30-17:00

分论坛一：先进诊断检测技术与装备论坛

分论坛二：智能医疗器械装备论坛

分论坛三：特色中医药发展论坛

拟邀嘉宾（持续更新中）

姓名

单位、职称/职务

姚育东

加拿大工程院院士、美国医学与生物工程院Fellow

钱唯

美国医学与生物工程院Fellow

滕皋军

中国科学院院士、东南大学医学院及附属中大医院院长教授

蔡林涛

中科院深圳先进技术研究院研究员、美国医学与生物工程院Fellow

万明习

西安交通大学生命科学与技术学院教授、杰青

王雪梅

东南大学生物科学与医学工程学院教授、杰青

章毅

俄罗斯工程院外籍院士、四川大学智能交叉技术研究中心主任教授

李劲松

之江实验室网络健康大数据研究中心主任、浙江大学教授

倪中华

东南大学机械工程学院院长、教授

谢庆国

中国科学技术大学信息科学技术学院教授、杰青

杜一平

上海交通大学生物医学工程学院教授

谢叻

上海交通大学医疗机器人研究院教授

梁栋

中科院深圳先进技术研究院医工所所长、杰青

吴爱国

中科院宁波材料技术与工程研究所慈溪医工所所长、杰青

廖洪恩

清华大学医学院教授

吴嘉瑞

北京中医药大学中药学院教授

李凯

浙江中医药大学技术与信息工程学院教授

拟邀重点单位（持续更新中）

科研机构技术专家、医生、医疗器械和医药等公司代表、政府、协会等

1、科研机构

清华大学

上海科技大学

北京大学

华中科技大学

中南大学

大连理工大学

浙江大学

北京化工大学

武汉大学

北京师范大学

东南大学

北京理工大学

东北大学

首都医科大学

复旦大学

电子科技大学

宁波大学

北京中医药大学

天津大学

成都中医药大学

重庆大学

浙江中医药大学

郑州大学

长春中医药大学

湖南大学

上海中医药大学

山东大学

河南中医药大学

吉林大学

南京中医药大学

同济大学

辽宁中医药大学

四川大学

山东中医药大学

吉林大学

哈尔滨工业大学

兰州大学

广州中医药大学

南京大学

湖南中医药大学

苏州大学

安徽中医药大学

中山大学

天津中医药大学

上海交通大学

中国科学技术大学

西北工业大学

北京航天航空大学

北京科技大学

西安电子科技大学

北京邮电大学

杭州电子科技大学

天津医科大学

黑龙江中医药大学

温州医科大学

中科院自动化研究所

浙江工业大学

中国科学院深圳先进技术研究院

西安交通大学

中科院宁波材料技术与工程研究所

……

中科院苏州生物医学工程技术研究所

2、医院

浙一医院

北京大学第一医院

南方医院

北京大学人民医院

华山医院

宁波大学附属医院

仁济医院

四川大学华西医院

北京协和医院

天津医科大学总医院

武汉同济医院

天津医科大学第二医院

湖南湘雅医院

中国人民解放军总医院

商会仁济医院

华中科技大学同济医院

上海长海医院

南方医科大学南方医院

商会仁济医院

郑州大学第一附属医院

武汉协和医院

中山大学第一附属医院

上海中山医院

浙大医学院附属第一医院

江苏省人民医院

中山大学孙逸仙纪念医院

武汉大学人民医院

中国医科大学附属第一医院

参考议题（持续更新）

主论坛

1.基于人工智能的临床诊疗决策支持系统

2.人工智能在医疗医学领域的应用和发展趋势

3.从诊断到治疗的智能解决方案

4.基于人工智能的临床诊疗决策支持系统

5.医学人工智能数据库的建设和现状

6.医学大数据高性能计算及医疗云平台探索

7.基于5G的远程医疗平台建设

8.医疗物联网关键技术研究和装备开发

9.人工智能技术在医药制造中的应用

10.医疗器械认证解读

11.医疗企业“专精特新”发展

……

先进诊断检测技术与应用论坛

1.基于分子影像的重大疾病诊断和治疗

2.基因检测与体外诊断技术

3.机器视觉、深度学习在医学影像、图像识别分析中的应用

4.磁共振成像系统关键技术

5.光学成像技术在生物医学的应用

6.慢性病、重大疾病（癌症）的早期精准诊断的关键技术

……

智能医疗器械装备论坛

1.智能辅助诊断、辅助检测、辅助分诊产品和系统开发

2.辅助诊断、辅助检测、辅助分诊的人工智能算法

3.面向内外科手术的智能辅助治疗产品的开发

4.外科、康复、专科机器人的开发与应用实践

5.检测生理参数的智能监护产品的开发

6.人工智能医疗器械数据中心开发

……

特色中医药发展论坛

1.中医辨证论治智能辅助系统应用

2.脉诊仪、目诊仪、舌诊仪、四相仪等智能中医诊疗产品的开发应用

3.中医健康管理信息采集装备研究

4.智慧中药房建设

5.中药先进制造技术

6.计算机辅助中药设计与分析

7.中药标准体系建设及质量控制评价

……

论文投递

征稿范围：医疗器械和装备关键技术、医药开发、诊断技术、医学影像技术、智能医学、医疗大数据、医疗物联网和互联网等，与生物医学相关，不限于上述内容，具体可咨询会务组。

初稿截至时间：2023年2月15日

合作期刊及投稿说明另行通知

会务组联系方式

参会、赞助、投稿咨询

陈园军手机:13918264183（同微信）返回搜狐，查看更多