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森亿智能朱珉:用数据+AI,助力中国公立医院加速“数字化转型”

来源:镁客网
2021/11/6 13:12:40
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导读:在公立医院“数字化”大潮下,森亿智能正在用AI+数据助力转型。
  中国公立医院正经历着一场大变革。
 
  今年6月17日,国务院办公厅印发了《深化医药卫生体制改革2021年重点工作任务的通知》。《通知》指出,要推进全民健康信息化建设,包括制定全国医疗卫生机构医疗健康信息互通共享实施方案,加强智慧医院建设,推动人工智能(AI)、第五代移动通信(5G)等新技术应用。
 
  紧接着,10月14日,国家卫生健康委和国家中医药管理局制定的《公立医院高质量发展促进行动(2021-2025年)》印发。其中特别指出,将信息化作为医院基本建设的优先领域,建设电子病历、智慧服务、智慧管理“三位一体”的智慧医院信息系统,完善智慧医院分级评估顶层设计。
 
  镁客网观察到,在陆续推出的文件的细则中,“高质量发展”、“智能化”和“智慧医院”成为了被反复提及的核心词汇。可以预见的是,以实施国家健康战略、保障人民健康权益为己任的中国公立医院,其已持续多年的“数字化”的脚步正在加速,并亟需从过往的“信息化”进一步升级,大步迈向数据化和智能化。
 
  而要实现数字化转型,就离不开“数据”和“人工智能”的帮助。那么,如何理解数据对于公立医院数字化转型的意义?人工智能技术,又该怎样“赋能”公立医院?
 
  为了解答这些疑问,镁客网有幸采访到了森亿智能首席医学信息官:朱珉博士,并就以上问题做了深入的交流。
 
  数字化转型中,“数据”是核心
 
  记者注意到,在公立医院的数字化转型中,“数据”作为一个随着“信息化”基础建设的逐步完善而必然诞生的产物,正在受到越来越多的重视。
 
  像森亿智能所推出的SYNERGY智慧医院解决方案,其以智慧医院建设为核心、以人工智能和大数据技术为支撑。数据,绝对是贯穿其服务能力的“地基”。
 
  而不同于其它竞争对手,森亿智能不仅关注三甲医院的“数字化”转型,其它各级医院也是其服务对象,这缘于对数据的理解有其独到之处。
 
  “现在国家在推医联体政策,也就是建立‘基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动’的分级诊疗模式。所以现在医院之间的业务是一个协同和联动的框架。如果单纯只聚焦在某一层,必然会导致方案的碎片性和服务的不完整性。”
 
  朱珉告诉记者,只关注某一层级医院的数据,容易造成:​在为患者做健康档案和360度健康管理时,是建立在残缺的数据之上的。从而引起信息缺损、决策片面、诊疗方案不完整等问题,并最终让评估结果无法达到最佳效果。
 
  所以,作为一家拥有开放心态、聚焦数据分析的平台,森亿智能正积极参与和支持各层级医院的数字化转型。
 
  同时 ,医院业务系统建设的不断完善,产生了海量的医疗数据。怎样才能智能化地分析这些海量数据,成为了厂商们不得不面对的艰巨挑战,也是比拼实力的一块“试金石”。
 
  朱珉告诉记者,“获取数据只是第一步,随后需要对数据进行治理并最终获取到高质量数据,然后再提供相应的算力和算法来进行分析,最后用数据指导实际工作,完成“抽取、交互、共享和再利用”的全流程。
 
  人工智能算法,要和场景绑定
 
  今年4月,世界科技巨头Microsoft豪掷197亿美元,全资收购了AI医疗公司Nuance,而后者的人工智能软件已经部署在了全美3/4的医院中。据统计,超过55%的美国医生(包括75%的放射科医生),以及77%的美国医院都在使用Nuance的人工智能解决方案。
 
  这意味着,人工智能在医疗行业的应用,正在全球范围内被认可、接受甚至是“主动拥抱”。传统的仅限“医生-患者”双主体的医疗场景,也因此而得到改变。
 
  放眼国内,善于用AI为医院提供服务的森亿智能,对人工智能是如何来“赋能”医疗行业,也有着自己的看法。
 
  “算法要最大限度发挥其价值,需要和场景绑定在一起。”
 
  朱珉告诉记者,森亿智能非常看重人工智能与场景的结合。同时,在对人工智能的方向上有着两个维度的思考。
 
  “对于人工智能我们是从两个维度来看的,其中一个维度是持续的对算法、算力的迭代和提升。森亿智能会不断地在内部算法库里积累一些像非监督制学习、监督制学习等部署;
 
  另一个维度就是要和场景进行紧密的绑定和赋能。比如患者服务、临床诊疗、智慧管理、科研创新、医疗的区域协同、患者的居家照护等等,这些是我们后面需要深耕的场景。”
 
  记者观察到,在人工智能方向,森亿智能已经结合医院的防治场景有了不少的成功案例。目前,其AI模型还助力了医院的科研突破。
 
  像今年8月,上海儿童医学中心·上海智慧儿科临床诊治技术工程技术研究中心,就与森亿智能联合撰写了一篇关于儿童脓毒性休克预警模型的科研论文,在SCI期刊Frontiers in Oncology-Hematologic Malignancies (影响因子6.244)上完成了发表。而该论文的研究结果显示,在森亿智能AI模型的助力下,临床医生可以提前24小时预测发热粒缺患儿发生脓毒性休克,指导临床干预,减少患者发生休克的风险。是森亿智能AI技术助力医院科研工作的又一典型案例。
 
  “所以我们基本上对人工智能是这样一种定位:它是一个解决方案的闭环,是一个算法和场景的深度结合,并且最终要聚焦在业务的临床需求和用户的价值导向上”,朱珉这样告诉记者。
 
  技术是护城河,但对客户的理解更为重要
 
  记者注意到,成立于2016年的森亿智能,目前已经成为了该赛道的“领跑者”,在短短几年的发展时间内,已经拥有了150家以上的三甲医院客户,同时在资本市场也备受认可。
 
  通过与朱珉的交流,记者发现,森亿智能之所以能在重重竞争中脱颖而出,原因是多方面的。
 
  “我们公司的创始人兼CEO张少典博士,之前是在哥伦比亚大学研读自然语言处理方向。这让我们团队相较其他一些公司,在自然语言处理这种文本的分析上有着与生俱来的核心技术优势。像把临床的海量、描述性的文本散乱数据,通过人工智能抽离出有序的结构化数据等方向,都是森亿智能的强项。”
 
  在团队组织架构的安排上,森亿智能也有其独到之处。目前,不少人工智能企业专注于算法和算力的提升,而森亿智能强调的是“三重驱动”,团队中的人才,既要能懂算法和算力,还要懂IT,更要对医学有深刻理解。目前,团队中已经有数百名医学专业出身的成员。他们对客户实际场景的理解、临床业务的需求等,在认知上理解得更为深刻。
 
  朱珉告诉记者,相比之下,客户对森亿智能的成就更为重要。
 
  “通过和150家以上的国内顶流的医院合作,让我们能够向专家们学习,从而对临床的前沿性需求有更多的洞见和认知,并以此推动了解决方案的研发,并最终形成了公司的“护城河”。可以说,高质量的客户促成了森亿智能的高速发展,所以我们非常感恩客户的帮助。”
 
  随着入局该赛道的企业越来越多,整个行业的发展正呈“加速”态势。对于森亿智能来说,众多客户和资本方的认可,已充分证明了其实力。随着中国公立医院“数字化”大潮奔涌而来,以最优化每一个医疗决策为使命的森亿智能,有望借助技术优势和更多落地场景,助力公立医院高质量发展。

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