2024智慧醫(yī)療行業(yè)研究報(bào)告發(fā)布，醫(yī)渡科技以AI技術(shù)領(lǐng)跑數(shù)智化應(yīng)用

　　在已有的信息化基礎(chǔ)建設(shè)上、在醫(yī)療服務(wù)需求不斷升級的背景下、在大數(shù)據(jù)和人工智能等創(chuàng)新技術(shù)不斷融合下，醫(yī)療信息化的范圍與定義也不斷擴(kuò)大，從院內(nèi)單機(jī)信息化不斷延伸為區(qū)域間、不同機(jī)構(gòu)間數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通與共享應(yīng)用;從患者的病歷信息，拓展到居民的全生命周期健康數(shù)據(jù)以及與健康息息相關(guān)的環(huán)境等信息，成為更加全面、更加數(shù)智化的智慧醫(yī)療建設(shè)。

　　近日，動(dòng)脈網(wǎng)、蛋殼研究院發(fā)布《智慧醫(yī)療建設(shè)：走過數(shù)據(jù)收集與治理階段，正進(jìn)入醫(yī)療數(shù)據(jù)價(jià)值應(yīng)用“戰(zhàn)場”》報(bào)告(以下簡稱“報(bào)告”)。醫(yī)渡科技作為首批憑借自然語言處理和知識圖譜等人工智能技術(shù)進(jìn)入醫(yī)療文本數(shù)據(jù)治理的企業(yè)，其在數(shù)據(jù)治理和數(shù)智化應(yīng)用方面的創(chuàng)新實(shí)踐為行業(yè)樹立了典范，在報(bào)告中被多次提及，并作為企業(yè)案例重點(diǎn)展示。

　　高質(zhì)量數(shù)據(jù)是一切數(shù)據(jù)應(yīng)用的基礎(chǔ)

　　報(bào)告指出，目前，醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，即建立高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)庫已逐步成為各醫(yī)療機(jī)構(gòu)、研究學(xué)會(huì)、藥械企業(yè)及公衛(wèi)監(jiān)管部門的剛需。

　　醫(yī)療數(shù)據(jù)數(shù)智化應(yīng)用過程包括數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)治理、模型訓(xùn)練、應(yīng)用開發(fā)和應(yīng)用服務(wù)。對于不同類型的數(shù)據(jù)，治理過程往往擁有不同的難點(diǎn)和技術(shù)要求。

　　其中，文本數(shù)據(jù)的治理難點(diǎn)在于術(shù)語對齊。文本類數(shù)據(jù)有別于影像，沒有統(tǒng)一的格式且表達(dá)非結(jié)構(gòu)化，每個(gè)書寫的醫(yī)務(wù)工作者對同一名詞有自己的表達(dá)習(xí)慣，病歷內(nèi)容主要以大段非結(jié)構(gòu)化文本形式存在。因此，如何對同一名詞的不同表達(dá)進(jìn)行識別并歸類為統(tǒng)一的表述方式，以及從大段非結(jié)構(gòu)化病歷中提取出結(jié)構(gòu)化的信息，是文本類數(shù)據(jù)的治理難點(diǎn)。其中設(shè)立術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)、快速識別文本并歸于相應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)是核心環(huán)節(jié)。

　　在建立術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)的環(huán)節(jié)，與臨床各個(gè)專科專家的緊密合作必不可少，需要充分了解臨床醫(yī)務(wù)工作者的語言使用習(xí)慣，并從中總結(jié)出共性術(shù)語庫，才能建立被行業(yè)認(rèn)可的術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)，從而在此基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗與歸類。而在快速識別文本環(huán)節(jié)考驗(yàn)的是如何運(yùn)用人工智能技術(shù)提升識別的準(zhǔn)確度與速度。

　　文本數(shù)據(jù)治理需要技術(shù)實(shí)力、經(jīng)驗(yàn)積累、臨床專業(yè)資源缺一不可。醫(yī)渡科技作為首批憑借自然語言處理和知識圖譜等人工智能技術(shù)進(jìn)入文本數(shù)據(jù)治理的企業(yè)，目前已攜手行業(yè)專家及疾病聯(lián)盟建立和出版了疾病數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)19本，解決數(shù)據(jù)非標(biāo)問題;并基于自研垂直領(lǐng)域大語言模型和高質(zhì)量真實(shí)世界研究驗(yàn)證，不斷迭代提升病歷理解相關(guān)技術(shù)實(shí)力，截至2023年9月，醫(yī)渡科技“醫(yī)療智能大腦”YiduCore已授權(quán)處理分析了40多億份醫(yī)療記錄。

　　以AI技術(shù)領(lǐng)跑醫(yī)療數(shù)智化賽道

　　醫(yī)療領(lǐng)域的高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫作為應(yīng)用潛力無限的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，經(jīng)其訓(xùn)練的人工智能與大模型等，能夠在醫(yī)療服務(wù)水平、科研水平、管理水平、疾病預(yù)防水平等諸多維度帶來極大的質(zhì)量提升、效率提高以及成本費(fèi)用的節(jié)約。但產(chǎn)品成熟到商業(yè)落地還需多因素支持，除了產(chǎn)品本身的應(yīng)用價(jià)值，能夠完美解決需求方痛點(diǎn)以外，還需要考量需求方、付費(fèi)方的急迫程度及意愿強(qiáng)度等。

　　目前，醫(yī)療數(shù)據(jù)的數(shù)智化應(yīng)用已逐步在多個(gè)應(yīng)用場景完成市場化驗(yàn)證。

　　其中，對于醫(yī)療機(jī)構(gòu)而言，高質(zhì)量數(shù)據(jù)的最大剛需來自于智慧醫(yī)院建設(shè)的需求。針對這一訴求，科室級別與全院級別的數(shù)據(jù)庫建設(shè)是解決方案的基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上，通過人工智能、大模型等技術(shù)打造的數(shù)智化應(yīng)用將助力醫(yī)院專家及醫(yī)療機(jī)構(gòu)相關(guān)管理者達(dá)成科研及管理訴求。

　　醫(yī)渡科技正是憑借強(qiáng)大的人工智能技術(shù)入局醫(yī)療數(shù)智化應(yīng)用賽道�；�于強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力，醫(yī)渡科技對醫(yī)療機(jī)構(gòu)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理和識別方面有著天然的優(yōu)勢，并且通過 AI 快速掌握各不同醫(yī)療信息系統(tǒng)來源數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與升級邏輯，從而精準(zhǔn)、高效地完成高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫建立。此外，基于對數(shù)據(jù)應(yīng)用的深度理解，可快速將需求方的描述性訴求轉(zhuǎn)化為“技術(shù)語言”，指導(dǎo)具體數(shù)智化產(chǎn)品應(yīng)用的開發(fā)，以極佳的交互體驗(yàn)滿足醫(yī)療數(shù)據(jù)數(shù)智化應(yīng)用需求。

　　報(bào)告指出，目前醫(yī)渡科技已在高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)庫建設(shè)領(lǐng)域穩(wěn)定了頭部地位，為94家高水平三甲醫(yī)院提供了智能化解決方案，助力其在研究、臨床診斷和治療、醫(yī)院管理方面提升效率與質(zhì)量;尤其在科研方面，醫(yī)渡科技憑借先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)及對于疾病的深度理解，為不同的臨床科室建設(shè)了240+個(gè)單中心專病數(shù)據(jù)庫，為10+家國家疾病臨床研究中心建設(shè)了多中心專病數(shù)據(jù)平臺，覆蓋血液、腫瘤、心血管及眼科等領(lǐng)域的80+疾病。高質(zhì)量的疾病數(shù)據(jù)庫為臨床科研提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，大幅度提升臨床科研的效率及質(zhì)量。

　　除落地醫(yī)療機(jī)構(gòu)外，數(shù)據(jù)資產(chǎn)商業(yè)化應(yīng)用落地的另一優(yōu)勢場景是藥物研發(fā)。眾所周知，藥物研發(fā)環(huán)節(jié)高投入、高風(fēng)險(xiǎn)、長周期且成功率低，藥物的研發(fā)環(huán)節(jié)有著極強(qiáng)的醫(yī)療數(shù)據(jù)數(shù)智化應(yīng)用的“需求”，且擁有雄厚的支付實(shí)力，是優(yōu)勢的應(yīng)用落地環(huán)節(jié)。

　　目前，在智慧醫(yī)療建設(shè)服務(wù)企業(yè)，用技術(shù)推動(dòng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫應(yīng)用，助力醫(yī)藥企業(yè)在藥物設(shè)計(jì)、臨床方案設(shè)計(jì)、方案可行性驗(yàn)證、臨床試驗(yàn)、數(shù)據(jù)分析等藥物研發(fā)全流程助力企業(yè)降本增效并已取得顯著成績，該類應(yīng)用正快速成熟，成為醫(yī)療數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)優(yōu)勢的、重要的收入和現(xiàn)金流來源。以醫(yī)渡科技為例，其生命科學(xué)解決方案板塊前十大客戶收入留存率達(dá) 128.2%。

　　持續(xù)完善數(shù)據(jù)應(yīng)用商業(yè)閉環(huán)

　　報(bào)告指出，醫(yī)療行業(yè)因其復(fù)雜性、特殊性和專業(yè)性，對于新興技術(shù)的應(yīng)用與融合往往經(jīng)過更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目剂浚�也因此技術(shù)落地相較其他行業(yè)周期更長。2015年前后，人工智能的應(yīng)用開始逐步滲透到醫(yī)療行業(yè)，企業(yè)憑借技術(shù)實(shí)力或數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，開始加速對醫(yī)療的理解或?qū)�技術(shù)的運(yùn)用，探索人工智能與醫(yī)療數(shù)據(jù)應(yīng)用的有效結(jié)合方式。數(shù)據(jù)治理，打造高質(zhì)量、可應(yīng)用的數(shù)據(jù)庫是這一探索的基石。

　　高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫的成功建立，需要掌握臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)書寫習(xí)慣、留存方式，需要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理標(biāo)準(zhǔn)并需要足夠強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力快速處理海量的數(shù)據(jù)。這需要專業(yè)、技術(shù)和時(shí)間的積累。經(jīng)過近年人工智能的快速發(fā)展、政策的大力支持，企業(yè)“熬”過了積累期，目前高質(zhì)量數(shù)據(jù)庫建立的條件與能力已成熟，基于此的數(shù)據(jù)價(jià)值應(yīng)用也因此進(jìn)入了快速發(fā)展通道，開始在多應(yīng)用場景商業(yè)化落地。

　　醫(yī)渡科技作為醫(yī)療數(shù)據(jù)治理領(lǐng)跑者，自2014年成立以來，截至2023年9月30日，已授權(quán)處理分析了40多億份醫(yī)療記錄，在醫(yī)學(xué)知識、知識圖譜和高質(zhì)量醫(yī)療數(shù)據(jù)處理能力上都擁有大量積累。“熬”過積累期的醫(yī)渡科技，正在加速完善針對醫(yī)療機(jī)構(gòu)、藥械企業(yè)、醫(yī)療保險(xiǎn)等的數(shù)據(jù)服務(wù)商業(yè)閉環(huán)。

　　“醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺和解決方案”為醫(yī)院、監(jiān)管機(jī)構(gòu)及政策制定者提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案，總體覆蓋醫(yī)療機(jī)構(gòu) 1700 余家、監(jiān)管機(jī)構(gòu)及政策制定者38個(gè)。

　　“生命科學(xué)解決方案”服務(wù)于藥械企業(yè)，全面支持藥物臨床研發(fā)、真實(shí)世界研究和商業(yè)化 的全流程，為企業(yè)降本增效，助力藥械企業(yè)從研發(fā)到商業(yè)化的全面成功。目前已擁有 131 家活躍生命科學(xué)領(lǐng)域客戶，且前十大客戶收入留存率達(dá) 128.2%。

　　“健康管理平臺和解決方案”涵蓋了慢病管理、商保及惠民保等，為居民提供閉環(huán)健康管理。目前，惠民保服務(wù)已經(jīng)累計(jì)覆蓋 4 省 12 市;“血糖管理軟件”于 2022 年獲二類醫(yī)療器械證，并被納入天津惠民保健康管理付費(fèi)服務(wù)、入選海南省“2+3”健康服務(wù)包項(xiàng)目。

　　此外，醫(yī)渡科技于2023年發(fā)布了自研的醫(yī)療垂直領(lǐng)域大語言模型，持續(xù)迭代YiduCore核心算法，并基于大模型技術(shù)，對原有的數(shù)據(jù)治理、醫(yī)院管理、臨床科研、臨床診療等多個(gè)場景的解決方案進(jìn)行了煥新升級。

　　未來，圍繞幫助醫(yī)療機(jī)構(gòu)更高效、高質(zhì)量運(yùn)轉(zhuǎn)，幫助患者更便捷、精準(zhǔn)就醫(yī)，幫助企業(yè)更極致降本增效，幫助相關(guān)監(jiān)管部門更實(shí)時(shí)把控情況并制定相關(guān)決策等維度，醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用價(jià)值將被不斷挖掘，商業(yè)化落地場景也會(huì)逐步增多。憑借先行者優(yōu)勢，在這場醫(yī)療數(shù)據(jù)價(jià)值應(yīng)用“戰(zhàn)場”上，醫(yī)渡科技具備強(qiáng)勁競爭力。

（責(zé)任編輯：華康）