脚踏大数据与人工智能,腾迈智医如何智能化实现分级诊疗?

亿欧网  •  扫码分享
我是创始人李岩:很抱歉!给自己产品做个广告,点击进来看看。  
脚踏大数据与人工智能,腾迈智医如何智能化实现分级诊疗?

2017年什么最火? 人工智能 肯定算一个,2014年被贵州省定为“弯道超车”关键的“ 大数据 ”肯定也算一个,成立于2008年的 腾迈智医 “很幸运”站在这两大风口上,这家基于大数据、人工智能的创业公司,通过为医院搭建 HIS (Hospital Information System)逐步建立数据节点,在近10年间不断摸索医疗人工智能产品, 希望通过人工智能技术实现分级诊疗落地,帮助基层医生也能实现准确高效诊疗

2015年9月国务院办公厅下发了分级诊疗制度建设的指导意见,旨在解决医疗资源不平衡问题,其关键在于完善基层医疗建设,多级解决就诊难问题。理想条件下一个患者就诊顺序是: 通过社区内全科医生诊断,获得初步诊疗,根据病情再向上级医院转诊。 事实上基于患者自身原因,大多患者会直接选择“更加靠谱”的上级医院,其中最大的原因是对医生的不信任。

腾迈智医创始人 曹继平 向亿欧介绍, 这种不信任源于基层全科医生本身经验,一般大型医院单个医生接诊数量较高,积累了丰富经验;基层医生和一般三甲医院医生接诊数量有限,经验较少。基层医生缺乏诊疗经验,诊疗能力进一步被质疑,分级诊疗更难以落实。

对于医生而言,诊疗效果除了扎实的医学知识外, 诊疗经验也会强化诊疗结果准确性 ,因此腾迈智医希望通过人工智能产品进行诊疗辅助。这里不得不提到 循证医学 (Evidence-based medicine),意为“遵循证据的医学”,是希望通过认知疾病,在疾病早期依靠判断对疾病确定正确治疗方案,这就需要病症科研证据,高素质临床医生以及流行病学基础,配合医疗措施落实,这一体系为智能医疗提供了科学基础。

模式上, 腾迈智医通过搭建大数据分析和对抗模拟,以每个病症10万条以上数据为基础,进行病症分析,通过机器学习实现对病人诊疗的辅助。 在此之前的智能诊疗基于穷举法,通过人工定义对特征数据做标记,机器识别特征数据后寻找对应治疗方案。曹继平表示:“目前我们已知的人类病症在4万种左右,如果基于‘穷举’去定义,一方面人工定义会有偏差,另一方面这对模式解决也要求更高。”腾迈智医认为,通过机器学习方式让机器自我学习有效数据,加上对抗训练,可以降低原先对大数据的依赖,同时也能程序化解决诊疗误差。

在应用上,腾迈智医开发了人工智能医生助手(AIDA)、基层医疗精灵(BMIF)两款产品,其中人工智能医生助手可以帮助医生在医疗诊断中进行更有效问询,提升全科医生服务能力,降低误诊率。基层医疗精灵则是面对偏远或基础建设较差地区,基层医生通过手持此设备即可通过云获得有效医疗支持,在多发病、常发病等诊疗上提供诊疗辅助。

腾迈智医还基于GSP(Good Supply Practice,《药品经营质量管理规范》)开展药品数据,对药品制作、来源、流通进行溯源管理,进而嫁接在人工智能算法中提供 精准医疗 支持。

腾迈智医CEO曹继平和COO佘劲松最初并不是一开始就在医疗行业工作,二人2000年在南京结识后最初是在华为从事系统搭建工作,经历过2008年短暂的高管工作后,二人发现HIS在贵州存在市场缺口,基于工程师经验,二人发现贵州系统搭建服务商缺乏标准、规范,特别是在医疗行业,市面的HIS造价高、缺乏定制化。

2007年以前,传统医疗管理系统搭建以财务部门为核心,HL7组织(Health Level 7,标准化的卫生信息传输协议,是医疗领域不同应用之间电子传输的协议)在国际上提出了 以患者为核心 的新思路,到2010年国家倡导电子病历,曹继平认为这是HIS变革的机会,HIS搭建新方向会颠覆原有服务商。在其后的考察中曹继平发现,大型医院或连锁医院出于省事多采购高价系统,彼时还没有云概念,单个医院需要高成本维护服务器和系统,某医院千兆带宽实际使用带宽不过300兆,而其中大部分还是测试流量,医院为了长期维护还不得不承担高额人工成本。

系统工程师出身的曹继平和佘劲松还发现,传统HIS由于计算集群限制和开发成本原因,均以标准产品对外销售,医院缺乏开发人员,出于业务需求只能自上而下使用标准产品,到了应用层,由于各级医疗机构面对环境不同、业务部门不同,各级医疗机构常常水土不服。

2010年团队找到了医院系统工作出身的陈刚,作为软件高级工程师,同时又是HL7中国委员会委员,陈刚的加入极大地完善了腾迈智医HIS产品。腾迈智医解决办法是基于 云计算 概念,将本地机群搬至云端,医院无须承担高额采购和维护成本。通过腾迈智医后台服务,基于分布式架构, HIS可以满足多用户同时访问,HIS产品可以同时服务多家医院。

为了解决定制化,腾迈智医开发了医院内部通讯平台,将医院所有所需功能模块化,每一个医院的需求摸清后,提供相对应的功能模块集成到通讯平台,以满足不同医院定制化开发需求。当医院提出新需求时,腾迈智医也能在后端开发上线,“对于医院来说我们提升了服务,对于我们自身来说则是实现了产品完善。”曹继平总结。HIS产品推出后大受欢迎,按照曹继平的说法,不仅是在满足市场需求更多是被市场需求推动,腾迈智医的HIS开始以贵州为起点开始铺设。

最富有想象力和前景的还是人工智能产品,其核心在于医疗数据。医疗数据特点是“起点不能错”,简单来说在 采集数据阶段不能出现污染,如果在初始数据上出现问题,后续一连串数据就变成了“假数据”,这对采集设备和采集源都有很高要求 。腾迈智医HIS推出后,平台可以在各医院建立数据采集点,直接采集优质且正确的医疗数据,直接为人工智能产品提供支持。除了HIS采集外,腾迈医疗还与医学院、大学、医疗机构、循证医学机构建立合作关系,获得脱敏医疗数据。曹继平解释:“人工智能和大数据分析需要大量真实数据,良好的数据会让机器学习成为一个合格的医生,我们最终希望做到把老医生的经验数据化,让基层医生也能直接使用优秀老医生的诊疗经验。”

在腾迈智医设想中, 人工智能不仅能解决基础诊疗问题落实分级诊疗,对个人也能提供优质、个性化健康服务,包括提供诊断推荐、治疗方案推荐、健康生活监控管理、慢病管理等服务。

曹继平向亿欧表示,对于一般人而言,身体检查也好还是诊疗结果也好,医疗数据并未转化为结果方案,均需要医生判断,日常生活中的健康数据如果能提供监测服务,这将极大加强个人健康关注和预警。

作为土生土长的贵州人,同时也是一家高科技企业创始人,曹继平在交流中笑称:“ 外界会相信贵州能孕育出智能医疗企业吗? ”事实上,从2014年贵州省提出大数据战略以来,在贵阳落地的高新科技企业越来越多,腾迈智医作为本土代表正站在战略窗口期张望,在积极探寻的同时也小心翼翼, 除了希望获得资本圈层关注外,曹继平和更多贵州创业者都怀抱着愿景:让大数据最终落实到人们的生活中 。不仅仅是在医疗行业,基于大数据、人工智能、云计算等新技术,曹继平和更多的贵州创业者希望通过自我努力,实现自我也实现贵州大数据产业逆袭。

随意打赏

大数据与人工智能大数据 人工智能分级诊疗政策人工智能数据分级诊疗
提交建议
微信扫一扫,分享给好友吧。