尚医云的“纵横之道”：从云HIS系统到乳腺癌AI辅助筛查

信息化程度不够曾经困扰了很多医院，但未来人工智能或许将成为影响医院发展的关键性因素。

从云HIS系统到AI辅助诊断，尚医云敏锐洞察到了医疗行业不同阶段的真实需求。在医疗机构的信息化进程中，云HIS系统发挥了怎样的作用？从云HIS系统延伸到AI辅助诊断，背后都有哪些考量？尚医云的乳腺癌AI辅助诊断进展如何？又遇到了哪些挑战？带着这些疑问，雷锋网对尚医云联合创始人许娟进行了一次专访。

立足云HIS系统，横向拓展

HIS系统（Hospital Information System）是一家医院信息化水平的集中体现，其重要性已经无需多言。HIS系统的有效运行，将提高医院各项工作的效率和质量，促进医学科研、教学，减轻各类事务性工作的劳动强度，使医生能腾出更多的精力和时间来服务于病人。

但随着HIS系统一路高歌猛进，行业的弊病也逐渐暴露出来。传统HIS系统虽然帮助医院解决了信息化的燃眉之急，但也存在诸多不足，比如上线周期长、开发费用高、硬件投入多、维护成本大、信息共享难等。而且国内的HIS供应商多数将目光集中在大型医院，中小医疗机构由于缺少资金投入，信息化水平还处于非常初级的阶段。

助力医院信息化升级

在此背景下，以尚医云为代表的云HIS系统供应商脱颖而出。尚医云联合创始人许娟向雷锋网介绍，尚医云的云HIS系统采用SaaS模式，数据云端存储、业务逻辑云端运算处理、无需机房建设、无需购买服务器及存储设备、无需购买应用软件，即装即用，数据异地备份，还无需负担系统维护升级，大大降低了系统建设和维护成本。一般医院可以在一周内完成上线工作，以5年的服务周期算，总投入比传统HIS节约将近80% 。

尚医云云HIS以其先进灵活的架构满足不同层次、不同规模、不同功能需求的医疗机构信息化建设需要，而且能把医院运营的整个流程放到云端，很好地解决了医联体、医疗集团和连锁医疗机构等跨地域运营对信息共享的需求。

此外，尚医云还通过移动互联网，打通了用户智能手持终端与院内系统数据共享的通道，同时延伸覆盖院外医疗专家的智能终端，实现了数据的多向流通，可有效实现医疗数据安全共享与交换，解决数据重复采集及数据孤岛等问题，不仅为医疗机构的信息化平台构建奠定了坚实的基础，而且提供了专业化、标准化、便捷化、集团化的医疗信息服务。

连接信息孤岛，提高数据质量

近两年来，随着医疗AI的蓬勃发展，医疗数据质量成了行业的热点话题。医疗数据非常庞大，但也良莠不齐，而且彼此割裂成一个个“孤岛”。

许娟认为，解决数据质量不佳的问题要从根源着手。仪器设备的质量会给医疗数据质量造成一定影响，但问题的主要根源还是在主观领域。医务人员对数据结构的理解，对患者病史的采集技能，对病史的客观如实记录，以及对检验结果的解读都会对数据质量产生决定性的影响。

因此尚医云HIS在产品设计时，格外注重减少医护人员主观因素对数据质量造成的影响。

“为了解决这些问题，我们研究总结了大量诊疗规范、法律法规、临床路径等行业标准，研发了大量模块化、结构化的病历模板，使病历记录在时间上、内容上、语言上趋向标准化，大大减少了主观随意性，有效提高了数据质量。”许娟对雷锋网说道。

在云HIS架构下，所有数据均存放在云端，确保了数据无缝、准确和安全地共享，有效解决了信息割裂的问题。

云HIS系统大势所趋，教育市场任重而道远

在和雷锋网交流时，不少业内人士都曾指出，HIS系统云端化是大势所趋，但过程并非一帆风顺。很多医院对云服务仍然心存顾虑，担心数据上传到云端之后不安全，担心网络不稳定或遇到停电等突发情况，好像服务器不在身边，心里就总不踏实。

教育市场的过程十分漫长，但如果有巨头背书往往会事半功倍。2016年下旬，中国电信在全国范围内物色能够提供云HIS方案的企业。许娟介绍道，以高标准、严要求著称的中国电信为了找到合适的供应商，在长达半年的时间里，组织专业人士对市场上现有的的云HIS产品进行了全方位严格测试，覆盖系统安全、功能应用、界面设计、操作体验等各个方面。最终尚医云HIS脱颖而出，双方于2017年3月29日正式签定协议，成为医疗行业上的战略合作伙伴。

中国电信的认可，对推广云HIS系统意义十分重大。目前尚医云HIS已经在众多医疗机构落地应用，其中包括中国非公立医疗机构协会、连锁医疗机构等大型客户。

以乳腺癌AI筛查为矛，纵向突破

尚医云HIS攻城略地的同时，医疗人工智能的大潮悄然兴起。

众所周知，人工智能高度依赖于大数据。尚医云在医疗卫生领域耕耘了10多年，积累了丰富的医疗大数据，为发展医疗人工智能奠定了得天独厚的优势。同时，医疗人工智能产品还可以和云HIS可共享客户资源，研发成功的人工智能产品可以率先在云HIS客户中进行推广应用。

云HIS系统为人工智能远程诊断服务提供了信息化基础，人工智能又反过来为云HIS客户提供增值服务，提高云HIS的价值，二者相辅相成。为此，尚医云团队在今年年初果断决定，加快进入医疗人工智能领域。

B超医生严重不足，乳腺癌筛查推进缓慢

近年来发病率和死亡率持续上升的乳腺癌成了尚医云涉足医疗人工智能的切入点。许娟向雷锋网介绍，乳腺癌是中国女性中发病率最高的恶性肿瘤，但如果能早发现、早诊断、早治疗，其治愈率可高达80-90%。因此，国家目前正大力推动普及公益性的乳腺癌筛查，与宫颈癌筛查一并组成适龄女性全员的“两癌筛查”。

这种大规模筛查活动需要高效、价廉和易推广的筛查和诊断手段作为支撑。目前国内主流的乳腺癌检查手段有两种——B超和钼靶。但钼靶用于筛查存在几点问题：

1、设备价格昂贵，高达数百万一台。

2、设备体积太大，需要一个专门房间才放得下，移动不便。

3、辐射严重。

4、不适合中国女性的身体结构。

B超则具有成本低廉、无辐射、设备体积小、方便携带、适合中国女性身体结构等多重特点，是乳腺癌筛查的首选方法。

受制于专业医生数量不足和专业水平参差不齐，乳腺癌筛查工作举步维艰。

“中国需要定期接受乳腺癌筛查的女性数以亿计，但每年能接受筛查的女性仅有一百万左右。我们经过分析研判，认为乳腺癌筛查需求量大，B超医生严重不足，采用人工智能图像识别辅助诊断的办法可以节省95%以上的B超医生人力投入，是可以快速有效解决乳腺癌筛查领域供需突出矛盾和造福广大女性同胞的一件大好事。”谈到为何选择乳腺癌筛查作为切入点时，许娟如是说道。

联手医院和B超设备商

2017年初，尚医云团队正式启动了乳腺癌筛查B超人工智能识别项目，并陆续和惠州三院等多家承担当地乳腺癌筛查和治疗工作的医疗机构建立密切合作。由尚医云团队提供人工智能整体解决方案，合作医疗机构负责提供临床病例资料并给予医疗专业技术支持。用许娟的话来说，双方“一拍即合”，都认为这个领域 “大有可为”。

经过近一年的技术模型搭建、机器深度学习训练，尚医云的乳腺癌AI辅助筛查产品识别病灶的能力不断提高，目前识别准确率已超过了80%，达到了临床辅助工具的水平。

“目前我们的乳腺癌人工智能图像识别系统已与部分主流厂家的B超机器进行对接，投入试运营，起到了良好的效果，估计不久后就可以大范围推广。为尽可能大范围地覆盖乳腺癌筛查人群，我们还计划推出乳腺癌人工智能筛查流动服务车，到各乡村、社区进行流动筛查。”

许娟向雷锋网介绍，B超与DR、CT、MRI、CR、钼钯的影像性质有很大不同。后几种手段采集的是一张张的静态截图，对静态图片的识别，已有相对成熟的分析模型。但B超采集到的是动态视频，这意味着图像信息是动态变化的，有些病征可能稍瞬即逝。为实时有效地抓住瞬间图像特征，尚医云做了大量的技术攻关，最终通过视频流解码实现了突破，并得到了国内业界多名权威专家的认可。

对于产品成熟后的商业化推广，尚医云有着深入思考。许娟认为，乳腺癌AI辅助筛查产品的盈利模式非常多样，比如可以植入B超设备供应商的系统；可以OEM模式生产成套乳腺癌筛查机器普及到基层医疗机构和一些为女性服务的保健机构，或有大量女性员工的组织；可以应用于第三方影像机构和医院，按时、按量收取软件授权使用费等等。

“目前这几种模式我们都有探索，根据客户的企业特性采取不同的商业模式。”许娟对雷锋网说道。

医疗AI创业有其独特基因

互联网行业的特点一直是“一窝蜂上、一大片倒”，所有企业都希望成为时代的宠儿，有幸成为风口上的那只猪。

近年来，AI的技术门槛不断降低，应用领域日益广泛，无疑成为了创业热点。目前市场上的医疗AI创业企业很多，有的侧重平台建设，有的侧重技术研发。许娟认为，任何创业都不单纯是技术问题，都是有门槛的，有基因的。

她指出，AI的难点在于垂直领域场景的落地，而方案的落地除了算法与平台的配合外，还需要对行业知识图谱的深刻理解，而不是单纯的某种算法的开发。

“尚医云不是盲目地赶热点，也不是头脑发热即兴闯入，我们认为AI企业应该具有前瞻性和行业敏感性，我们规划做医疗人工智能已有多年，这是源于我们团队10多年在医疗行业深厚的技术沉淀，深入的行业理解，丰富的资源积累，最难得的是拥有基于云HIS系统的一手医疗大数据。”

许娟表示，乳腺癌AI辅助筛查是尚医云推出的第一个医疗AI项目，但决不会是唯一一个。未来尚医云团队还将利用云HIS积累的大数据，结合人工智能和云计算技术，打造云HIS和人工智能有机结合的生态体系。

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