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病比生病还累?别丧,AI医疗息化将带给你正能量!

  • 作者:一切正常
  • 2019-09-09 10:48:46
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算力说

医疗息化政策大热,【科大讯飞(002230)股吧】、杭州百世伽、进化者小胖机器人等企业率先发力,在机器人导诊、语音病历及问诊上已有所突破。

《人间世》、《手术两百年》是今年最热的两部医疗纪录片。如果说,人类与疾病抗争是千古不变的较量,那么医疗在科技上的每一次突破创新都无疑能让人们在和死神的战役中更进一寸。

那么,医疗与人工智能的碰撞又在哪些领域里落下注脚?算力智库整理了一份全国范围内运用人工智能与医疗相结合的(非上市为主)公司,并根据其公司性质为他们加以标签。


图片来源:算力智库

从上表中可以到,在表中出现频率最高的热词主要有医学影像、医疗大数据以及医疗息化。专注于医学影像的公司往往离不开医疗大数据的支持,而为了更好的运用医疗大数据,首先要做好的便是医疗的息化革命。因在于:1)中国每千人执业医生仅为2.2人,医生密度低于欧美的4人,并且这种专业人员匮乏和医院资源匮乏的状况无法在短时间内得到改善。如何在现有的情况下打破数据壁垒,联通各医院和各专科之间的数据,需要人工智能企业来做连接。2)基层医院的误诊率偏高。根据数据显示,全美首诊误诊率超过30%,中国基层医疗的误诊率至少50%以上。2017年11月,讯飞基于认知智能技术的“智医助理”机器人以456分的成绩顺利通过国家执业医师考试临床综合笔试合格线,超越临床执业医师合格线90分,在全国53万名考生中属于中高水平。这些痛和现实需求都使人工智能的引入有了必要性,也直接促进了医疗息化的发展。

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AI+医疗息化的三部曲

世界卫生组织将医疗息化的发展分为三个阶段:医院管理和临床息化、区域卫生息化、个人健康管理息化:第一阶段是建设医院管理系统(HIS),主要针对医院收费、挂号等基础服务,在HIS的基础上,医院将以诊疗为核心进行电子病历等临床息化(CIS)系统的建设。简单来说:大幅减少患者或家属的等待时间及医技科室之间的往返次数。第二阶段,在CIS系统与HIS系统实现数据互联互通、实时共享之后,通过区域内多家医疗机构诊疗业务和管理息的集成整合,实现用数据打造区域医疗资源的互联互通和合理转移。简单来说:避免患者重复检,节省时间及其费用。第三阶段,打造互联网医疗,对广大个体健康管理进行息化,包括在线问诊、医药配送等。简单来说:无需跨省就诊,更有望网购处方药。

图片来源:算力智库在这医疗息的三部曲中,多数HIS项目渗透率仅在30%-40%左右;三级医院实施率稍高,但多数具体项目也仍处在50%的渗透率水平。不同于国际,CIS在国内发展空间较HIS更大,电子病历已成为重。国家卫健委在《关于进一步推进以电子病历为核心的医疗机构息化建设工作的通知》中明确要求,到2019年底前,辖区内三级医院要实现全院息共享,并具备医疗决策支持功能。而在第三阶段中,国家卫健委体制改革司副司长薛海宁表示,卫健委将继续推动“互联网+药品流通”,推进线上线下协同发展,鼓励提供“网订店取”、“网订店送”服务。各地方政府以及相关企业也已经在积极做相关的试以及筹备。

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AI+医疗息化企业已渐入佳境

1)导诊机器人:用于医院挂号、科室分布及就医导流、预问诊、常规检。市场的主要参与者包括科大讯飞、杭州百世伽、进化者小胖机器人等。科大讯飞机器人已经在北京301医院、合肥第一人民医院、广西中医院第一附属医院等实际部署。

2)语音电子病历:语音输入自动转化成电子病历,节省医生手动录入电子病历的时间。目前,科大讯飞、云知声、中科汇能都提供这类产品。

3)智能问诊App:实现院内预问诊、院外自诊等功能。智能问诊的主要App包括康夫子、九大夫、推荐用药、半个医生等。智能问诊App落地的难在于医学知识图谱搭建需要大量高质量的病历数据;同时App在搭建过程中,需要团队中40%医学人员进行综合判断,对医学专业知识依赖程度高。

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中科汇能:一个AI医疗息化企业的缩影

医疗是高壁垒行业,资质审批已经成为对不少AI+医疗的创业型公司商业化落地的拦路虎。据算力智库了解,目前国内专注于语音电子病历的公司仅有科大讯飞、云知声及中科汇能这三家。不同于前两者,中科汇能的产品都聚焦在医疗息化。大而全的企业大家已然耳熟能详,因而算力智库挑选了一家小而美的企业作为介绍。中科汇能成立于2005年,是国内领先的息与通技术(ICT)解决方案供应商。公司的核心团队中来自中科院的CTO,技术人员都是来自于中科院的优秀骨干,为产品每一步的研发和落地提供强有力的技术支持和保障。

2017年,中科汇能率先以语音电子病历为入口,以产品“语医通”进入智慧医疗领域,牢牢掌握基础数据。通过高精准语音识别,智能电子病历大大提高了医生的工作效率。同时电子病历作为采集和分析各类流量的入口,源源不断为医疗领域数据造血提供动能。以医疗行业所有的词汇举例,语音电子病历对这部分识别率的准确程度在95%以上,若单独对科室(比如,在牙科、B超、CT、病理科)进行相关定制,识别率将高达98%以上。在高效精准的语音记录技术之外,中科汇能又增添了自然语言理解技术,通过交互的沟通,自动捕捉关键词去做选择题。当患者利用这套系统的时候,将症状描述清楚后,系统会做关键词提取,如果在关键息不足够的情况下,系统会主动提一些问题,这些词又会被收集起来进入填空状态,并最终得出结论。

截至目前,中科汇能现已经通过收取端口及服务费的模式与全国十几家医院达成合作,北京、河南的部分地区已经进入实质使用阶段。同时,为医疗辅助问诊公司提供优质的前端采集和录入等服务,为未来更多的合作机会提供可能。

图片来源:特大号

结语

得益于国家政策,医疗息化以大刀阔斧的形式在医院内进行改革。电子病历的普及化则是医疗息化的一个积极号。尽管,医疗AI离预期尚有距离,但也已渐入佳境。各大人工智能企业着手进入各个领域,磨刀霍霍,严正以待。我们不再需要为了起早摸黑去医院排队,也无需为了缴费和流程上上下下的在医院中锻炼。也许就在不久的将来。


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