構建新型數據加工廠,持續賦能醫院高質量建設

近日,全球著名諮詢提供商IDC發佈了《中國醫療軟件解決方案市場預測,2022—2026》報告。

報告中指出:中國醫療行業IT支出在2021年達到494.0億元人民幣,預計到2026年將會達到920.7億元人民幣;2021年醫療軟件解決方案的總體市場規模為160.4億元人民幣,比上一年增長14.5%,預計到2026年市場規模將達到296.1億元人民幣。

醫療軟件在未來五年將迎來市場藍海,數據價值正在成為行業共識。

數據價值煥發,市場藍海充滿想象

2021年,我國發佈了《公立醫院高質量發展》重要指示,其中提到公立醫院在十四五時期的「三個轉變」:

公立醫院發展方式從規模擴張轉向提質增效;

運行模式從粗放管理轉向精細化管理;

資源配置從注重物質要素轉向更加註重人才技術要素。

信息化手段成為公立醫院實現三個轉變的重要手段,也是建設健康中國的重要支撐。

在互聯網、5G、新基建的時代背景下,社會數字化程度越來越高,數據已經成為機構的核心資產。

在過去的醫療信息化建設浪潮中,醫院的HIS、EMR等系統建設成熟度非常高,另外各種大型影像器械工作過程中留下了大量的影像資料。這些數據價值「封印」在醫院系統內,在未來將成為醫院核心競爭力、醫學科研發展的強大動力。

醫療數字化新標準:可利用、可挖掘、可持續

醫院數據利用需要強大的分析平台作為支撐,平台需要具備先進的數據挖掘模型、同時可以支撐醫院內各種類型的高通量數據訓練。

同時,數據也不僅僅是「信息科」的工作,越來越多的臨床業務部門也開始重視數據價值。

如何用低成本搭建一個可以最大化挖掘數據價值的全院科研平台,是醫院數字化轉型的關鍵。

從更長遠的決策來講,醫院數字化建設應以數據持續利用為目的,通過數據中台提供的工具、方法和運行機制,把數據變為能夠持續利用、發掘和開放的服務能力,讓數據更方便地被業務所使用,實現場景數據化、數據服務化、數據服務智能化。

恰如廣州市婦女兒童醫療中心信息數據中心主任曹曉均所表示的,醫療AI與業務場景的無縫結合一定是大勢所趨。在這個大趨勢中,匯醫慧影通過持續的影像數據技術為醫院的數字化、智慧化建設賦能。

新一代AI數據中台

目前數據挖掘分析平台備受矚目,在影像數據中台的探索和應用中也不乏Al影像企業的身影。

傳統AI影像企業擁有大規模的算法訓練能力,以匯醫慧影為代表的Al企業率先聚焦在影像數據挖掘,將算法能力賦能醫院,為醫院建設新一代數據中台。

匯醫慧影新一代數據中台以人工智能算法模型為基礎,通過數據中台賦能,可以使醫院業務系統擁有「全維度」、「智能化」的能力,系統從信息化升級成為一個智能化的業務系統,「新一代」強調「全周期」、「全院」、「全流程」。

  • 全周期:中台價值貫穿數據採集、數據治理、數據利用、數據存儲,讓數據價值得到充分的利用和發揮,醫院無需採購多個系統集成;

  • 全院:匯醫慧影數據中台包含影像、病理多種數據類型,可以支持醫院全科室應用;

  • 全流程:中台下可對接數據產生系統,上可鏈接AI、科研平台。匯醫慧影在中台之上搭建了多病種AI輔助診斷平台和大數據科研平台,為業務提供全流程服務。

中華醫學會放射學分會主任委員劉士遠曾在一次演講中提到:在AI模型的研發階段,數據也是一大難題。

首先是現在普遍缺乏標準化高質量的訓練數據,國內外雖然有很多公開的數據庫,但是存在同質化和人種差異等問題。

而且各家人工智能企業和機構採用的訓練數據集標準多樣,系統偏差較大,整個行業缺乏醫學圖像和疾病徵像的統一認識。

最後,整個行業的醫療數據保護和監管措施也是缺失的,數據不能被溯源,也就缺乏合法性和可分享性。還有就是倫理問題,業內缺乏對數據使用標準的判斷依據,在現有的法律基礎上尋找合規使用和分享數據的渠道,也是迫在眉睫的一件事情。

他建議到,要構建標準庫,離不開醫生的參與。要形成與AI研發相關的標準和數據,需要在圖像的採集環節,標準庫的構建環節,病種的分佈以及各種描述術語等等都要達成一定的共識。

在過去的十年,人工智能專註提供輔助決策或篩查。在「十四五」規劃時期,人工智能轉變為以數據為中心,將AI能力貫穿產學研用,推動醫院高質量發展。

雷峰網


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