请选择 进入手机版 | 继续访问电脑版
专注物联网产业服务
微信二维码
威腾网服务号
游客您好
第三方账号登陆
  • 点击联系客服

    在线时间:8:00-16:00

    客服电话

    17600611919

    电子邮件

    online@weiot.net
  • 威腾网服务号

    随时掌握企业动态

  • 扫描二维码

    关注威腾小程序

智能医疗
智能医疗
智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台,利用最先进的物联网技术,实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动,逐步达到信息化。
  • AI赋能医疗器械5G支持应用创新—智能化医疗软件发展趋势分析
    来源:中国信息通信研究院 王秀梅 闵栋 当前,以人工智能、云计算、大数据、5G网络、物联网等为代表的新一代信息技术迅猛发展,并与医疗器械行业加速融合。可穿戴健康监测设备、人工智能辅助诊断系统等智能化医疗器械加速普及应用,改变传统疾病预防、检测、治疗模式,为提高健康服务质量提供新手段。 传统医疗软件主要依托于医疗器械存在,新技术发展为医疗软件赋予了新的技术,形成了新的产业体系。终端方面,智能化终端涌现出智能健康穿戴式设备、AR/VR设备、手术机器人等多种产品形态,通过采用感知、识别、物联网、大数据技术实现生理信号的持续、全面、快速采集,为智能化医疗产业发展提供链接新基础。网络方面,随着5G的商用,网络层为智能化医疗器械的发展提供实时高速、可靠性高、低时延的信息传输。平台方面,通过人工智能、大数据、云计算等技术的应用,主要实现信息的存储、运算和分析,将散乱无序的信息进行分析处理,为前端应用输出有价值的信息。应用方面,能够实现成熟、多样化、人性化的信息应用,特别是基于5G的无线医疗监测与护理应用、医疗诊断与指导应用、远程操控应用等(见图1)。 人工智能获得初步应用 随着数据资源、计算能力、算法模型等基础条件的日臻成熟,人工智能在医疗领域的应用取得快速发展。人工智能与医疗的结合方式较多,就医流程方面包括诊前、诊中、诊后;适用对象方面包括医院、医生、患者、药企、检验机构等;从赋能医疗行业的角度分析,包括降低医疗成本,提高诊断效率等。我国医疗人工智能企业聚焦的应用场景集中在医学影像辅助诊断、医学智能虚拟助手、疾病筛查与预测、智能临床决策支持、辅助药物研发和医用机器人等领域。 其中,医学影像辅助诊断主要指通过计算机视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。通过大量学习,医学影像、人工智能辅助诊断产品可以辅助医生进行病灶区域定位,有效减少漏诊、误诊问题。目前,人工智能技术与医学影像相结合的应用包括肺癌检查、糖网眼底检查、食管癌检查以及部分疾病的核医学检查和病理检查等。 医学智能虚拟助手是指通过语音识别、自然语言处理等技术,将患者的病症描述与标准的医学指南作对比,为用户提供医疗咨询、自诊、导诊等服务的信息系统。智能问诊是虚拟助理广泛应用的场景之一。智能问诊是指机器通过语义识别与用户进行沟通,听懂用户对症状的描述,再根据医疗信息数据库进行对比和深度学习,为患者提供诊疗建议,包括用户可能患有的健康隐患、应当在医院进行复诊的门诊科目等。 疾病筛查与预测主要指通过基因测序与检测,提前预测疾病发生的风险。基因测序是一种新型基因检测技术,通过分析测定基因序列,可用于临床的遗传病诊断、产前筛查、罹患肿瘤预测与治疗等领域。 人工智能利用机器学习和自然语言处理技术可以自动抓取来源于异构系统的病历与文献数据,并形成结构化的医疗数据库。大数医达、惠每医疗、森亿智能等企业正是基于自己构建的知识图谱,形成智能临床决策支持产品,为医生的诊断提供辅助,包括病情评估、诊疗建议、药物禁忌等。 辅助药物研发指利用人工智能开发虚拟筛选技术,发现靶点、筛选药物,以取代或增强传统的高通量筛选(HTS)过程,提高潜在药物的筛选速度和成功率,改善传统药物研发需要的模拟量大、测试周期长、成本高等问题。通过深度学习和自然语言处理技术可以理解和分析医学文献、论文、专利、基因组数据中的信息,从中找出相应的候选药物,并筛选出针对特定疾病的有效化合物,从而大幅缩减研发时间与成本。 智能手术机器人是一种计算机辅助的新型的人机外科手术平台,主要利用空间导航控制技术,将医学影像处理辅助诊断系统、机器人以及外科医师进行了有效的结合。手术机器人不同于传统的手术概念,外科医生可以远离手术台操纵机器进行手术,是世界微创外科领域一项革命性的突破。 不过,由于上市审评周期较长、高质量标注数据集缺乏等原因,国内人工智能医疗器械产业化尚需时间。 系统架构向云服务迁移 随着新型智能系统的不断涌现,临床、科研需求的飙升,医疗数据呈几何速度膨胀,医院传统的医疗卫生信息系统的软硬件配置无法满足需求。通过实施医疗云,将传统医疗信息化的建设、运维、灾备等转化为按需付费、集中运维和集中管理的模式,除了能够应对海量数据增长,还能够有效降低医院IT运营成本,并为医院内部甚至医院和医院、医院和公共卫生系统、医院和前端的个人健康产品之间的数据互通提供了可能性。我国医疗云主要通过以下三种模式实现应用。 一是医疗私有云,以医院为单位,利用虚拟化、云计算技术将医院内部资源、数据和信息等通过云平台进行统一管理,实现院内信息系统互联互通。私有云由于其安全可控性,主要用于域内患者数据存储和核心敏感业务系统的部署等。 二是混合云,将医院核心数据和信息系统部署在内部私有云,保障数据安全,同时将非核心数据部署在公有云上,在一定程度上降低管理成本。如复旦大学附属华山医院的日门诊量达1.3万人,住院床位达2000个,每天新增影像数据70G。若自行购买IT基础设施,无论是空间占用还是费用支出都让医院无法支撑。因此,华山医院基于阿里巴巴、微软和亚马逊的公有云平台,创建了一套混合云存储系统,将数据备份、科研方面的高性能计算以及患者APP等业务部署在公有云上,从而有效缓解成本、运营、安全等方面的压力,同时引入私有云,实现院内核心信息系统和敏感数据的统一部署和存储。 三是区域云,一般由地方卫生健康主管部门牵头建设,将基层各级医院远程医疗、移动医疗等相关信息系统部署在区域医疗云端,进行互联互通。如嘉兴市第一医院部署了中国电信的天翼影像云平台,支持数据存储、数据显示、影像重建、影像分析等一系列应用,医生和患者可以实时查看、跟进检查结果,同时同一医联体内分级转诊的就医者不用重复进行影像检查。 为进一步推动医疗云计算产业健康发展,增强医疗机构用户上云信心,创新医疗云服务信任模式,互联网医疗健康产业联盟于2016年开始构建医疗云计算评测体系并开展医疗云可信选型评估工作。从医疗云可信选型评估结果来看,云计算已经在医疗行业得到广泛应用,其中影像云产品占比最高。 5G促进医疗应用创新 第五代移动通信(5G)以全新的移动通信系统架构,提供至少十倍于4G的峰值速率、毫秒级的传输时延和千亿级的连接能力,实现了网络性能的跃升。随着我国正式启动5G商用,5G将进一步创新医疗健康领域的智能化服务和应用,根据5G的三大技术特征,主要有以下几个应用场景(见图2)。 5G支持连接数密度可达106 万/km ,终端具备更低功耗、更低成本的特点,真正实现万物互联。可用于基于医疗设备数据无线采集的医疗监测与护理类应用,如无线监护、无线输液、移动护理和患者实时位置采集与监测等。 5G具备超大带宽和超高速率,用于连续广域覆盖和热点高容量场景。广覆盖场景下实现用户体验速率100 Mbps、移动性 500 Km/h,可面向基于视频与图像交互的医疗诊断与指导类应用,如实时调阅患者影像诊断信息的移动查房、采用医疗服务机器人的远程查房、远程实时会诊、应急救援指导、无线手术示教和无线专科诊断等应用场景。 5G支持单向空口时延最低1ms级别、高速移动场景下可靠性 99.999%的连接,可面向基于视频与触觉力反馈的远程操控类应用,如远程机器人超声检查、远程机器人内窥镜检查和远程机器人手术等应用场景。 【免责声明】:medworld刊载上述内容,对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。如果您认为我们的授权或者来源标注与事实不符,请告知我们,我们将与您积极协商解决。谢谢大家的关注。 原文章作者:medworld.,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于昨天 19:56
    最后回复 销晃尸 昨天 19:56
    3343 0
  • 无人取药机落户开发区“智慧微药房”助力秦市智能医疗升级
    “您好,请取药!”伴随着一声电子语音提示,今日在开发区医院就诊的王先生从一台智能设备中取到了自己的处方药。没有了以往的排队等待,也减少了医生与患者之间的接触,这个方便群众的智能设备就是秦皇岛趣云科技有限公司开发的智能取药终端产品“智慧微药房”。 “智慧微药房”是一种新型无人值守取药设备。通过智能系统医生提前统计出足够的用药类别和数量,医院药物仓储部门将相应药物储存在终端机中。问诊医生开出的处方线上传输到药剂师客户端,由药剂师确认通过后传输到“智慧微药房”。患者拿到处方后,通过“智慧微药房”扫描处方上的条形码、读取医保卡或者医院就诊的一卡通就可以直接拿到药品。 趣云科技是一家专注于智能设备系列产品研发与运营的科技公司。2017年,趣云科技研发团队开始着手研发“智慧微药药房”。 2020年初新冠肺炎疫情爆发,国家倡导医院发热门诊配置24小时自动化药房,为此公司团队着重加快了这一项目的研发进度,于2020年7月通过检测投放市场。不同于传统房,“智慧微药房”取药机不需人工值守,占地小,更加便捷安全。据了解,“智慧微药房”是首个应用于秦皇岛市场的24小时无人取药机,现已在秦皇岛人民医院第一分院、开发区医院投入应用。趣云科技有限公司智慧医疗项目负责人邢禧娇告诉记者,趣云科技计划未来陆续向市内20多家医疗机构免费捐赠“智慧微药房”。(燕都融媒体记者李淑丽 通讯员王琳琳 王嘉曜) 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于昨天 10:03
    最后回复 看支付 昨天 10:03
    4463 0
  • 2019年全新整理人工智能医疗智慧医疗医疗大数据医疗信息化类...
    2019年全新整理人工智能医疗智慧医疗医疗大数据医疗信息化类报告方案合集!打包你一年的AI+医疗资料需求 本期专题看点: 全!新!几乎可以打包您一整年的智慧医疗类需求! 1C9U不止提供报告,更提供专题方案!在一查就有,享一网打尽! 文末有全部目录,感兴趣的亲们切勿错过~ 另外:以下任意单份资料皆可免费分享与您! V::::13611849928 人工智能+医疗大专题 医疗行业AI公司概览-锐达医疗.docx 医疗行业AI公司概览-全域医疗.docx 医疗行业AI公司概览-联影医疗.docx 医疗行业AI公司概览-连心医疗.docx 医疗行业AI公司概览-海纳医信.docx 医疗行业AI公司概览-昕健医疗.docx 医疗行业AI公司概览-睿佳科技.docx 智慧医疗类 医疗大数据类 云计算大数据与健康医疗专题论坛-许继勇 云随访系统应用.pdf 云计算大数据与健康医疗专题论坛-张喜雨 医联体远程医疗实践.pdf 云计算大数据与健康医疗专题论坛-笪冀平 病理远程会诊中AI 的应用初探.pdf 云计算大数据与健康医疗专题论坛-卢敬泰 移动支付在医院中的应用.pdf 云计算大数据与健康医疗专题论坛-徐建龙 互联网医疗的困境与出路.pdf 智慧医疗创新类课件 5 王健 锐捷 云破古训 博采众长 医护诊疗服务的终端提升之术.pdf 8 刘春玲 两院融合信息平台建设规划1108.pdf 10 张大庆 数字认证 医院无纸化建设探索与实践(北京数字认证股份有限公司).pdf 11 曹吉龙 医院数据安全问题分析与优化探讨.pdf 12 -周显国 吉林省远程医疗平台 助力分级诊疗制度快速实施.pdf 14 吴恒 AI助力病历质控(2018.11.09).pdf 15 龚仁俊 国家健康医疗大数据中部中心建设.pptx.pdf 17 包国峰 医疗云服务模式的研究.pdf 18 康新华 启明星辰 医疗行业的数据安全纵深防御.pdf 19 吴斌 信息化助力践行———最多跑一次改革.pdf 1 陈彦东 医院发行应用电子居民健康卡(就诊卡)的技术实现.pdf 3 华为 刘峻宏 全联接医疗 服务大健康.pdf 4面向应用的健康医疗数据生产与治理(张铁山,长春 2018年11月9日)(1).pdf 医疗大会医疗论坛类 医疗信息化大会资料 医疗信息化大专题 医疗行业AI公司概览-锐达医疗.docx 医疗行业AI公司概览-连心医疗.docx 医疗行业AI公司概览-联影医疗.docx 医疗行业AI公司概览-睿佳科技.docx 医疗行业AI公司概览-海纳医信.docx 医疗行业AI公司概览-昕健医疗.docx 医疗行业AI公司概览-全域医疗.docx 医疗人工智能技术与应用白皮书2018.pdf 医疗人工智能技术与应用白皮书(2018年).pdf 医疗人工智能发展现状及趋势.pdf 分级场景Ai医学影像分析.pdf 兰丁高科人工智能医疗影像技术的认知化转型.pdf 从his到AI,医院的CIO经历了什么.pdf 人工智能系统在医疗中的应用-姜磊(王理1114V2)-LEX.pptx 人工智能的临床应用价值(北京大学深圳医院陈芸院长).pdf 人工智能在医疗中的应用.pptx 人工智能专题-神机妙术,大医精准.pdf 互联网医疗健康产业联盟:医疗人工智能技术与应用白皮书.pdf 中国移动医疗年度综合分析2017.pdf 中国医疗人工智能产业报告6-1.pdf 中国医疗人工智能产业报告 - 健康点.pdf 上海交大-中国人工智能医疗白皮书-2019.2-107页.pdf pdf人工智能+医疗商业模式实现-刘宗宇.pdf ModelChain-基于私有区块链网络的分布式隐私保护医疗预测模型框架.pdf Henkuai-中国医疗健康行业公众号数据洞察报告(2016年1月).pdf Henkuai-2016Q2医疗健康行业微信公众号数据洞察报告.pdf CDAS2017-人工智能在医疗中的应用-谭验.pdf CDAS2017-AI大数据与健康和医学的未来-王大禹.pdf Baidu 商业产品整合-医疗-201511.pptx Baidu 商业产品整合-医疗-201510.pptx AI+生物技术2019年1月商业计划书 小易智能医美大健康商业计划书.pdf AI 医疗影像辅助诊断系统发展研究报告.pdf _[基于人工智能的医学 影像诊断]商业计划书-1C9U.COM.pdf 8、2018年医疗人工智能技术与应用白皮书.docx 6-俞思伟-人工智能与智慧医学教育(20181117).pdf 4.边海峰-翼展科技-医疗影像%2B人工智能的未来.ppt 3、2016-2017年度人工智能+医疗市场分析及趋势报告.docx 3D打印在医疗行业的市场调查报告.doc 3D打印与医疗行业报告2016 147页.pdf 20190224-安信证券-人工智能行业科技强国篇之AI+专题系列二:人工智能显身手,AI+医疗生态遇曙光.pdf 2018年医疗人工智能技术与应用白皮书.pdf 2018中国医疗人工智能发展研究报告.pdf 2018中国医疗人工智能产业报告-健康点&飞利浦-2018.08-21页.pdf 20181221-东北证券-依顿电子-603328-公司深度报告:乘新能源车AI驾驶之风,逐医疗工控5G建设之浪.pdf 20180831-飞利浦-医药行业:智为健康,中国医疗人工智能产业报告.pdf 20180226-天风证券-乐普医疗-300003-AI加码心电图诊断,乐普平台价值凸显.pdf 2018 医疗人工智能技术与应用白皮书-互联网医疗健康产业联盟.pdf BJ-C 移动医疗项目商业计划书-士昌ClinicoData 车鉴.pdf 9.付新华-用Wi-Fi连接智慧医疗.pdf 9 臧会波 智慧医疗下的操作系统安全与基准时钟保障.pdf 7-吴李知-大数据助力精准医疗-160615.pdf 6王耀伟智慧医疗与大数据应用-潍坊市人民医院2(16:9)(1).pdf 6医疗大脑打造智慧电子病历新时代(钟泽)1620-1640.pdf 6-医疗大数据的应用现状与技术架构-高春蓉.pps 5、国安广传:智慧家庭医生.pptx 5.赵耐青-数据挖掘结合统计分析技术在医疗大数据分析中的应用.pdf 5-智慧医疗评价-沈剑峰-20170901-43.pdf 4.何革-杭州就医新模式-智慧医疗服务流程再造.pdf 36kr-医疗大数据研究报告-final.pdf 2、朱晨:苏州“智慧急救”与五大专科中心信息化建设.pptx 2018年全球医疗行业展望 智慧医疗的变革.pdf 20180402-德勤-2018年全球医疗行业展望:智慧医疗的变革.pdf 2017《智慧医疗是如何成为AI规模最大,增长最快的领域的?》.PDF 20170922-国泰君安-计算机行业专题研究:医疗.AI,人工智能重塑医疗行业.pdf 20170822-广证恒生-新三板行业研究报告:处在行业爆发期的移动医疗,该怎么看?.pdf 20170309-艾媒咨询-2016~2017中国移动医疗健康市场研究报告.pdf 2017-06-24 北京医疗大数据研讨会.pptx 2016上半年互联网医疗投融资报告.pdf 20161208-易观智库-中国移动医疗医生社区用户专题报告.pdf 20161107-艾瑞咨询-2016年,中国医疗健康智能硬件行业报告.pdf 20160919-艾媒咨询-2016Q2中国移动医疗健康市场监测报告.pdf 20160919-广证恒生-联众智慧-833633-加速新市场开拓、加码“运营和2C”发展战略的智慧医疗领先企业.pdf 20160919-广证恒生-联众智慧-833633-加速新市场开拓、加码“运营和2C”发展战略的智慧医疗领先企业.docx 20160815-中信建投-思创医惠-300078-智能开放平台及智能医疗耗材放量.pdf 20160809-易观智库-中国移动医疗市场年度研究报告2016:市场风云变幻,移动医疗谁主沉浮?.pdf 20160719-易观智库-互联网医疗行业:中国互联网医疗市场生态图谱.pdf 20160709-易观智库-医药行业中国医生端移动医疗APP上半年专题研究报告2016:直击痛点,医生服务进一步创新深化.pdf 20160701-易观智库-医疗健康领域用户画像专题研究报告2016:中国医疗健康领域移动用户属性及行为偏好解析.pdf 20160618-赠品医疗行业:2016Q1中国移动医疗健康市场监测报告.pdf 20150501-TalkingData移动数据研究中心-2015年移动医疗行业数据报告.pdf 20130925-国泰君安-医疗行业“智慧医疗”系列报告之一:可被颠覆的医疗.pdf 2.肖丹——智能穿戴与个性化医疗--- 20151019武汉 2.pptx 2-健康乐云医院助力医疗大数据研究.pptx 2 洪建 构建智慧医院走进信息安全.pdf 1、王陇德:智慧城市与健康.pptx 16 于洋 基于互联网的智慧医院整体解决方案20181110....pdf 136页:2017人工智能赋能医疗产业研究报告.pdf 13 吉林龙电 智慧医院安全平台-2018.pdf 1.肖辉-环境-食品安全和健康医疗大数据应用思考.pdf 08 李鑫-商汤智慧医疗.pdf 07智慧医疗建设探讨2018(适合在跟医疗渠道、客户一起沟通探讨如何建设,非纯粹介绍方案).pptx 05天翼医疗影像云(李陟).pdf12、越来越疯狂的医疗人工智能创业,还有这五个问题亟待厘清.docx 6-曹晓均 儿科发热相关疾病智能诊疗助手.pdf 5-曾可 基于本体技术的中文临床指南.pdf 4-方鑫 面向可摘局部义齿的临床决策支持系统.pdf 3-黄宗浩 肿瘤专科分级诊疗平台建设体验.pdf 3-陈潇君 医院不良事件全过程信息化管理.pdf 2-谢嵘 跨省新农合即时结报北京大学人民医院系统改造介绍.pdf 2-李昱熙 心血管大数据的临床科研价值.pdf 1、刘海一-电子病历分级标准与医疗安全及质量.pdf 1-徐珂 大数据应用现状与初步探索实践.pdf 1-夏慧 基于统一外联平台的银医建设模式.pdf 陆菲-企业微信在医院信息化的应用.pdf 柔性电子技术与移动医疗-冯雪.pdf 李志福-新华三 新一代医疗物联网应用与实践.pdf 李庆丰-新医改下医院信息化的“互联网+”探索.pdf 张琼瑶-信息化支持患者服务新模式.pdf 4、戴健-基于电子病历系统的多学科协作(MDT)的探索与实践.pdf 3、金涛-数据驱动的临床路径研究-chima.pdf 2、梁志刚-电子病历无纸化及可信归档系统建设.pdf 雷舜东 互联网 医疗的创新与实践--基于微信的医疗服务平台.pdf 王维 敏捷化医疗云解决方案.pdf 王晓哲 人工智能技术在医学领域的应用与前景.pdf 殷伟东 医疗移动支付系统设计与应用.pdf 方剑 知识+数据.pdf 左秀然 运用信息技术促进保险支付向服务供给转型.pdf 卢红 护理机器人在临床中的应用.pdf 刘保延 智慧中医的思考与实践.pdf 6.孙红-利用信息平台实现精细化护理管理.pdf 5.-金静芬-医院智慧护理的构建与实践.pdf 3.王泠-关键环节质控,实现闭环管理.pdf 2.宋瑰绮-医院护理人力信息化建设的实践(安徽省立医院.pdf 1.皮红英-护理信息化建设与实践.pdf 6、周诚-对医学影像大数据的认识和思考.pdf 5、曹言-医疗大数据实践实践之旅.pdf 4、应俊-深度学习在临床大数据分析中的应用.pdf 2、方向东-中国医院协会网络信息大会.pdf 1、田捷-基于人工智能和医疗大数据的影像组学及临床应用.pdf 6-陈家林 建立以居民健康为核心的信息支持系统.pdf 5- 郭晓红 联结医疗实体,创造医患价值.pdf 4-刘云 医院信息化建设创新与变革的融合.pdf 2-倪鑫 信息化支撑儿科医联发展.pdf 1-张连仲 互联智慧分级诊疗服务体系的构建与探索.pdf 钱海元 基于医院外联平台的智慧医院实践与探索.pdf 邵尉 漫谈医院信息化规划与建设.pdf 赵韡 医院信息化整体规划布局与实践.pdf 谢颖夫 医院信息系统建设规划.pdf 张海龙 医院HRP系统规划与建设.pdf 史志刚 医院数据集成平台建设与实践.pdf 刘婕 医院信息规划与建设.pdf 严静东 医院信息平台规划与建设.pdf 黄虹 医院数据平台的应用实践.pdf 薛万国 集成的需求与方法辨析.pdf 李小华 医院信息平台技术要点.pdf 曾建蜀 信息集成平台构建与智能适配技术应用V2.pdf 傅海 HIE-与数据集成平台不同的建设解决方案.pdf 俞小萍 集成平台下业务应用拓展.pdf 俞华 院信息平台建设的基础构建方法.pdf 5-赵新远 临床决策支持的种类及实践.pdf 4-周国鹏 CDS和流程规范化.pdf 3-乔鹏 CDS与大数据平台.pdf 2-彭建明 临床医疗知识库建设与内容组织.pdf 1-闫峻峰 药学信息化在合理用药中的实践.pdf 7-王桂雁 集团化一体化业务云平台系统(CHIMA演讲稿)0818.pdf 6-来勇臣 远程医疗技术驱动下的分级诊疗新模式.pdf 5-章国胜 利用信息化深入推进医联体建设.pdf 4-陆国咪 基于区域卫生信息平台的互联网+分级诊疗模式实践.pdf 3-黄国华 技术赋能-人工智能在基层分级诊疗的应用 -0817D-Fin.pdf 2-王晓丽 浦东新区卫生信息化项目绩效评估研究.pdf 1-张晓祥 医联体模式下业务架构和信息流程的重新规划.pdf 潘晓雷 医院信息安全等级保护实施要点.pdf 沈韬 医院信息系统业务持续性管理概说.pdf 毕马宁 网络安全法实施对全民健康信息化建设的意义.pdf 段继平 以“安全空间”重构移动医疗安全新边界.pdf 李嵩 万物互联时代 医疗网络安全如何保障.pdf 丁峰 医院网络安全防护要点与典型案例分析.pdf 苗旭-语音技术在电子病历中的应用.pdf 苗旭-移动医生工作站进展.pdf 苗旭-可视化护理信息系统解决方案介绍.pdf 李宏斌 基层医疗机构中医诊疗区健康信息平台建设.pdf 彭伟-中医医疗与临床科研信息共享系统在中医院的临床应用探讨.pdf 刘保延 智慧中医的思考与实践.pdf 6-阮彤 ClinicalTeminologyKBandApplication.pdf 4-Ken Toyoda Clinical Data Base Project in Japan.pdf 3-Donghyeong Seong Structured Endoscopy Report.pdf 2-黄新霆 Use HL7 standards in TCM Bigdata Domain.pdf 1-McDonald HL7 China User Conference A.pdf 7-洪建-如何让现代医院走近智慧医疗.pdf 6-曹晓均-医院云化建设实践分享.pdf 5-郑西川-大数据下电子病历应用的数据思维.pdf 4-梁俊泽-医院核心管理系统建设的探索与实践.pdf 2-计虹-医院信息化架构与应用新设想.pdf 医疗信息化大专题 险资办医信息化建设与智能化医疗服务(李成辉).pdf 陈辉-移动医疗健康产业.pdf 陆菲-企业微信在医院信息化的应用.pdf 邹北骥--移动健康管理系统.pdf 邵尉 漫谈医院信息化规划与建设.pdf 赵韡 医院信息化整体规划布局与实践.pdf 赵邑新-谁撬动了家庭健康管理.pdf 计算机设备行业民生信息化深度研究:民生投资大幕拉开,医疗社保最为受益.pdf 行业基地座谈会(医疗上海基地11号).pptx 胸痛中心信息化建设与医疗流程优化-周民伟.pdf 紧密型医疗集团信息化应用实践(林德南).pdf 管理培训班-下午-4.医疗信息化支撑医疗质量的实践-于东祥 .pdf 立足医院等级评审信息化全面提升医疗质量管理水平-周广宇.pdf 窦元珠-可穿戴产品的技术动向.pdf 白春学--易医物联网医学.pdf 特别赠品 一张图带你读懂—— 医疗信息化行业发展前瞻报告.pdf 湖北省医疗信息化大会-2015武汉(EMC).pptx 江苏康复医疗集团信息化建设—数据中心(文中秋).pdf 毕马宁 网络安全法实施对全民健康信息化建设的意义.pdf 李苇刚-连锁医疗集团信息化建设方案.pdf 李庆丰-新医改下医院信息化的“互联网+”探索.pdf 李小虎 审视信息技术对人的自我异化—避免信息化导致的医疗安全.pdf 朱小燕-大数据给移动医疗带来的契机.pdf 朱卫国 医疗语音识别的前世今生与医疗信息化的今朝明日.pdf 未来医院的集团化管理_复星医药.pdf 未来医院的质量管理_.pdf 未来医院的绩效管理.pdf 最新区域医疗云平台在民营医院信息化应用体会(游泳).pdf 智慧云助力医疗信息化发展(曙光)要调整.pptx 智慧一体化医疗信息化系统建设实践与思考(程军民).pdf 数字化医院整体解决方案.pdf 改革背景下“求变寻新”,关注医药流通、康复、医疗信息化行业机会.pdf 支付宝——未来医院计划2014年10月21日 205407.pdf 技术培训班-下午-4.鄂东医疗集团信息化建设经验分享(20161129)-甘霖.pdf 我国医院信息化现状及发展趋势研究.pdf 德达医疗集团HRP信息化建设项目方案建议书_V1.0.pdf 张锐-春雨和医生解放.pdf 张琼瑶-信息化支持患者服务新模式.pdf 广东联通医疗信息化建设发展概况.pptx 大数据与知识服务.pdf 基于德尔菲法的医院信息化建设投资相关因素研究.pdf 周钷-移动医疗健康商业观察.pdf 华为创新医疗解决方案:持续助力卫生医疗信息化 (确定版).pptx 医院科学将走向何方?.pdf 医院后勤管理.pdf 医疗行业:2018政策利好频出与行业优化-医疗行业医疗信息化深度研究-20180508-申万宏源-39页(1).pdf 医疗信息化行业研究报告(附153家关联企业介绍)-参照系.pdf 医疗信息化行业分析.pptx 医疗信息化专题-医保控费建设加速DRGs成为核心技术.pdf 医疗信息化专题-区域医疗卫生信息化亟待分级诊疗推进.pdf 区域医疗信息化“协同服务链”建设模式的设计与实践.pdf 创造“新医疗”,推进“新经营”—连锁医院集团战略转型与信息化顶层设计(黄枫).pdf 创业软件移动医疗解决方案--F.pptx 刘明宇-谈可穿戴医疗-动能还是势能?.pdf 信息化引领和信息安全保障是医疗卫生事业发展的一体两翼【毕马宁】.pdf 从User-Made角度看医疗信息化—李子然.pdf 云健康服务体系是医疗信息化建设目标(王景明).pdf 中国电信助力智慧医疗健康信息化建设(湖北发言稿)-V3.5.pptx 中国医院信息化建设的发展与展望.pdf 上海医药 唐坚豪-招聘信息化助力雇主品牌塑造.pdf 一张图带你读懂—— 医疗信息化行业发展前瞻报告.pdf WE+2017 PMA3 管家式运维服务助力高校信息化可持续发展 【天津医科大学 杨昆】.pdf Oracle溪湖2018信息化论坛.pptx Oracle溪湖2018信息化论坛(1).pptx 7 陈太博 医疗卫生信息化人才培养知识体系和课程体系思考与设计.pdf 5-章国胜 利用信息化深入推进医联体建设.pdf 4-张伟 医疗一账通在区域卫生信息化的应用与探索.pdf 4-刘云 医院信息化建设创新与变革的融合.pdf 3、史文钊-精准医疗信息化整体解决方案.pdf 3-黄昊-患者参与医疗的信息化实现.pdf 3-陈潇君 医院不良事件全过程信息化管理.pdf 3-芦鑫 打造医疗信息化与可信云的桥梁.pdf 20190201-中银国际-计算机行业“演化”系列医疗信息化专题报告之一:医疗信息化还有多大配置价值?.pdf 2018医疗信息化深度研究之一政策利好与行业优化.pdf 20180906-国泰君安-计算机行业:医疗信息化新机遇,数字智能一体化平台.pdf 20180508-申万宏源-医疗行业医疗信息化深度研究之一:2018政策利好频出与行业优化.pdf 20180327-中金公司-医疗信息化行业:景气度显著提升,关注优质产品公司.pdf 2.宋瑰绮-医院护理人力信息化建设的实践(安徽省立医院.pdf 2-计虹-医院信息化架构与应用新设想.pdf 2-王晓丽 浦东新区卫生信息化项目绩效评估研究.pdf 2-倪鑫 信息化支撑儿科医联发展.pdf 19医疗信息化系统云存储解决方案V1.0.doc 1.皮红英-护理信息化建设与实践.pdf 1-闫峻峰 药学信息化在合理用药中的实践.pdf BP商业计划书类 AI+生物技术2019年1月商业计划书 小易智能医美大健康商业计划书.pdf 影子智能 医美领域3D人工智能平台商业计划书 2018年7月PRE-A轮千万级已到账.pdf 互联网肾脏病数据诊断分析平台 医疗大数据 商业计划书.pdf 汇人医疗科研大数据--商业计划书-29页.pdf 汇人医疗科研大数据商业计划书(2015-8-27路演).pdf“医号馆”商业计划书【恩美路演提供】.pdf “香港医生”商业计划书 20181118.pdf 033-农医生--商业计划书-39页.pdf 1.医管家商业计划书.pdf 2.华謇医疗商业计划书.pdf 2016 MSH 精选个人住院医疗保险计划书_新价格.pdf 2016 MSH 经典个人医疗保险计划书_20151214.pdf 2016 大童MSH 专属医疗保险计划书CN.pdf 2018年BP商业计划书 基于互联网技术助力医联体分级诊疗建设.pdf 2019年2月最新商业计划书 小易智能医美大健康商业计划书 小米生态链预备成员.pdf 224电子医生商业计划书.pdf 3D立体医疗商业计划书摘要(董绍康20151110).PDF _[基于人工智能的医学 影像诊断]商业计划书-1C9U.COM.pdf _[基于人工智能的医学 影像诊断]商业计划书-汤高悦-201806061813.pdf AI+生物技术2019年1月商业计划书 小易智能医美大健康商业计划书.pdf AJ-7-基于ECG检测的医疗运动健康系统-刘思阳-电气工程学院-商业计划书.pdf AS-34-便携式脑电波采集及应用开发-马烨榕-医学院-创业计划书.pdf BJ-5-Dash—运动技能诊疗医院- 梁跃曦-教育学院- 商业计划书.pdf BJ-C 移动医疗项目商业计划书-士昌ClinicoData 车鉴.pdf BJ-DTMT-医疗-北京健康管理一站式服务平台商业计划书0803.pdf CG-5-精准医学时代的DMD关怀计划-朱锴治-药学院-商业计划书.pdf CJ-3-智能医疗LED手术无影灯-朱林靖- 光电系- 商业计划书.pdf linklab 医疗可研实验室 商业计划书.pdf OS公司内新设关节置换医疗旅游服务项目商业计划书-101页.pdf SH-CTMT-医疗-上海移动医疗项目商业计划书-士昌ClinicoDatal.pdf 一枚木瓜”互联网医美平台 商业计划书.pdf 七十二变 医美商业计划书.pdf 上海浩原医疗器械招商.商业计划书【恩美路演提供】(.pdf 中医链 商业计划书.pdf 中国最大的基层医疗综合服务平台 580 商业计划书.pdf 临床数据管理和智能医疗应用--商业计划书-33页.pdf 丽美度 医美商业计划书.pdf 乐牙牙医 商业计划书.pdf 乔北医疗--商业计划书-13页.pdf 云医互联--商业计划书-12页.pdf 云樱医疗--商业计划书-15页.pdf 云樱医疗商业计划书 - 1013.pdf 互联网+肿瘤医疗--商业计划书-19页.pdf 互联网医疗--医云互动商业计划书-65页.pdf 互联网医疗--医云互动商业计划书.pdf 优医行商业计划书.pdf 传太医--商业计划书-18页.pdf 元码基因肿瘤精准医疗系统提供者 商业计划书.pdf 北京一体云康远程医疗技术有限公司 商业计划书.pdf 医号涂鸦--商业计划书-22页.pdf 医学影像数字化分析与输出--商业计划书-42页.pdf 医护到家--商业计划书-22页.pdf 医生笔记 商业计划书.pdf 医用三录仪.商业计划书【盛茂旺路演提供】.pdf 医疗伴随项目 商业计划书.pdf 医疗级可穿戴智能硬件和平台--商业计划书-26页.pdf 医简单-商业计划书.pdf 医美医院互联网托管服务平台 指尖医美2019年商业计划书.pdf 医美汇商业计划书【恩美路演提供】.pdf 医脉赛商业计划书201510.pdf 医诺方舟.商业计划书【恩美路演提供】.pdf 医诺方舟商业计划书-20页.pdf 医诺方舟商业计划书.pdf 医鹭-医疗器械跨境B2B商业计划书-14页.pdf 医鹭-医疗器械跨境B2B商业计划书.pdf 医鹭-医疗设备跨境B2B平台商业计划书【恩美路演提供】.pdf 十分美 医美商业计划书.pdf 华謇医疗--商业计划书-18页.pdf 南宁肿瘤康复医院--商业计划书-14页.pdf 和睦医疗保险--商业计划书-10页.pdf 和睦医疗保险计划书.pdf 品瑞医疗--商业计划书-26页.pdf 商业计划书 互联网+儿童医疗健康共享平台.pdf 商业计划书 健康大数据 医号线.pdf 商业计划书-社区医疗.pdf 善美 医美商业计划书.pdf 基于智能合约和区块链技术的去中心化的全球医美特卖平台 商业计划书.pdf 大众可负担的海外医疗 海外医旅平台商业计划书.pdf 天坦软件 商业计划书 医疗软件 .pdf 好牙医 A轮 中国口腔行业最大的在线服务平台 商业计划书.pdf 宠信 宠物医院 商业计划书.pdf 家门口的家庭医生--商业计划书-20页.pdf 广州八百方商业计划书20141011 医药健康服务平台.pdf 康安途商业计划书 全球领先的跨境医疗旅游方案提供商201808.pdf 延医网O2O云服务平台--商业计划书-18页.pdf 影子智能 医美领域3D人工智能平台商业计划书 2018年7月PRE-A轮千万级已到账.pdf 惠普医学--商业计划书-14页.pdf 慈信堂中医连锁中医馆 商业计划书.pdf 掌上血管医生商业计划书-22页.pdf 掌上血管医生商业计划书.pdf 掌上血管医生商业计划书【恩美路演提供】.pdf 掌尚名医 医美整形服务商业计划书.pdf 新云医疗2017商业计划书PDF.pdf 新医道 IVF试管婴儿医疗平台 商业计划书.pdf 明思特医疗科技--商业计划书-21页.pdf 普润医疗:肿瘤放疗综合服务云平台 商业计划书.pdf 朗合医疗--商业计划书-18页.pdf 朗合医疗商业计划书.pdf 欧碧堂线下中医连锁馆 商业计划书.pdf 每安健康 跨境医疗商业计划书.pdf 氧气推荐 阳光医生肿瘤服务--商业计划书-18页.pdf 洋大夫(医疗旅行平台 商业计划书.pdf 海外高端医疗旅游项目商业计划书.pdf 深圳博美康医疗科技--商业计划书-19页.pdf 点点就医 商业计划书.pdf 爱宠医生 “轻问诊+云系统”互联网宠物医疗服务平台 商业计划书.pdf 爱微医疗--商业计划书-22页.pdf 牙医之家--商业计划书-19页.pdf 牙医库 —牙科医疗服务产品平台 商业计划书.pdf 百脉智连:中医把脉机器人商业计划书 -201611-1122lww.pdf 知名牙医 口腔医疗O2O商业计划书.pdf 社区医疗--商业计划书-18页.pdf 科瓴医疗CareLinker--商业计划书-20页.pdf 科瓴医疗CareLinker_A轮融资商业计划书.pdf 移动中医馆商业计划书-31页.pdf 移动中医馆商业计划书.pdf 移动医疗项目--商业计划书-20页.pdf 米开医疗商业计划书.pdf 糖医生--商业计划书-16页.pdf 美之医疗 一个深度查看口腔诊所的工具 商业计划书.pdf 美呀 口腔医疗 商业计划书.pdf 美研 医美商业计划书.pdf 艾特医生.商业计划书【盛茂旺路演提供】.pdf 薄荷医 · 商业计划书.pdf 融景易医院场景大数据项目 商业计划书.pdf 超级医生平台--商业计划书-14页.pdf 连竺跨境医疗托管家式服务品牌 印度医疗旅游商业计划书.pdf 道医养生会馆 商业计划书.pdf 金华佗中医--商业计划书-14页.pdf 钛米 特种医疗服务机器人 商业计划书.pdf 阿斯克医疗互联网APP--商业计划书-20页.pdf 集医智能 商业计划书.pdf 青铜安全医生:建筑安全智能管理平台 建筑安全SaaS诊断服务平台 商业计划书.pdf 香港IDJ国际医美--商业计划书-20页.pdf 麻省医疗国际公司 商业计划书.pdf 2.品瑞医疗商业计划书.pptx BJ-C-TMT-医疗-北京OraCleen商业计划书Z.pptx BJ-医杰天使计划书.ppt HZ-C-TMT-医疗-杭州联众公司融资计划书.pptx 医号涂鸦商业计划书.pptx 医科创营众泰互联网+医疗的抗肿瘤服务的平台项目商业计划书.pptm 善德云便民医疗商业计划书 6.13.pptx 国太亚医上门康复O2O商业计划书(定稿) .pptx 国太亚医上门康复O2O商业计划书(定稿)2015.11.9.pptx 广东脉搏医疗科技商业计划书.ppt 康安途 印度医疗旅行 商业计划书BP.pptx 来e掌项目计划书 中医理疗师.ppt 中国最大的基层医疗综合服务平台 580 商业计划书.pdf 临床数据管理和智能医疗应用--商业计划书-33页.pdf 丽美度 医美商业计划书.pdf 乐牙牙医 商业计划书.pdf 乔北医疗--商业计划书-13页.pdf 云医互联--商业计划书-12页.pdf 云樱医疗--商业计划书-15页.pdf 云樱医疗商业计划书 - 1013.pdf 互联网+肿瘤医疗--商业计划书-19页.pdf 互联网医疗--医云互动商业计划书-65页.pdf 互联网医疗--医云互动商业计划书.pdf 优医行商业计划书.pdf 传太医--商业计划书-18页.pdf 元码基因肿瘤精准医疗系统提供者 商业计划书.pdf 北京一体云康远程医疗技术有限公司 商业计划书.pdf 医号涂鸦--商业计划书-22页.pdf 医号涂鸦商业计划书.pptx 医学影像数字化分析与输出--商业计划书-42页.pdf 医护到家--商业计划书-22页.pdf 医生笔记 商业计划书.pdf 更多干货,就在一查就有 原文章作者:行业报告1C9U,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于昨天 02:12
    最后回复 陶平乐 昨天 02:12
    2362 0
  • 智能医疗的三大核心理念:连接、提效、下沉
    田丰、杨燕/文自疫情发生以来,直播抗疫、在线问诊、无接触住院、远程诊疗、智能CT阅片等科技成为医疗产业的“新动能”,而在产业模式的创新中必然需要试错和迭代。 自从2014年以来的“互联网+医疗”转型,喜忧参半,5000多家互联网医疗企业阵亡率颇高,幸存的互联网医疗企业正在进化,从“轻问诊”升级为“智服务”,从单点场景突破到纵向产业链延伸。而传统医疗机构也开始纷纷拥抱互联网,双方从竞合关系,如今却相向而行。 不同的是,以机器学习驱动的“智能医疗”在以连接资源驱动的“互联网医疗”基础上更进一步,形成了医疗产业转型升级的长期路径“在线-数据-智能”,人工智能等新兴技术族通过5G这条“数据高速公路”通达产学研资源,成为本次医疗转型的技术动能。 看病难、难看病,到底难在哪? 医疗,攸关生命安全。解决“看病难、难看病”问题,关系中国民生。没有全民健康,就没有全面小康。“看不上病”和“看不起病”问题是全面建成小康社会的突出短板之一,必须加快补齐,为老百姓筑牢健康防线。 看病难,难看病,本质上是医疗资源“供求矛盾”的外在体现,相对老百姓对医疗健康的迫切需求,当前的医疗资源呈现供给不足、分配不均的不利局面。 尤其在新冠疫情期间,突如其来的疫情给整个医疗系统造成极大的压力和冲击,在疫情的“放大镜”下,更是凸显了医疗资源配置的供求失衡。 此外,我国老龄化进程加速,对医疗资源的使用提出了较高的需求。2000年至2018年,中国65岁以上人口数量从1.26亿增加到2.49亿人,老龄人口占比从10.2%上升至17.9%,增长超过同期世界平均水平的两倍,预计到2050年,老龄人口将达到3.29亿人,占比达23.6%。老年人口疾病发生率相对较高,以糖尿病为例,60岁以上老年人的患病率是30岁成人的3倍以上!2017年上海市常驻人口统计,人口占比不到20%的老年人口,门急诊人次占全市总量的52.2%,是医疗资源消耗的主体。 ·医疗资源供给不足 2018年,权威医学期刊《柳叶刀》曾发表过一篇报告,从各个维度对全球195个国家和地区的医疗水平进行打分。在全球197个国家和地区中,中国排名90,每一千人仅拥有1.79个医生,日本、新加坡、美国分别为2.41,2.31,和2.59。 与资源稀缺相应的,是医生的高负荷工作。据研究调查,中国有77%的医生曾一周工作超过50个小时,24.6%的医生工作时长曾超过80小时。而过劳所造成的直接问题,就是一线医生没有时间学习充电,进而形成恶性循环,限制了中国整体医疗水平的提升。 “我们差不多要花上25年的时间,才能培养出一位主任医师,如果我要是死了,那就是浪费国家资源。”这是河南省人民医院、国家高级卒中中心主任医师朱良付触动人心的一句感慨,同时也点出我国的医学人才培养也是一个关键性问题。 以最典型的儿科医生为例,目前在执业医师中,儿科医师有11.28万人,占3.9%,而中国儿童总数达到2.26亿,每千名儿童仅有0.53名儿科医师,特别是国家在全面实行二孩政策后,儿科医生的需求将更为迫切。儿科医生培养时间长,资源稀缺的问题,甚至牵动了大国总理,在2016年的政府报告中,国务院总理李克强就指出需要加快培养全科医生,儿科医生的任务。 医疗资源稀缺不仅仅是数量,也是质量和信任。 人的生命/长大只有一次,在医疗、教育等领域都存在同样的现象,即人们对于高质量资源的需求往往更加迫切,选择也更加挑剔,这也在一定程度上加重了资源的稀缺性。这也是为什么中国人在看病就医上会有浓厚的“三甲情节”。 据央视网调查数据显示,全国有87.73%的网友认为,三甲医院集中了优势医疗资源,会更受患者青睐。“在条件允许的情况下,选择最好的医院和医生”是人之常情,“三甲情节”本质上体现了人民群众对健康的向往。 这就涉及到医疗行业另一个重大问题:医疗资源分配不均,优质资源向三级医院集中,基层医疗水平不足以满足人民群众对生命健康需求的提升。 ·优质医疗资源分配不均 首先, 优质医生资源向三级医院集中,三级医院及三级以下医院医生等级差别较大。医生的临床职称总体反应了医生的诊疗水平,也是患者判断一个医生水平的重要标准。根据《2015中国互联网医疗发展报告》统计,我国被调查的医院中,三级医院中级以上职称医生人数占到其总数的55.7%;而在非三级医院中,中级以上职称的医生比例仅为19.8%。 其次,优质医疗资源主要分布在一线城市,以北上广为最。据2018年卫健委统计数据,全国医疗机构高达99.7万个,但三甲医院仅有1442家,其中北京55家、广州38家,上海32家,其他数量排名靠前的也主要为省会城市,剩余近300个地级市,大多只有2、3个三甲医院。 连接、提效、下沉 医疗供给不足,基层医疗水平薄弱,是制约当前医疗可持续发展的两大症结。从医疗供给侧出发,结合互联网、人工智能,5G等新兴技术,进而实现医疗资源的“连接”“提效”“下沉”,或成为破解医疗供需失衡问题的方向之一。 ·互联网连接了资源 互联网通过“连接”,打破医疗服务的时空边界,提高医疗资源的供给效率。 在时空关系上,表现为医疗服务时间、空间的去边界化。传统医疗服务通常受限于特定时间(医院或诊所营业时间范围)和特定空间(公立或私立医疗机构),而互联网医疗通过“连接”打破了时空边界,对病患而言,可以随时、随地享受在线医疗服务。 尤其是对于小病/常见病/慢性病问诊和寻医求药方面,可以通过在线咨询得到解决,节省了病患就医成本,也一定程度上起到对线下有限医疗资源的分流作用。 得益于互联网信息传输的及时性、线下物流体系的完备性,医疗服务的供给效率得到大幅提高。通过“连接”药品厂商/药店,用户可以在线下单,物流快速送药到家。 互联网医疗在此次疫情中大放异彩。据动脉网不完全统计,在疫情期间,全国超过10家互联网医疗平台,200多家公立医院开展线上诊疗,为患者提供包括新冠肺炎免费咨询、常见病问诊、慢病复诊处方等医事服务;为保证慢病患者不断药,阿里健康、京东健康等医药电商平台联动线下药店和物流行业伙伴,推出多项举措使得患者能够享受线上购药,打通送药“最后一公里”。 在这场没有硝烟的抗疫战场上,互联网作为赋能工具,在保障信息透明、传递防疫知识、协调医疗资源等方面均发挥了重要的作用,极大缓解了“战时”实体医疗机构的供给压力, 避免患者外出就诊,对疫情防控起到关键作用。 由于中国医疗体系长期处于相对封闭的状态,患者习惯于线下诊疗,互联网医疗发展的前半段步履维艰。然而,此次疫情,将困于家中的患者推向了互联网平台,对用户进行了一次整体性的市场教育,推动了互联网医疗的加速前 ·人工智能提高了效率 “人工智能已帮助放射科医生解决了两大问题——提高效率、减少漏诊”,青岛西海岸新区人民医院放射科主任王其军如是说。 互联网/物联网,通过“连接”人与人,物与物,人与物/服务,实现物理世界的数字化,而人工智能在此基础上,通过深度学习算法,实现数字世界的智能化。 人工智能以辅助医生的角色定位,从供给侧出发,主要针对三级医院医生,在处理海量、复杂、多维信息工作上,通过“提效减负”的方式,释放系统资源,为公共医疗服务“填充弹药”。 疫情是考验医疗资源抗压极限的试验石。疫情期间,作为新冠肺炎诊治定点医院之一,青岛西海岸新区人民医院每天疑似患者CT检查量可达百例,而医生诊断一名患者需要查看肺部CT图像数量300余张次,如果只靠医生人工读片,做出一个有效诊断往往需要5-10分钟,耗费大量时间与精力,一线医生长时间处于高压和疲劳状态。 通过引入AI辅助肺部CT诊断,能够实现对CT影像的智能化诊断与定量评价,几秒内就能完成定量分析,自动筛查疑似。与此同时,AI在最短时间出具报告,也可避免人员长时间滞留医院,降低交叉感染风险,对疫情防控意义重大。 王其军和团队还借助这套AI辅助诊断系统为患者做早期肺癌筛查,在超过数百幅图像上发现并定位几毫米大小的肺结节病灶,既减少了一些病变的漏诊,又不增加患者等待时间,还节省了费用。 此外,“AI+基因检测”用在肿瘤诊断上,可以辅助患者精准用药,最大程度地节约医疗资源,避免无效治疗或过度治疗,减轻患者痛苦。 中国每年有430万新增肿瘤患者,肿瘤病患与日增多为原本就稀缺的医疗资源带来莫大压力。据至本医疗CEO王凯博士介绍,传统肿瘤治疗基于用药指南,忽视了样本之间的差异性,根据病灶部位“同症同药”,用“以身试药”的方式寻找有效方案,往往治疗效果并不显著,患者在试药期间,极有可能错过了最佳诊疗期。 AI赋能基因检测,通过提高基因测序效率,可以帮助在最短的时间内锁定最佳靶向和免疫用药,做到“对基因下药”,整体诊断效率可提升3倍,避免传统治疗用药带来的副作用,提升患者的生存机率。 除辅助诊断外,人工智能还能对“诊疗愈”全流程赋能,提高临床治疗和康复效率,进一步释放医疗资源。 ·5G加速了“下沉” 互联网连接了资源,人工智能提高了效率,而真要要解决医疗“供需”矛盾,还需要在5G的加持下,通过“数字高速公路”的铺设,将被算法“智能化”的专家经验和知识图谱复制输出,让基层医生在远程交互下也能够拥有“三甲级别”的医疗助手,提高基层医疗机构的诊疗水平,为更多的患者在基层医疗层面提供更优质的医疗服务,促进医疗资源下沉。 第三方病理诊疗平台衡道病理的创始人朱大为表示,一张数字病理切片的大小一般为2G-3G,对于基层医院基础设施薄弱,网络带宽只有几兆,上传几张切片需要花费一天时间。而基于5G技术的病理诊断服务网络,将确保异地远程病理诊断的高度实时协同,并进一步提升AI病理辅助诊断的外围技术条件,对于时间极度敏感的“术中快速冰冻诊断”带来全面的服务革新,帮助极大提升基层医院诊断和手术效率,助力国家医改“分级诊疗、精准诊断”的落地。 区域智能+ 分级诊疗制度已推行数年,旨在针对医疗供需失衡问题,从制度层面予以治本,以促进医疗可持续发展,保障全民健康。 具体来说,分级诊疗按照疾病的轻、重、缓、急,以及治疗的难易程度进行分级,不同级别的医疗机构承担不同疾病,再基于 “基层首诊、双向转诊、急慢分治、上下联动”模式,达到合理配置医疗资源的目的,并通过“医联体”为载体,实现资源在区域级医疗系统中纵向循环。 然而,在实际推进过程中,却存在不小的阻力和困难。 难点一,如何让患者首诊在基层?基层医生能否接得住下转的病患?这本质上是医院和患者之间的信任问题,源头在于基层医疗机构的诊疗水平,是否能够达到满足基本医疗需求的标准。 难点二,医联体内,各级医疗机构之间信息平台不共享,“信息孤岛”大量存在,不利于患者上下转诊。譬如接收医院由于没有患者之前的诊疗记录,不得不重新检查,费时费力。此外,由于“信息孤岛”,系统内上下联动缺少数据参考,也不利于机构间的分工协作。 打通信息孤岛,促进数据共享,以及基本医疗水平的均质化,是解决“分级诊疗制度”推行困难的关键。 在此思路下,建立区域性“智能医联体”,搭建共享数据中心,部署区域型智能医疗平台,通过网络互连、远程交互、数据共享、技术赋能的方式,提高基层医疗水平,进一步促进区域资源内循环,才能保障了分级医疗制度的顺利开展。同时,通过共建平台方式,也避免了诸如服务器、算法平台等基础设施重复搭建造成的资源浪费,可以以较低的成本实现区域内基层医疗机构的全面智能化升级。 (田丰系商汤智能产业研究院院长;杨燕系商汤智能产业研究院 战略生态主任;实习生洪子蓝在本文中亦有贡献) 原文章作者:经济观察报,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于前天 19:31
    最后回复 娠驼诫 前天 19:31
    1609 0
  • “互联网+”的光照进农村医疗:郏县分级智能诊疗真智慧
    来源:河南日报网 河南日报客户端记者 王平 医疗卫生服务是重要的民生问题,事关千家万户的和谐幸福。 近年来,作为全国首批县级公立医院综合改革试点县和全省县域综合医改试点县,平顶山郏县大力实施卫生健康信息化工程,探索构建“互联网+医疗健康”模式,推动优质医疗资源下沉,推进县域综合医改纵深发展,让基层群众在看病就医、健康保障上享受到了互联网发展带来的诸多便利,实现了“小病不出村、常见病不出乡、大病不出县”的医改成效。 远程会诊:足不出户看上大专家 “患者的影像显示双侧乳房有结节,在结节的性质判断上以及是否需要切除想请张教授进一步诊断,并给出指导。”1月20日下午2点40分,在郏县妇幼保健院远程门诊会诊中心,医生陈俊娜正在与郑州大学第三附属医院乳腺科张彦武教授连线,为一名65岁的乳腺结节患者咨询治疗方案。 据患者的女儿介绍,母亲是在半个月前参加农村妇女“两癌”筛查时发现了乳腺结节,当地医院建议做手术治疗。顿时,一家人有些犹豫,就想通过县妇幼保健院的远程会诊,联系省里大医院的专家看看后再做决定。 通过远程会诊,张彦武教授查阅了患者钼靶片子,并详细咨询了相关症状,最终反馈“建议做手术治疗”,患者家属这才感到吃上了“定心丸”。“现在看病真方便,在县医院就能随时约上省里的大专家。”患者女儿说。 两台电脑大屏、一组摄像头、一条光纤,“面对面”的实时问诊拉近了患者和医生的距离,省去了舟车劳顿的麻烦。这样的看病体验,如今在郏县的县、乡、村三级医疗机构都能实现。 在姚庄乡礼拜寺村卫生室,77岁的王保坤感到头晕、心慌、乏力,村医尹素丽立刻通过电脑上的远程诊疗系统,联系上了郏县中医院内科医生张永辉。20多分钟的耐心问诊过后,王保坤根据医嘱在村卫生室取了些降压药,并决定今后从饮食、睡眠作息上加以改善。“现在村卫生室设备齐全,村民可以实现网络远程问诊,真正让看病少跑路、少花钱。”村医马俊峰道出了基层百姓的心声。 近年来,郏县大力实施城乡卫生健康信息化工程,探索“互联网+医疗健康”模式,建立智能分级诊疗平台,涵盖医学影像、心电诊断、临床检验、病理检验、消毒供应、远程会诊等六大共享中心,并在全县3家公立医院、14所乡镇卫生院、377个村卫生室配备了远程会诊设备,实现了“村头接诊、‘云端’看病”。 “郏县的远程会诊不仅实现了县、乡、村三级数据互联互通,检查检验结果互认,还线上贯通全国2700多家医院、22万多名医生,同时还在全省县级率先上线互联网医院,开展多学科联合会诊、5G智慧导诊等业务,打通了群众就医、问诊不便的‘最后一公里’。”郏县卫健委主任张利恒说。 移动体检:家庭医生签约服务落地见效 1月21日下午4点,在郏县堂街镇朱洼村卫生室门口,一辆带有“国家基本公共卫生服务”标识的健康云巡诊车前来了不少村民。 “体检项目一个都不少,当天就能出结果,既不花钱,也不耽误回家干活儿。”免费体检后,村民申德银对这辆云巡诊车竖起了大拇指。 在云巡诊车上,全自动生化分析仪、B超、心电图机、健康一体机等基本医疗设备一应俱全,常见的身高、体重、血常规、心电图等体检项目都可以实现,检查化验结果及个人健康信息等数据会同步上传至省基本公共卫生服务信息平台,同时将检查结果推送到群众手机端,实现了居民健康档案信息与移动APP客户端实时互动、一键同步。 目前,郏县已为14个乡镇配备了12辆健康云巡诊车,重点服务65岁以上老人、孕产妇、慢病患者、贫困户、残疾人等群体,并为其提供7大项、49小项的基本公共卫生服务。“与以往手动录入信息相比,云巡诊车就像一个可移动的‘小型医院’,配合工作不仅省力、省时,效率还更高。”堂街镇卫生院公卫科医生丁奎星告诉记者。 正是借助于云巡诊车和互联网技术,家庭医生摸清了基层百姓的健康状况,推动了签约服务落地见效。据统计,2020年,全县健康管理服务人次同比增长13.5%,重点人群签约率同比增长6.37%,履约率同比增长7.52%,高血压、糖尿病患者规范管理率分别增长10.3%、5.6%;全县常住居民健康素养水平由2018年初的12.1%提高到目前的25.8%,成功创建为国家级健康促进县。 紧密型县域医共体:县乡一体技术共享 以信息化建设联通上下,让数据多跑路、群众少跑腿,实践证明,“互联网+医疗健康”优化整合医疗资源,推动优质医疗资源下沉,让分级诊疗模式落地生根。 得益于这张织密筑牢的健康“网”,近年来,郏县按照“龙头带动、县乡一体、资源集约、错位发展、管理同质、技术共享”的思路,强力推进紧密型医共体建设。副县长乔东涛介绍,2019年,郏县被确定为全国县域紧密型医共体建设试点县后,由县人民医院牵头,联合县中医院、二院、妇幼保健院、疾控中心和乡镇卫生院,组建郏县医疗健康集团,实行行政、人员、财务、药械、业务、信息、绩效“七统一”管理,构建便民高效的医疗卫生服务体系。 走进郏县“互联网+健康”管理数据中心,一块块清晰的大屏幕上不仅能查询全县居民的健康数据档案,还可以实时监测远程会诊、进行120调度、了解云巡诊车动态,并统计分析集团内各成员单位的运行情况。“通过这样实时动态精准化的监管,进一步推进了医疗健康集团为群众提供高效优质的医疗卫生服务。”中心负责人说。 此外,郏县医疗健康集团改革医保支付方式,实行按人头预算管理,将当年筹资总额基金扣除10%的风险基金、省级统筹大病保险基金和门诊统筹基金,其余部分作为预算额度,打包给集团统筹使用,建立“优劳多得、公平合理、谁服务谁收益”的分配机制,充分调动各级医疗机构和医务人员积极性。 数据显示,2020年,郏县参保人员住院率由2019年的18.06%下降为15.82%,县外转诊人数同比减少2467人次,住院医保基金县域外支出率同比下降1.58%,医保补偿费用比去年同期节约1771.4万元,县外就诊患者和医保基金向县域明显回流,医保基金得到有效利用。 原文章作者:全国党媒信息公共平台,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于前天 12:57
    最后回复 严蒙雨 前天 12:59
    2608 1
  • 聚焦膝盖硅族智能瞄准医疗康复市场
    [摘要] 无论是中老年人上下楼困难,还是膝关节病人医疗康复,抑或是游客攀爬景点阶梯,借助一只“镂空的靴子”,这些因膝盖引起的行走难题或许都可以迎刃而解。 文/麦斯 这只“镂空的靴子”,是由硅族智能基于足式机器人技术自主研发的一款仿生智能膝关节助力器。 上海硅族智能科技有限公司(以下简称“硅族智能”)是华科校友孙阳阳和由上海交通大学苏言杰博士共同发起,由华中科技大学上海校友会参与支持,是国内第一家专注于新一代仿生大双足机器人的硬件和运动控制算法的设计、开发、制造和销售的高科技企业。目前,硅族智能已获得种子轮融资。 聚焦膝盖,硅族智能致力于打造“会呼吸的”仿生双足行走机器人平台,满足家庭、商务、会务等不同场合的智能化服务需求。将仿生智能膝关节助力器产品化,则是公司技术实现落地的目标。 “以仿生技术为核心,我们希望这项技术能得到更好的落地和应用,帮助普通老百姓解决因膝关节引发的行走难题。”硅族智能联合创始人孙阳阳说,“相对来说,这个市场比较小众,但它同时也是一个专业市场和刚需市场。” 仿生—人形机器人的未来 作为机器人领域的细分,仿生机器人是仿生学与机器人领域应用需求的结合产物。从机器人的角度来看,仿生智能机器人则是机器人发展的高级阶段,它通过模仿自然界中的生物的外部形状、运动原理和行为方式,能够延伸或替代生物体的部分功能,从而达到便捷特定场景工作的目的。 仿生机器人中,仿人机器人的研究和发展是人们相当重视的分支之一。仿人机器人的研制开始于20世纪60年代末的双足步行机器人,它最大的特征就是能够用双足行走。它不仅具备仿人的外形、行走姿势和完成抓取等基本特点,还集成了多门学科知识和多项高新科技,代表着机器人的尖端技术。 成立于2017年,硅族智能前期的主攻方向是仿生人形机器人的运动控制算法。创业至今两年多,作为一家技术驱动型的初创公司,硅族智能面临的最大挑战,是技术创新的应用和市场化。 “做技术,往往就是硬功夫。为了保证技术的领先性,我们前期肯定需要大量的投入。而这个领先的技术如何被市场认可,这个应用如何落地,是最大的挑战和风险。”孙阳阳同时强调,“当然这也是最大的机遇。” 基于对足式机器人的关节的理论研究和工程实验数据,硅族智能选择了膝盖助力作为前期产品落地的切入点。 “市场对膝盖助力是有需求存在的,把我们的技术积累结合这样一个刚需,一方面可以把我们的技术做到极致,另一方面也可以对用户的需求有更充分的调查和把握。”孙阳阳透露,由公司自主研发的仿生智能膝关节助力器是一款基于仿生算法的智能可穿戴设备,目前已经申请了5项国家专利,部分已取得授权。 瞄准医疗康复市场 随着智能手机的普及、传感器的小型化和易于集成,可穿戴设备的数量和种类都显著增加,一些产品已经达到医疗用例的性能水平。可穿戴设备正往医疗保健领域迅速扩张,预计2024年将达到320亿美元的市场规模。 面向未来,高度集成和低功耗并不是医疗可穿戴设备的唯一挑战。除此之外,医疗可穿戴设备如何创新,以满足患者舒适性、无痛监测的要求,让患者更健康,也是企业和行业需要不断思考的问题。 在内部经历了数次升级迭代之后,硅族智能推出的第一代仿生智能膝关节助力器已经具备了良好的助力功能,可以辅助人上下楼。 目前,第一代仿生智能膝关节助力器正在进行小批量试生产,主要用于用户体验调查。首批参与产品体验的用户主要是膝盖不好的中老年人,以及膝盖伤患者。所采集到的各项性能的检测数据,将成为公司下一代产品优化升级的数据基础。 在市场渠道方面,第一代仿生智能膝关节助力器仍作为电子产品对外推广销售,不过,进军医疗康复市场,才是硅族智能的最终目标。 随着人工智能、云计算、大数据等前沿技术的兴起,康复医疗产业迎来了革命性的发展。我国的康复医疗经历了起步期和推广期,现在已经进入规范期,构筑了覆盖综合医院康复科、康复专科医院、康复医疗中心或居家康复的三级康复服务体系。而且,整个康复产业市场规模前景可期,2022年将突破1000亿元。 作为新商业蓝海,我国康复医疗市场潜在需求巨大,再加上国家政策极大的支持,已逐渐成为社会办医的重要投资领域。而从疾病角度来看,神经系统、骨关节、心血管和老年疾病是主要的康复疾病领域,尤其神经系统疾病和骨关节疾病占到绝大部分的康复市场份额。 “我们正在不断提高产品的医疗等级,希望打造一款符合医疗器械标准的产品。”孙阳阳透露,第二代仿生智能膝关节助力器预计将在明年推向市场,“接下来,我们会集中解决这款产品在结构设计方面的问题,让它更加轻便化、实用化。” 原文章作者:时代周报,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于前天 01:51
    最后回复 乔雅娴 前天 01:51
    1369 0
  • 乐康医疗防疫物资智能物联管理解决方案
    1.项目背景 全球新冠疫情的出现,对防疫物资的需求管理、采购管理、库存管理、领用管理、补货管理、效期管理、紧急调拨管理均提出了非常高的挑战和要求。 国务院办公厅7月下旬印发的《深化医药卫生体制改革2020年下半年重点工作任务》。任务中明确了国家医药卫生体制改革工作重点,整体工作重点中有三项与疾控相关的任务,分别是:疾病预防控制体系建设、传染病检测预警体系建设以及应急物资保障体系建设。 应急防疫物资的储备与管理,并不单指新冠疫情本身的医疗物资采购与管理,而是更广泛的针对突发公共卫生事件。 突发公共卫生事件可以分为“间期、初起期(酝酿期)、爆发期、处理期、恢复期”几个环节。 间期是指突发事件发生前的平常期。此期应积极制定预案,建立健全各种突发事件的预防策略和措施;建立与维护预警系统和紧急处理系统,为应对突发事件做好充足的准备。 我们提供的防疫物资智能物联管理解决方案,就是借助间期,做到未雨绸缪,在突发公共卫生事件来临的时候,做到医疗物资的有序调拨和管理。 从初起期到爆发期是由静到动的过程,从处理期到恢复期是由动到静的过程。 我们会按照地方疾控中心的需求匹配整体解决方案。 我们会通过数据分析预判事件发展趋势,提前预测需求,随势而动,确保需求向上拉的时候能够满足供应,需求消退时避免浪费。真正做到敏捷精准的应急供应链和物资在库管理、领用管理、效期管理。 防疫物资智能物联管理解决方案能够实现如下功能: 数据协同服务 以市(区)县域疾控中心的中心防疫物资中心仓为基础,与乡镇卫生院、社区服务中心的防疫物资库房实现数据协同,统一调拨(下图地域仅为示例); 库存可视化服务 从实践的角度出发,中心库可以做到无人值守,补货、领用全程可视化,数据批量识别,自动计数、盘点; 智能批量识别服务 基于人工智能算法及其演变算法,实现秒级批量识别,大幅度提升补货、出货能力、降低人力成本,避免差错; 需求预测服务 建立了采购预测、补货预测、成本预测模型,为物流计划与执行提供不可或缺的增值服务。 数据云屏服务 一屏展示业务流程运作情况和状态,可根据疾控中心需求进行数据定制化分析。 软件云平台服务 可以做到私有化云服务,运营数据自主掌控,实现定制化功能设计。 2.现状分析、实施过程、实施效果 实施分为以下几个阶段: 现场调研分析,了解需求,提供定制化方案(7个工作日内完成) 方案实施阶段(30个工作日内完成) 实施过程包含软件、硬件部署及已有库存的盘点入库、入系统等全流程,最终交付的是一套防疫物资智能物联的管控方案。 方案实施效果: (1)人工进行库存盘点,工作效率有很大提升空间。 (2)耗材使用记录的跟踪有很大提升空间。 (3)进、销、存、盘信息实时同步有很大提升空间。 (4)在医保控费、精细化管理方面,有很大的提升空间。 (5)新冠等疫情防疫物资常规管理,智能管理可实现不乱、不 失、无损等。 3.方案概述 3.1防疫物资管理方案 因疫情影响,国家针对防疫物资的使用及管理下发多条政策要求,为积极响应国家政策,保证防疫物资管理严格、安全等。 可以通过使用乐康E柜—智能识别(台)系统及乐康e柜—智能辅柜(手动出货)-定制将防疫物资进行智能化管理,达到不乱、不失、无损等要求。 可实现:实时显示库存,医护人员查询并确定防疫物资需求,即时备货;信息实时传递;入库后信息即存在于系统中,可以追溯耗材使用等具体情况;信息化程度高。在出库或库存调用时,达到精确管理。管理便捷,节省运维成本,提高医护人员工作效率。 乐康医疗针对疫情防控场景下防疫物资的管理,提出了定制化的解决方案,该方案既适用于医供体下的基层医院,实现街道医院等小区域范围内的防疫物资的精细化管理;也适用于政府疫情防控部门,如卫健委等部门,可以迅速掌握本地区防疫物资的具体使用情况,为疫情防控的的科学决策提供依据。 乐康E柜—智能辅柜(手动出货)—定制 规格:长1000×宽650×高2000 单位:mm 每个消耗点配备数量: (注:所配置硬件数量依储备数量增减) 可视化指挥室 所在指挥室的工作人员,可通过大屏幕的数据,第一时间了解到防疫物资,库存状态及使用详情。 4.设备说明 4.1乐康E柜—智能识别(台)系统 可实现功能: 可对所有UDI/自建码进行主动批量识别 ,进行智能化库存管理、触屏操作、清单明细数据统计、人脸身份识别、 控制乐康e柜—智能辅柜(手动出货) 、实时库存查询、近效期及低库存预警,过期锁定、自动补货提醒(需要广域网)、与院内HIS或SPD系统对接(可以查询患者信息,患者信息中体现UDI/自建码与使用的高值耗材一一对应)、使用信息等追溯。 4.2乐康e柜—智能辅柜(手动出货) 储货品类及数量 对外观特殊/较大,异形耗材进行智能化分仓管理。耗材智能识别系统的储货数量,可按库房量定制。可批量识别记录操作管理。 根据前调分析,可对院内所有的防疫物资,通过乐康E柜—辅柜(手动出货),进行统一管理。 4.3系统软件功能列表 4.4设备配置 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于3 天前
    最后回复 臂欲讶 3 天前
    2517 0
  • 医疗人工智能发展趋势
    读书小笔记 2016年,全球企业在人工智能上的投资为260亿~390亿美元,其中科技巨头的投资就为200亿~300亿美元吞噬掉主要份额,其余为创业公司的60亿~90亿美元投入。正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态以及与市场预期间的距离,成为了各行业企业重要任务之一。 人工智能(AI)应该是近些年来最热门的词汇之一了,从接连打败李世石和柯洁的AlphaGo,到Amazon、京东、小米竞相推出的智能音箱,再到Uber、Google和百度都在研制的无人驾驶汽车,我们都能感受到人工智能切实的来到了我们周围。 在全球人工智能发展的浪潮下,市场对人工智能的投入与期望空前巨大。真实数据显示,全球已迈入人工智能的研究竞争中。2016年,全球企业在人工智能上的投资为260亿~390亿美元,其中科技巨头的投资就为200亿~300亿美元吞噬掉主要份额,其余为创业公司的60亿~90亿美元投入。正确理解人工智能目前的应用能力、发展状态以及与市场预期间的距离,成为了各行业企业重要任务之一。在爆炸式的数据积累,基于神经网络模型的新型算法与更加强大成本更低的计算力的促进下,人工智能的发展已经突破了商业领域对其应用效果的预测,人工智能技术的应用场景在各个行业逐渐明朗,开始带来降本增益的实际商业价值。从应用方向上来看,金融、医疗、汽车、零售等数据基础较好的行业方向应用场景目前相对成熟。 医疗人工智能异军突起 在众多应用领域中,AI+医疗的出现备受关注,医疗加人工智能方向已然成为市场焦点。医疗人工智能率先崛起,与医疗资源严重短缺、分布失衡的现状有关。我国培养医疗人才的周期长、成本高,优质医生资源短缺。不仅中国医生短缺,未来十年内美国也会有6~9万名内科医生的缺口无法填补,老龄化的瑞士、日本都相继有类似问题曝光。解决医疗资源的供给不足,将成为人工智能渗入医疗的根本性动因。 在医疗领域,人工智能算法被应用到新药研制,提供辅助诊疗,癌症检测等方面都有突破性进展,虽然还说不上完全取代,但是AI+人工智能已经能够在很多方面帮到医生及患者。数据显示,预计国内AI+医疗市场2018年规模将达到200亿,并继续保持超高增速。而这其中蕴含的巨大红利无疑成为众多资本眼中的“猎物”,一时间,AI+医疗的创业公司层出不穷。《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》显示,截止至2017年8月15日,国内医疗人工智能公司累积融资额已超过180亿人民币,融资公司共104家;另有27家公司未获投,或未公布融资信息;国内在医疗人工智能布局的企业主要有阿里巴巴、腾讯、百度、科大讯飞、华大基因;海外主要有IBM、Google、苹果、微软、亚马逊等。 人工智能在医疗领域的巨大作用 人工智能将起到解放医生劳动力的作用,从根本上提高医疗生产力,提升医疗供给端的服务能力,解决供不应求的医疗窘状。医疗结合人工智能应用领域丰富,基于人工智能的智慧医疗主要有以下五个发展方向: 1 智能医疗机器人 智能医疗机器人主要指用于外科手术、功能康复及辅助护理等方面的机器人。 谷歌母公司Alphabet和强生公司在2015年12月联合成立Verb Surgical公司,研发新一代辅助手术的机器人。谷歌在肾脏、眼科疾病等细分领域进展较快,同时Alphabet旗下有多家生物科技和医疗公司,未来将聚合形成规模效应。强生作为老牌医疗器械公司,将得到Verb Surgical及谷歌系公司的技术支持,包括机器学习技术以及强大的图像处理技术。 2 智能药物研发 目前已发展到虚拟药物筛选阶段,在计算机上模拟药物筛选的过程,对化合物可能的活性作出预测,对可能成为药物的化合物进行有效筛选,大幅降低药物开发成本。 最著名的药物研发深度学习模型可能是IBM的Watson机器人。IBM于2016年12月与Pfizer公司签署协议,协助Pfizer的免疫肿瘤药物研发,除此之外,IMB还和多个药企有合作协议。IBM的Watson机器人可以快速分析大量的文本数据,并使用大量实验室数据、临床报告和科学出版物测试猜想,以此来寻找潜在药物。IBM Watson作为领域中的翘楚,随着人工智能技术的逐渐成熟,在2016年开始放开手脚,以肿瘤为重心,在慢病管理、精准医疗、体外检测等九大医疗领域中实现突破,逐步实现人工智能作为一种新型工具的价值。 3 智能诊疗 智能诊疗融合了知识图谱、自然语言处理、认知技术、自动推理、机器学习、信息检索等技术,通过假设任职和大规模的证据搜集、分析、评价,从而给出诊疗判断。 百度在2016年成立了百度医疗大脑项目,通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计,模拟医生问诊、与用户多轮交流、反复验证,最终给出建议;同时还在过程中收集、整理病人症状描述,辅助完成问诊。 4 智能影像识别 智能影像识别指运用人工智能技术识别及分析医疗影像,帮助医生定位病症分析病情,辅助做出诊断。 腾讯通过微信在挂号和支付环节及早切入医疗服务领域,在人工智能领域也积极探索。腾讯发布了首个人工智能医学影像产品,称为“觅影”,与国内不同医疗机构分别开展各种医学AI项目,涵盖食道癌早期筛查系统、肺结节检测系统、辅助诊疗系统等,目前处于实验阶段。 5 智能健康管理 即将人工智能技术应用到健康管理的具体场景中。目前主要集中在风险识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精准医学的健康管理。 Welltok的健康管理平台,运用人工智能技术分析用户体征数据,为每一个用户创建多渠道的个性化健康路线。 实际上,智能诊断和医学影像是目前医疗人工智能领域发展相对成熟的两个领域。国内外科技巨头们在医疗人工智能领域的应用,基本也都是围绕智能诊断和医学影像识别两大主流应用展开。但是针对五大智慧医疗发展方向也会交叉涉及,进行多领域融合研发。 Microsoft微软最新研发的的机器学习项目名为Hanover,通过深度学习理解专业的医学论文,帮助医生预测对癌症患者最有效的药物。另一个项目则是医疗放射领域的应用,人工智能手段分析癌症患者的肿瘤CT扫描片。与谷歌类似,微软在人工智能的领域也不局限于医疗分支,在语音翻译、知识图谱等领域都有涉及。 阿里巴巴通过ET医疗大脑,强势进入医疗AI领域,阿里云宣称,自主开发的人工智能ET,“可在患者虚拟助理、医学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色”。由阿里健康研发的医疗系统AI“Doctor You”,包括临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师能力培训系统等。据悉,其正确识别肺结节的准确度达到90%以上。 创业公司乘势而上,共赴人工智能盛宴 除了科技大佬,在政策与资本的大力扶持下,国内创业公司也不甘落后,创新AI企业快速涌现,共同奔赴人工智能狂欢盛宴。 Airdoc Airdoc利用深度学习技术,在医学专家指导下对海量医学图像数据进行训练、建立模型,实现对多病种病变组织的检测、影像识别,另外通过多模态数据分析,形成疾病预测模型,有效监测疾病,预知风险。Airdoc的市场副总裁张京雷介绍,AI技术能辅助基层医生更快更准确地诊断常见疾病,对于眼科疾病而言,能完成简单重复性但需要很强经验积累的工作(如阅片),为基层赋能,因为很多基层医疗机构原本没有眼科医生,而现在全科医生加人工智能就能诊断常见的眼科疾病。 据了解,Airdoc也是国内最早开始AI探索的团队之一,已经和众多医疗机构建立合作,积累了大量经医疗团队标注的高质量数据。 碳云智能 碳云智能成立于2015年,是王俊离职华大基因后在深圳成立的创业公司,公司名碳代表生命,还有互联网和人工智能概念。碳云智能打造的“数字生命”,源自三个基本的科学假设:人的生命特征和运行状态可以用数字化的方式描述;数字化生命可以用智能化的手段计算分析;智能化的数字生命可以通过互联产生更大的价值。 通过打造数字化,智能化和网络化的平台,碳云智能正在引领一场后基因组学时代的健康革命。用数字化的方式去记录个体的生命状态,进而用先进的人工智能技术,对百万级人群的生命大数据进行分析,通过持续模拟生命本身的特质和规律,从中搜集有关健康,疾病和衰老的最新信号,帮助每个人更好地管理自己的健康。 科大讯飞 作为国内领先的人工智能企业,科大讯飞启动了人工智能辅助诊疗中心建设,先后与多家医院开展深度合作,共同打造智慧医院。此前还和中国医学科学院北京协和医学院共建“中国医学科学院-科大讯飞医学人工智能研究中心”。 今年3月科大讯飞还为开拓AI医疗市场,专门引进智慧医疗领域顶级人才陶晓东博士,并制定完整的智慧医疗产品线战略,涉及语音技术在医疗中的应用、智能影像辅助诊断、辅助诊疗系统等三大业务。 2017年7月,科大讯飞联合复星医药、德勤咨询、思创医惠、荣之联、Boston AI、浙江知识产权交易中心、杉杉医疗及贝壳社共同发起中国首个医疗人工智能领域的产业联盟——健康产业人工智能技术创新联盟。 蓝景智能 蓝景智能是成都首批长大起来的技术驱动型人工智能企业,公司聚集了国内一流的人工智能技术人才,并成立了蓝景深度学习研究院,吸引了包括阿里、国防科大等人工智能技术专家顾问。经过长期的技术积累,以深度学习为技术引擎,自建十亿级分布式计算存储平台、大规模GPU计算集群和高性能计算平台,独立构建图像视频处理、自然语言处理、复杂网络等模型算法。 2017年,蓝景智能正式启动AI+医疗项目,自主研发基于ECG信号的DeepRhythm、DeepBeat模型算法,打造了国内唯一以深度学习为核心的智能心电监护系统和医疗影像智能辅助诊疗系统;完成基于肺部医疗影像的LUN.Detection结节筛查模型、3DIS结节构画模型、CancerSearch癌症良恶性判断模型;与三胞集团旗下Natali公司、复旦大学附属华东医院张国桢肺部微小结节诊疗中心等医疗机构达成战略合作。 随着人工智能技术的逐渐深化,越来越多前沿科技公司展开了人工智能技术在医疗领域应用的探索。 医疗AI未来发展趋势 人工智能+对医疗领域的改造是颠覆性的,它不仅仅是一种技术创新,更是对医疗产业生产力的变革,将带来庞大的增量市场,市场空间无限。 外媒SCIENCE GUIDE对未来医疗人工智能的趋势作了预判。在疾病预测、疾病预防、康复医疗、减缓衰老、健康、增强医生技能等领域将前景大好。 现阶段人工智能是帮助医生而非取代医生。随着科技的不断进展,医生的视觉、触觉等感官已经得到了极大程度的强化与延伸。比如:内视镜技术(包括胃肠镜、腹腔镜、神经内镜等)的发展让医生看到用肉眼无法看到或无法看清的微小区域,而机器人技术让手术操作更加稳定与精确。人工智能的进步,则将给医生的大脑,加上一颗新的引擎。人工智能技术能让医疗产业链得以进一步优化,并让医疗行业走向更高效率与更高层次,未来更加值得期待。 原文章作者:清大剑桥商学,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于3 天前
    最后回复 叽善廷 3 天前
    2374 0
  • 人工智能助阵智慧医疗,未来智慧诊断来临?医学家:可能成为主流
    大家都知道,中国在最近几年的时间里,在很多的领域都有卓越的表现,平常大家听的最多的可能,就是我们中国的航天领域。对于人工智能这一块,大家听到的新闻,相对来说还是少一点的,但是人工智能却在我们生活中经常能看到。 在世界进行第四次工业革命的时间里,如果哪个国家能够在人工智能领域,走在世界的前列,那么他就占据了大部分的主动权。在之前的时候,大家听到关于国内人工智能的各种应用,可能都是关于工业上的,毕竟工业机器人的出现能够改变我们的生活。 而在近期的一个消息,我们国家对于人工智能的应用,将会来到智慧医疗这方面,而且在未来智慧诊断的来临,很多的医学家都表明:这可能会成为主流。而且我们中国的工程院院士田伟表示,现在我们的医疗机器人也是在不断向前发展的。 但是因为人是一个复杂的动物,每一个人都有他的个体性,人工智能是不可能完全代替医生的,但是却会成为医生的得力帮手。人工智能将会为医疗插上智慧的翅膀,我们大家都知道人工智能是有学习能力的,把这种强大的学习能力带入到医学里面的话。 这将会让人工智能,直接变成了智慧医疗。通过系统化的学习医学知识,然后再收集患者的病症信息,就能够得出最好的几种治疗方案,供医生选择。同时还可以给出,各种药物搭配的结构图,帮助医生思考治疗方案的可行性。 而且在智慧医疗这方面,除了我们中国之外。在日本这个国家,他们对这一方面的研究早已经进行了。而且据了解,日本将近7成的医生认为,在未来20多年后,将迎来人工智能诊疗的时代。但是我们大家都知道,我们中国是有中医的,在中医这一方面往往是需要大量经验的,人工智能再聪明,也是不可能代替医生的。 原文章作者:小爱游世界,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于3 天前
    最后回复 邓祥 3 天前
    2640 0
  • 只做AI诊断的智能医疗行业已经不够看了
    文 | 颜璇 来源 | 智能相对论(ID:aixdlun) 预防、诊断、治疗,这三个医疗流程相信大家已经了然于心,但是康复医疗,狭义上,就是我们通常说的复健医疗,你了解过吗? 在康复医疗的道路上,康复医疗由最初的单纯躯体康复到现在的综合性康复,由最初的单一学科的等待模式工作到多学科相互合作的模式,需要复健的患者们已经得到了越来越好的医疗条件,但复健的整体效果依旧不能令人满意。 而随着AI在医疗领域的攻城略地,AI+康复医疗是否会出现,其是否会成为医疗服务业中的黑马呢? 带着这样的疑问,让我们来讨论一下这个似乎被人工智能所“冷落”了的医疗服务领域。 嗷嗷待哺的康复医疗领域 在20 世纪初期,通过对肌肉活动与关节功能的关注使得解剖学中关于运动器官的描述渐趋完整, 但我们依旧停留在生理学基础分析的阶段。不管采用何种方法,我们对肌肉活动和关节总效应的研究仍旧停留在实验室的封闭空间里,我们往往只注重身体的功能,从而忽略了它的作用过程。 这也是我们一直以来忽略康复治疗的原因,我们只注重功能,一旦身体中某个器官的机能出现问题,我们就会急于去寻求医生的帮助,只有真正的失能,人们才会想起康复医疗。而疾病治愈后,身体机能一旦找回来,康复治疗,Who Cares? 但是康复领域是否真的那么无足轻重呢?当然不是。 近年来,康复领域可以算是医疗行业中下一个待引爆的市场,这点从国家近年来出台的政策以及我国的康复市场现状就能看出。 比如,国家卫计委就发布了《关于印发康复医疗中心、护理中心基本标准和管理规范(试行)的通知》,明确鼓励社会力量举办康复医疗机构、护理机构。 我国当前康复医学的发展仅仅满足了我国康复的小部分需求,仍有大量康复需求人群未被满足。预计,2022年中国康复市场将达到1000亿。短中期市场容量测算:按照基本满足我国康复需求的水平,目前行业年复合增长率不低于18%,预测至2022年我国康复医疗产业规模有望达到1033亿元。 随着康复医疗逐渐进入公众视野,AI康复也成为了智能医疗发展的对象,各种AI临床护理服务已经出现。从挂号,到治疗,AI几乎在所有的医学细分领域里都占领了一席之地,不得不说,AI康复领域已经成为智能医疗行业的“最后一公里”。 在康复医疗中,AI可以采用深度学习技术,来重建高精度的人体运动三维模型,从而准确获取关节点、关节角等信息,进而帮助患者进行健康评估,并给出一份康复方案。 拥有三维动态捕捉技术的代表公司是Vicon公司,但其设备灵活性差强人意。而英康唯尔在健康评估方面有不错的成果,其旗下的“WELL 健康”APP基于深度的智能算法开发,能够在线上对患者的身体状况从健康度、持久度、力量度、灵活性、功能性进行评判,最后提供一份精确的运动康复方案。 而在后续的AI康复训练中,最主要的是步态分析,这也是康复评估最常见的手段。步态分析是通过采集患者行走过程中的时空、运动动力学等参数量化骨骼系统的运动功能和神经系统的调节控制功能,进而反映康复效果。 脉沃医疗曾研发了新型步态分析设备Odonate,配有彩色摄像头与深度摄像头,可以记录患者运动的图像再通过配套的软件系统进行分析,从而给出患者的步态参数供医生评估参考。 突破蓝海,首先要解决三个问题 虽然在康复领域应用AI可以解决一些问题,为康复医疗注入新的活力,但如果要实现智能康复在中国的全面覆盖,智能相对论(aixdlun)分析师颜璇认为,我们首先要从“附着力”“关键人物”“环境威力”这三个方面来解决问题。 1.“附着力”:除了硬件成熟,还需要个性化方案 在中国,肌肉骨骼康复在竞技体育中运用的是比较多的。但是我国的体育明星基本上都会选择海外康复。这是因为虽然中国能做外科手术的医生很多,但术后能进行重建和功能恢复的硬件设备还不够成熟。 而对于职业运动员来说,肌肉骨胳康复不仅仅要做到功能上的正常恢复,还要能够通过个性化和定制化的康复方案使身体功能有进一步的提升。 除此之外,肌肉骨胳的康复还需要一个比较长的过程,它不是一天两天就能够治愈的事情。俗话说,伤筋动骨一百天,对骨骼肌肉受损的患者来讲,康复期最少要三个月的时间。 NBA的小托马斯在去年也曾经历了一个长期的复健过程,在复健过程中,小托马斯也表示,他的复健一直在注重自我保护和自我提升,必须确保自己100%恢复才能踏上球场。 相对于医疗影像等智能医疗产品而言,在这方面的个性化医疗产品是很难在短时间内爆发,因为前期的人力、物力、资金的投入和沉淀是必不可少的,并且这类产品还缺少关键的评估数据,难以支撑康复方案的个性化定制。 2.“关键人物”:短板明显,全方面人才供应不足 康复治疗师的主要职责就是综合康复治疗,为患者进行物理治疗和作业治疗,包括身体运动和各种物理因子手段、神经肌肉和骨关节运动功能的评估与训练训练、手工艺、认知训练等。 目前,我国从事康复和物理治疗的人才背景主要是两个方向,其一是医学院背景,但学校很少设置对应专业,这类学生往往在学校学的主要方向是神经类的康复,集中在中风、脑瘫这类患者身上,这类学生对骨骼肌肉康复的认识和理解比较浅。 另外一类是在体育学院内有着运动康复学科背景的学子,这类学生虽然对运动康复有很系统的理论知识,但没有很深的医学理论和实践。 除了专业的学术背景,康复治疗这项工作的社会性很强,还要求治疗人员在个性上、心理上比较成熟,社会生活要稍有阅历。 所以,面对康复患者,从业人员要给其身体进行评估并给出个性化康复方案时,难免出现能力不足的情况。也因为人才短板效应突出,这个市场一直处在一个比较尴尬的阶段。 3.“环境威力”:忽略医疗康复,观念局限造成差异 美国的康复市场有 6000 亿,而中国是 200 亿左右。为何会产生如此大的差距? 主要是因为我国公民目前还除灾“有病要治”的观念里,连“预防有病”都是近几年才兴起的概念,更何况是想到“怎样更好地恢复身体功能”呢? 除了一直以来的观念局限,也在于社会上的医疗知识普及不足。医院资源紧张带来的不只是看病难,还有康复难。在医院里,很少有医生会告诉病人你要在愈后进行运动康复。往往都是看好病了就“赶人”,为下一个病人“腾床位”。 虽然如此,但中国的市场仍旧很大。市场上还是有一些机构在做这方面的科普。从大家越来越重视运动就可以看出,这也为康复医疗的推广带来很大的便利。因为运动康复作为康复治疗的重要组成部分,开始在这种“运动即健康”的思想下逐渐被大家接受。 AI入局,“家庭康复”是成败的关键 康复患者与一般的急性病患者不同,他们往往对于康复训练有着长期的需求,比如小儿脑瘫、帕金森以及关节置换手术的患者。而长期待在医院进行康复治疗,想想医院里的消毒水味,以及白花花的床单,和渐渐攀升的账单……恐怕并非所有人都能忍受。 所以,智能康复治疗若想要突破蓝海,最关键的战场应该是“家庭康复”。 开发者们要考虑的是“家庭康复”的定位和模式,究竟哪些患者适合放在家里?智能康复需要布置怎样的远程检测才是合理的?患者自我诊断与医生诊断的比例为多少? 这个家庭康复系统的流程如何?这里我们可以猜想一下。 首先,这个系统应该先将患者的主观判断掺进AI的算法里。患者的主观判断应不应该占比重?英国国家医疗系统(NHS)基于主观判断对患者进行电话初诊分流,37,000 个案例中仅出现 3 例疑似误诊,这个数据表明基于主观判断而进行评估是安全有效的。 其次,这个AI系统如何在家实现客观判断?这是需要一些客观量的。比如上文提到的步态分析,还包括通过视觉识别来观察和测量手臂抬起角度,活动范围,自动形成医疗影像等等。最后,就是基于这些主观和客观的症状,调用数据库,给予患者一个针对性的康复方案。 要实现这样的流程,最主要的,应该将现有设备的配置进行简化,毕竟谁也不希望一个康复设备终端占用到家里太多的面积。除此之外,为了让家庭康复的场景得到拓展,还可以加入康复指导软件和康复训练游戏等。想一想,在“吃鸡”的过程中就能实现康复治疗,是不是很想邀请朋友来家里做客,一起体验一下呢? 从长远来看,“家庭康复”不仅是为了康复治疗,在输入了足够多的数据后,还可以反过来作用于疾病的早筛,形成AI医疗中的“家庭康复+预防”双合一系统。比如帮助老年人帕金森病早筛和康复治疗。 权威数据表明,我国65岁以上老年人帕金森病的发病率为1.7%,且帕金森病已经有了年轻化的趋势。中国帕金森病发病人数庞大,却没有得到应有的重视,绝大多数患者都是等到中、晚期才来就诊,耽误了治疗效果。 面对这种情况,如果系统判断某人有帕金森病的倾向,测试者可以在软件的帮助下进行单音练习、朗读训练和唱歌训练等,系统还可以提供给帕金森患者康复治疗的解决方案。在确诊后,我们还能通过采取内科药物、外科手术及其他辅助康复相结合的综合治疗方法,大大减缓患者症状,让患者保持较好的生活质量。 结论: 还记得天王刘德华曾经在一次拍摄中坠马受伤,而为了能够回家抱一抱5岁的女儿,他每天都会在医院练习走18层阶梯(这是回家要经过的阶梯数),并抱着25公斤哑铃,每天练深蹲一个半小时。而在AI入局康复医疗后,天王的拳拳爱女之心或许有了更好的倾诉途径,毕竟回家就是最好的治疗。 【完】 智能相对论(微信id:aixdlun):深挖人工智能这口井,评出咸淡,讲出黑白,道出vb深浅。重点关注领域:AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。 原文章作者:蓝鲸财经,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于4 天前
    最后回复 柯如冰 4 天前
    2723 0
  • 解码医渡科技(02158):医疗新基建的中流砥柱
    医疗AI独角兽企业——医渡科技1月15日正式登陆港交所,上市首日公司股价便大涨147%。 成立于2014年的医渡科技,主要向医疗行业的参与者提供基于大数据和人工智能(AI)技术的医疗健康解决方案,是中国领先的医疗人工智能公司之一。 医渡科技搭建医疗新基建 历史总有相似之处。 如果说2003年“非典”加速了阿里、京东等医药电商的崛起,那么2020年因新冠肺炎疫情引发的公共卫生事件,则影响了政策走向,加速了数字医疗的发展,将其向前推进了一大步。阿里健康、平安好医生、医渡科技等医疗科技企业,不再是公共卫生事件的旁观者,而是扮演革新者的角色。 就主业方向而言,医渡科技与平安好医生、阿里健康属于不同的赛道。平安好医生、阿里健康主要以在线诊疗、互联网医疗、药品电商等为主;而医渡科技主要是以人工智能基础设施内容,即以数据智能技术服务为主,更多是面向B端、G端,是医疗新基建的重要组成部分。 2003年,“非典”爆发,却也意外成就了中国互联网历史上的高光时刻,京东、淘宝崛起,腾讯的线上社交和游戏也在此时获得了快速发展。因此,有人将2003年称之为中国互联网的“启蒙运动”。17年后的2020年,公共卫生事件再临,众多行业出现前所未有的停滞;但同2003年一样,也有许多机遇在孕育,比如在线教育、远程会议、远程办公等。 医疗行业所受的影响更是深远。我国医疗卫生事业存在历史遗留的突出短板,在本次公共卫生事件中充分暴露。 面对挑战,我国亟需开启医疗卫生新基建,补齐短板并发挥科技的带动效应,且已在2020年政府工作报告等多个政策文件中体现。补短板方面,重点从检验检测能力、重症救治能力、医疗物资储备方面着手,强化突发公共卫生事件应急体系建设。科技方面,鼓励医疗信息化、互联网医疗、人工智能+医疗及创新药械研发等的发展。其中医疗信息化是现代医疗行业的基础设施,包括医院信息化、区域医疗信息化和医疗大数据系统三个层次,政策正在大力推进。 从长期看,医疗卫生新基建不仅可以降低公共卫生事件的潜在威胁,还可以促进消费、解决人口老龄化导致的医疗供应链不平衡问题,同时医疗大数据技术等具有多产业的带动效应,对国民经济平稳运行、高质量发展及改善民生均有重大意义。 由此近几年来,国家先后出台多个政策鼓励医疗大数据技术产业的发展。2016年国务院印发《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》起,国家在《“健康中国2030”规划纲要》、《“十三五”卫生与健康规划》等重要政策中屡次提及要发展医疗大数据技术产业。2018年国家卫健委发布的《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》更是为产业发展提供了标准依据。 在国家的号召下,各地也相继出台了相应的法规和政策,与医疗大数据技术企业合作,推动技术应用和发展。此次的公共卫生事件加速了医疗新基建的建设。 伴随着政策的鼓励,行业发展需要,2014年医渡科技成立,目前已经成为医疗大数据技术和医疗人工智能技术行业的龙头企业之一。自成立以来,公司投入巨大的人力物力在技术上,自主研发了数据智能基础设施“YiduCore”,与业内各个关键参与者(包括医院、制药、生物技术及医疗设备公司、研究机构、医生、监管机构和政策制定者)开展合作,可以很好的改变医疗行业供给侧限制的问题,必然是被政策重点扶持的对象。 市场需求与政策支持使得医疗AI产业迎来发展的好时机,同时也给医渡科技极大的发展空间。根据安永报告中的测算,过去五年,医疗大数据解决方案的市场规模以54.2%的复合增长率迅速增长。2015年整个市场的规模还不到20亿,到2019年已经成功突破100亿大关。此外,报告还显示,2015年,医院和政府的大数据解决方案细分市场渗透率仅有5%,到2019年已超过15%,预计2024年前后超过30%。 顺应时代潮流,YiduCore赋能三大业务快速发展 医渡科技的核心竞争力是其自主研发的数据智能基础设施YiduCore。YiduCore拥有高效的医疗数据治理技术和能力。此外,医渡科技通过知识图谱、符号知识推理模型、深度学习等统计工具和AI技术手段,不断产生医疗人工智能行业的洞见和知识,这些洞见和知识又进一步增强YiduCore的能力,形成良性循环及网络效应,既能让医渡科技的能力继续脱颖而出,又能让医疗生态系统中的参与者朝着价值导向的精准医疗目标迈进。 经过几年的发展,YiduCore已经形成了完善的多层技术架构,并且能提供针对医疗健康产业链上各个角色的多样化解决方案,形成了以大数据平台和解决方案、生命科学解决方案、健康管理平台和解决方案三大板块为主体的业务体系。不同业务板块面向不同的医疗健康产业角色,三大板块各自发力,加快布局医疗健康产业链。 (1)大数据平台和解决方案 大数据平台和解决方案是医渡科技最大的分部,为医院和其他医疗机构、监管机构和政策制定者提供服务。该平台对大规模多源异构医疗数据进行深度处理和分析,建立真实世界疾病领域模型,助力医学研究、医疗管理、政府公共决策等。 政策是医疗信息化行业投资的焦点。2018年5月,国家医疗保障局正式挂牌,作为国务院直属机构,将政策规划、定价、监管三权合一。国家医保局要解决的问题包括异地就医、药品目录、药品采购和定价等等。利用大数据技术以及统一的医疗云系统,可以很好的解决上述问题,因此国家医保局加大对医疗大数据技术、医疗云等科技基建的投入。 根据IDC数据显示,2019年中国医疗行业IT总支出是548.2亿元人民币,较上一年增长11.5%,预计2020年医疗行业IT总支出将达到650.3亿元。其中医疗云增长速度最快,2018年中国医疗云IT总支出达到50.5亿元人民币。 由于我国规划在2022年以前全面推行按病种付费的医保支付改革,而按病种付费需以全面的医疗信息化和数据接口统一为前提,政策要求2020年二级以上医院电子病历评级需提升至3级以上,而2018年国内三级医院和二级医院电子病历平均评级分别为0.83级、2.11级,因此预计我国医疗信息化产业将在政策推动下维持较快增长。 得益于政策的推动,2018-2020财年,医渡科技的医院客户从37家增长至71家,监管机构客户从1家增长至14家。大数据平台和解决方案业务也实现了三年176.11%的复合增长,从2018财年的1767.2万元增长至2020财年的3.72亿元。 (2)公司的生命科学解决方案 公司的生命科学解决方案是指向生命科学行业从业者提供的解决方案,用以帮助这些从业者减少临床开发的时间和成本,并同时提高临床和市场成功率。 当下国内医药行业正在经历“仿制药为主”向“创新为方向”的产业升级,近年来CDE批准的新药快速增加,正迎来创新药的黄金发展时代。 政策鼓励创新,整体提高国内创新药研发积极性。一方面,将医药创新写入国家发展战略,出台药审改革、创新药优先审评、医保目录谈判等细节配套政策,直接利好创新药研发,另一方面,开展仿制药一致性评价,推进仿制药集中采购,进一步重塑仿制药产业格局,倒逼传统药企逐步转型新药研发。 自2015年以来,制药类上市公司研发投入持续增长,2019年研发费用总额334.4亿元,近3年复合增速28.4%,国盛证券预计未来有望保持30%左右增速。 除了上市公司研发费用大增外,一级市场投融资渠道的增加,以及科创板的推出,使得中小创新药企融资渠道方式和规模大大提升,研发投入有望持续增加。 在政策红利之下,随着药企研发费用的增加,推动整个CRO行业发展。而医渡科技的生命科学解决方案正是给药企、CRO企业提供服务。由于药物研发是个繁琐而又复杂的事情,依赖人工智能,可以大大提升临床效率,因此公司的生命科学解决方案业务在整个CRO行业的发展浪潮中受益。 2018-2020财年,公司在生命科学解决方案的用户从9家增加至74家,增长7倍有余。收入由2018财年的505.5万元增长至2020财年的1.03亿元,复合增长率达到了173.13%。 (3)健康管理平台和解决方案 最后是健康管理平台和解决方案,该业务是医渡科技最新的分部,潜力巨大。 在这一分部,医渡科技运营着研究驱动型个人健康管理平台,用数字化手段帮助医生更好的管理患者,同时为患者提供个性化的护理服务。 目前,随着“新医改”的不断深入,“互联网医疗”带着特殊的技术机遇。不少二级、一级医院的医生通过“互联网医疗”,更高效地为患者提供专业医疗服务。伴随着人口老龄化以及公共卫生事件的催化,“互联网医疗”平台的医生和患者都大幅增加。就互联网医疗龙头企业平安好医生来说,2020 年上半年,平安好医生的日均咨询量达到83.1万次,同比增长27%,截至2020年6 月末,注册用户数更是达到3.46 亿。 在此背景下,为了辅助医生更好的管理患者,提供定制化服务的需求也大幅增加。 此外,随着药店行业集中度提升,竞争加剧,连锁药店纷纷开始拓展新业务,布局慢病管理服务。一心堂(002727.SZ)在调研中表示,公司除了培训药师之外,还在培养营养师、慢病管理专员。与之一起带来的,就是我国慢病管理市场的逐步兴起。 对于慢病管理、个性化医疗服务而言,大数据技术是最好的解决方案。毫无疑问,医渡科技未来将持续受益于此。资料显示,公司的健康管理平台及解决方案业务由2019财年的1075.8万元增长至2020财年的5564.8万元,同比增长417.27%。 营收呈指数型增长 由于医渡科技各大业务均在医改下持续受益,因此公司在过去的三个财年中,营收和毛利均呈现大幅增长。 2018-2020财年,医渡科技的营收实现了快速增长,从2018财年的2272.7万,增长到了2020财年的约5.58亿元,增长率高达三位数,近三年的增速分别达到了348.9%和447.1%。同时,随着业务体系的逐渐成熟,医渡科技已摆脱了2018财年的毛利承压状态,转负为正,到2020财年实现了约1.47亿的毛利,毛利率达到了26.3%。 与此同时,亏损也在进一步地收窄,经调整净亏损,从2019财年的4.19亿元缩减到2020财年的3.23亿元,收窄约22.9%。 各项财务指标不断优化,离不开研发开支及研发人员的增加。招股书显示,2018-2020财年,公司的研发支出分别为人民币1.54亿元(下同)、2.58亿元以及2.64亿元,占营收比重分别为675.9%、252.5%以及47.2%。公司员工数量也从2018年的407名增长至2020年6月30日的990名。截至2020年12月22日招股书定稿日,医渡科技总计员工数为1122人,其中产品研发及技术员工人数合计615人,占总数比例的54.8%。 总体来看,过去三年,医渡科技跟随行业高速发展的浪潮长大起来,同时也积累了深厚的技术实力。2020年的公共卫生事件进一步促进了我国医疗改革的加速发展,医疗信息化建设、鼓励创新药、处方药外流等行业趋势也将加速形成,医疗大数据技术作为未来医疗行业的基础资源,需求量势必会进一步提高,而医渡科技作为行业的龙头,必将受益颇丰。 穿越经济周期 如果说非典加速了中国电商的崛起,那么17年后的公共卫生事件则大大推动医疗大数据技术企业的发展。不管是医疗大数据基建,还是在线问诊,无一不反映出医疗大数据技术在本次公共卫生事件中的生力军作用。 除了在公共卫生事件下,医疗大数据技术企业发挥重要作用外,其本身所处行业赛道也具备穿越经济周期的特点。从上半年上市公司披露的业绩来看,多数行业增速下行十分明显,但医疗大数据技术行业业绩却逆势高增长。主要源于我国人口基数大,老龄化需求旺盛,因此内部经济环境对其影响甚微;同样的,外部环境对该行业的影响也非常小,因此该行业企业业绩增长稳定,确定性强。医渡科技作为该行业的龙头企业,受到资本市场的热度追捧,也是情理之中。 原文章作者:智通财经,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于4 天前
    最后回复 票麒褊 4 天前
    1198 0
  • 疫情背景加速智慧医疗发展 互联网AI+有了用武之地
    2020年临近尾声,持续了一整年的新冠疫情仍未散去。各国新发疫情病例出现反弹,英国爆发变异新冠病毒,美国单日新增确诊病例数超40万......这场斗争仍在继续。 在防疫的同时,疫苗——是人类保护自己最好的武器。各国科学家们对疫苗的研发空前急迫。 一款疫苗的诞生,通常需要经历实验室中的“临床前研究”、人群中进行的“临床研究三期 ”、再经过审批合格后方可投入生产。世界卫生组织 11 月 26 日发布的报告显示,目前处于“临床前研究” 的新冠疫苗共有 164 款,处于“临床研究”的新冠疫苗共有 49 款,其中13 款疫苗进入了临床 III 期研究阶段,中国疫苗占据了 5 款。 美国《华尔街日报》12月21日报道称,中国科兴生物制药公司的新冠疫苗在巴西完成三期试验,结果证明有效,这意味着卫生监管机构可以授权批准疫苗使用。随后,中国工程院院士钟南山在央媒表示,我们第一批疫苗要公布了。 研究机构中信建投在近期的一份研究报告中表示,根据现阶段我国处于临川试验阶段的新冠疫苗项目,按照已有设计产能上限约为18亿剂,能满足9亿人份的需求,考虑部分企业产能释放需要时间,短时间内现有新冠疫苗项目供应国内及发展中国家市场仍有缺口。 几乎是21日同一天的消息,德国制药巨头拜耳与我国知名制药企业药明生物达成了一项合作协议,拜耳同意以约12亿元人民币将其在德国的一家生物药原液厂卖给中国企业,用于新冠疫苗的生产和其他制药活动,补充国内产能的不足。 12月22日,钟南山院士在出席中国国家呼吸医学中心挂牌仪式上表示,国家呼吸医学中心的建设,要继续在“医教研防管”五个领域下功夫,还要增加一个“产”,促进相关产业的发展。 不仅仅是疫苗产业,新冠疫情后,整个医疗产业需求出现井喷,从口罩、呼吸机、核酸检测等医疗物资,到预约挂号、远程问诊等无接触医疗服务,再到全面的智慧医疗服务,整个大医疗产业的“供给”升级缺口被快速放大,急需新的产业力量“补给”。 这波“互联网+”意义不同 “未来两年内丁香园不会靠疫苗服务平台盈利,不对机构端和用户端加收一分钱。”11月25日,丁香园副总裁初洋提出了这样的计划。 “互联网+疫苗”平台在2020年下半年快速发展。 当天,丁香医生疫苗服务平台在上海发布,平台由默沙东、GSK、科兴控股、华兰生物等国内外知名疫苗企业与丁香医生、丁香园诊所发展联盟共同建设,将在非免疫规划疫苗接种领域构建从药企到接种点、再到患者,从线上到线下的全流程服务。 公开数据显示,今年我国疫苗产量与去年相比翻了一番,是近五年来最多的一年,而丁香园的疫苗服务平台上线试运行三个月来,已有28000人预约,累积预约疫苗量超过65000支。互联网平台线上疫苗服务,有利于增强线下诊所接种点的管控和规模,为用户接种后的服务提供保障。 不仅是互联网+疫苗平台,在需求井喷下,整体互联网+医疗服务的供给在2020年出现一波快速增长。而不同于以往O2O等互联网+概念,这一轮医疗数字化升级,在疫情背景下,更加凸显贴近民生的重要性。 本地一站式医疗健康服务机构微脉技术有限公司(简称“微脉”)创始人裘加林在12月14日宣布C+轮融资时表示,“从2020年1月21日到3月,微脉联合全国1000余家公立医院的近30000名义诊医生,累计线上咨询患者超过200万人次,全网触达用户超7500万人次。” 微脉帮助公立医院构建覆盖诊前、诊中、诊后的线上线下一体化医疗服务模式,同时利用互联网、大数据、专科专病管理、AI等工具,为用户提供多层次、个性化的改善型医疗健康服务。 过去5年,他们通过提供城市级的本地一站式医疗健康服务,目前已覆盖国内160余城市的各级亿元,覆盖30余个专科专病,基于“互联网+”进行全病程路径精细化管理与运营,提升医院专科服务水平,服务了大量基层民生医疗需求。 “微脉”的C+轮融资正是由百度资本领投的1亿美元,IDG 资本、经纬中国、等知名投资人跟投。 抗疫,医疗战线是绝对的前线,不仅国有科研机构在加紧疫苗研发,民营企业、产业资本等主体都是“供给”力量的重要组成。 12月7日,腾讯和阳光人寿保险股份有限公司最新投资了上海森亿医疗科技有限公司(下称“森亿智能”)。森亿智能成立于2016年4月,是中国领先的医疗人工智能创新解决方案提供商,专注于为医院提供专业、高效的数据化、智能化新基建解决方案。 2020年,互联网产业资本频频布局智能医疗等大医疗领域的案例非常频繁,创业邦整理的数据显示,11月份,医疗领域投融资事件共54起,涉及金额108.15亿元,数量及规模均处于前三行业。 这背后,除了需求的拉动,智慧医疗等科技应用拓展也是核心驱动。 智慧医疗是互联网用武之地 智慧医疗(smart health-care)的概念诞生于IBM在2009年提出的“智慧地球”概念。智慧医疗是指在诊断、治疗、康复、支付、卫生管理等各环节,基于物联网、云计算等高科技技术,建设医疗信息完整、跨服务部门、以人为中心的医疗信息管理和服务体系,实现医疗信息互联、共享协作、临床创新、诊断科学等功能。 各大互联网公司纷纷发展医疗民生板块,电商无疑是阿里、京东等电商巨头布局大医疗行业的起点,阿里健康、京东健康近年来快速发展。但不仅仅是发挥电商平台作用,互联网企业做医疗还有更大的优势。 首先,是连接优势,在医疗服务可以通过互联网平台,可以将医生、医院、患者连接起来,在企业和医院的合作中发挥桥梁作用。 其次,是科技优势,在辅助诊断方面,AI技术是医疗领域的核心应用之一。在计算机视觉、知识图谱等技术的支持下,医院可以通过平台系统对CT图像进行分析,提升诊疗效率和准确性。 互联网企业相对而言最早深耕人工智能产业,人工智能是新一轮“互联网+”的科技驱动力量之一,百度更是最早提出“All IN AI”战略。在算法、场景、服务拓展上,互联网产业资本的加入都是智慧医疗的重要加速力量。 在AI辅助医疗方面,阿里达摩院最新研发的新冠肺炎AI诊断技术,可以在20秒内对新冠疑似案例CT影像做出准确判断,准确率高达96%。腾讯觅影诊断系统,可识别预测的病种超过500种,准确也达到了96%。 日前,腾讯发布了首个AI驱动的药物发现平台“云深智药”,整合了腾讯 AI Lab和腾讯云在前沿算法、优化数据库以及计算资源上的优势。除药物研发以外,腾讯 AI Lab 也在影像筛查、病理诊断、病理研究等多个医疗领域持续探索并实践。 百度还向全球的基因检测机构、流行病控制中心和研究机构免费提供一种名为“LinerFold”的算法。该算法能够帮助科学家了解冠状病毒的遗传组成,并有助于开发疫苗。 华为的云计算部门与GrandOmics Biosciences公司一起开发了一种工具来了解冠状病毒的基因组成,其云计算平台也被用于CT扫描分析,有助于识别病毒。 对智慧医疗的投资,也是互联网公司深耕医疗民生赛道的重要工具。据中商产业研究院显示,2019年全球智能医疗市场超过4000亿美元,国内市场规模超过880亿元,预计2020年这个规模会超过千亿。 早在2014年,腾讯已投资了老百姓大药房等渠道类公司,但最近两年,互联网医疗投资更多聚焦在前沿技术领域。 有投资人分析,智慧医疗行业在中国的发展时间并不长,医疗是长期、严肃的行为,人才依赖性高,并且其商业模式和支付模式都有独特性和地区特色,医疗行业和新技术的结合,需要一定的磨合期,如何开发能够解决临床痛点的产品,产品开发成功后如何实现商业化落地等等,对于创新企业来说都是需要攻克的难关。 数据显示,截止2020年上半年,智能医疗领域有融资经历的项目约349个,大多数集中在天使轮和A轮,也恰恰说明智慧医疗行业尚处于发展早期,有大量的创新项目“小荷才露尖尖角”。 因此,资本市场对智慧医疗项目的筛选一直较为冷静、谨慎,更需要长期产业资本的介入,对创业项目多一些耐心、扶持。医疗数字化的升级不仅仅是抗疫的有力“武器”,还将持续带动民生的改善,促进大健康产业新一轮需求释放。 来源: 江西网络广播电视台 原文章作者:光明网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于4 天前
    最后回复 房榕 4 天前
    3583 8
  • 2021年智慧医疗风卷云起,民营医院能否借势脱胎换骨?
    2020年1月,虽然多地遭遇寒流,但智慧医疗市场却是风卷云起: …… 其实,2020年的一个文件,注定会让智慧医疗成为2021年医疗界的一个热门话题。2020年12月28日,国家卫健委印发了三级医院评审标准(2020年版),这是9年来首次对三级医院评审标准大修。其中明确要求:医院信息系统能够系统、连续、准确地采集、存储、传输、处理相关的信息,为医院管理、临床医疗和服务提供包括决策支持类的信息技术支撑,并根据国家相关规定,实现信息互联互通、交互共享。互联互通、交互共享,虽然只有8个字,却意味着卫生主管部门和医院自身要启动艰巨的智慧医疗建设工程。 10天前,《2020智慧医疗发展研究报告》正式发布,根据该报告:2020年,中国智慧医疗行业规模已突破千亿元大关,预计2021年规模将达1259亿元,行业将进入智能化、高效化、规模化发展的高速增长期。未来,智慧医疗将成为推动中国数字经济飞速发展的“新动能”。是否能成为新动能暂不分析,多地、多医疗机构在2021年新年伊始纷纷启动智慧医疗项目,却是用事实告诉大家:要想与时代合拍,智慧医疗项目的启动势在必行! 数年前,智慧医疗或许还可以视为可有可无的政绩工程。几年下来,智慧医疗已经成为患者就医的常规需求。也正是基于此客观趋势,医略营销于2020年疫情期间,在中国非公医疗机构协会医协云平台开展的《民营医院如何品牌化发展》公益直播中,将智能医疗列为医院品牌化发展的七剑策略之一。当时之所以提智能医疗,是因为要先满足智能才能达到智慧,但尚不足1年,智慧医疗的呼声已经喷涌而出。 智能医疗与智慧医疗的区别 从学术层面,智能医疗更多是偏重技术层面,可以分为7个层次:1)业务管理系统;2)电子病历系统;3)临床应用系统;4)慢病管理系统;5)区域医疗信息交换系统;6)临床支持决策系统;7)公共健康卫生系统。 这7个层次,既有一定的次序连贯性,却又有弯道超车的可能。总体来说,由于资金、规模、发展历史等原因,我国非公医疗界在智能医疗方面的建设还处在早期阶段,也就是说主要完成了医院收费和药品管理系统等基础业务管理,电子病例系统中影像信息的内部共享有很多小规模民营医院还尚未实现。但少部分有实力的民营医院,已经启动临床支持决策系统。 而智慧医疗,涵盖的范围却要广得多,从业界共识看,智慧医疗由智慧医院系统、区域卫生系统、家庭健康系统3部分组成。其中智慧医院系统与各家医院的关系最大,也是由医院主导,主要是由数字化医院、自助医疗、远程医疗等构成;家庭健康系统可以由医院主导纳入互联网医院建设中,也可由政府部门主导统一纳入智慧城市建设中。区域卫生系统主要是由政府部门主导,目前主要强调的是数据共享和大数据应用。 鉴于智慧医疗风卷云起的现状,对智慧医疗和智能医疗的进行区别已经没有实际意义,以下本文也统一以智慧医疗进行阐述。 民营医院启动智慧服务的7大价值 2019年3月国家卫健委发布了《关于印发医院智慧服务分级评估标准体系(试行)的通知》,2020年12月又印发了《三级医院评审标准(2020年版)》,所以二级及以上公立医院智慧医疗建设步伐明显加快。如果上规模的民营医院不弯道超车、加速追赶,难免会在政策劣势、技术劣势的现状基础上又落后一程。医略营销认为:哪怕公立医院不纷纷上马智慧项目,有规模的民营医院也应主动积极启动智慧医疗系统化建设,毕竟智慧医疗对于医院自身长久发展有7大价值: 1)节约运行成本 中国的人口红利期已过,对于民营医院来说,占比最大的成本是人力成本,但目前很多医疗服务,都可以通过人工智能实现,如线上导诊分诊、院内导医、智能阅片等,这些服务以智能替代,必将为医院节约很多人力成本。 另外,随着互联共享的普及,很多报告的电子化已是大趋势,尤其是CT、核磁等放射影像报告的打印与储存,通过电子化也可以节约耗材与人力成本。 2)提高医疗质量 这方面比较有直观感受的是医学影像相关的传统人工阅片与AI阅片,传统的人工阅片,不仅受阅片者技术经验影响,还受工作环境、工作状态影响,出现漏诊误诊是难免的,而且民营医院在影像、病理等医技科室的专家配备不足,风险系数更大。但如果以AI阅片,不管是权威三甲还是二级规模民营医院,面对同样的影像,准确率是一致的。而且随着大数据采集的不断丰富,AI阅片不但效率超过人工,准确率也会超过人工。 其他如临床支持决策系统的应用,在提高疾病的诊断率和治疗方案的有效率方面,也有着明显的提高医疗质量效果。 3)改善就医体验 目前患者满意度已经列入公立医院考核的四个维度之一,所以公立医院已经不断强化满意度改善工作,其中之一就是改善就医体验,挂号、缴费、打印、院内导诊、回访等自助与机器人服务项目已经是越趋完善。对于民营医院来说,“服务好”本是优势之一,如果不借助智慧医疗措施多方面改善,恐将面临更大竞争威胁。 4)加固安全管理 不可否认,同样的安全事故,民营医院面临比公立医院更大的压力。而借助智慧医疗,可对安全性进一步加固。以患者人身安全为例,可以采取的措施有人脸识别、智能锁、穿戴设备远程监护等。而医疗质量方面,可以引进RFID手环识别自动查房、智能处方、智能药柜等智慧项目。 5)利于科研开展 医院的竞争力核心是学科能力,而只有临床与科研并重,才可以持续提升学科能力。民营医院由于职称晋升需求总体弱于公立医院,导致长期以来很多民营医院对于科研重视程度不足,在医疗回归本质的当今,这种状况不改变必然不利于民营医院的持续健康发展。而借助智慧医疗的系统化建设,实现全院信息的数字化,尤其是参与到共享平台,则可以帮助医生高效获取科研基础数据。 6)助力医院晋级 虽然2020版三级医院评审标准中提出的医疗质量、依法执业等要求对于民营医院晋级增加了压力,但总体来说是挑战与机遇并存、评审对公立和民营医院更具公平性和客观性,而且各地晋升三级的民营医院也总体上越来越多。但2020版医院评审标准中对于信息化建设也有着严格的要求,意味着智慧医疗项目落地的越多、同等条件下晋级的机会越多。 7)提升整体品牌 医院品牌是患者对一家医院及其技术、专家、服务、文化的一种评价和认知,是医院综合品质的体现,所以医疗广告只能提升医院知名度,却无法提升品牌。但前面已经阐述,通过智慧医疗的系统化建设,可以提高医疗质量、改善就医体验、利于科研开展,这也意味着医院的技术、服务、专家实力都会提升,如此必然有利于提升整个医院的品牌,更利于医院走向长久健康发展的良性轨道。 民营医院如何做好智慧医院建设 前面已经介绍:智慧医疗由智慧医院系统、区域卫生系统、家庭健康系统,对于民营医院来说,重点是关注智慧医院的建设。医略营销认为:民营医院要做好智慧医院建设,应注重以下5个方面: 1) 建设领导小组 智慧医院建设对任何一家医院来说都是一项耗费高、耗时长、涉及面广的重要系统工程,所以医院管理高层应高度重视,并成立由多个部门构成的建设领导小组,人员构成建议包括:了解患者院前需求者(运营中心)、熟悉门诊流程者(门诊部)、熟悉住院流程者(护理部)、临床科室代表、医技科室代表、熟悉院后随访回访工作者(客服中心)、信息科、能协调全院多个科室的职能部门主管。 2) 顶层规划设计 智慧医院从维度来说可以分为智慧服务、智慧医疗、智慧护理、智慧管理,从应用系统来说可以包含移动医疗、自助服务、智能药房、智能影像、支持决策、物资管理等模块,从建设目的来说,可以分为成本节约、运营引流、改进质量、改善体验等,不同分类之间既有逻辑交叉又有前后关联,因此需要结合医院自身情况、发展态势、核心需求等具体讨论,既拟定出不同建设阶段的优先级,又为多年后预期新增功能预留开发接口。 3)合理成本管控 智慧医院建设成本含软件成本和硬件成本,其中软件成本又包含直接开发成本和与相关系统对接的成本。很多医院的原有应用系统是分期实现的,容易出现HIS、LIS、PACS等不同系统是不同供应商,智慧医院开发选择现有供应商还是新选择有经验的供应商,成本和效率都会不同。三级规模的智慧医院建设动辄数百万,对于民营医院的现金流来说也是有很大影响的。为保证医院运营的稳定现金流,可以从两个方面进行成本管控:1)分期开发,尤其是利于增加业务量的功能模块优先开发;2)寻找合作伙伴承担开发成本,现在比较常见的是银行已经有大数据医疗AI公司。 4)用户体验测试 智慧医院的应用者主要是三个方面:医院管理(管理者)、医疗业务提供者(医护技人员)、医疗服务需求者(患者及其家属),所以智慧医院的功能层表现方面,应注重用户体验,但现实中还是有一些医院对此不够重视,尤其是对医疗服务需求者应用方面,缺乏足够的测试、调整,结果导致虽然上线了很多功能,结果患者或其家属用起来颇费周折、应用率很低。软件开发中有一句话:要把用户当傻子。这句话并不是贬低谁,而是在强调用户使用便捷的重要性,这句话也值得智慧医院建设领导小组的成员们借鉴。 5)智慧服务推广 某城市开发的当地互联网总医院APP,其功能非常强大、融合了当地所有三甲医院,且入驻医院的数据共享功能也已经实现,但查看其APP下载量,居然还没有当地一个区级云医院的下载量高!出现这种令人遗憾的原因,主要是当地没有对该APP进行宣传推广。类似情况,在多家医院也出现过。对于民营医院来说,智慧医院建设不是面子工程,是为了对医院的发展提供加速助推,但只有充分应用才能实现这个目的。医院内部的应用推广相对容易,重点是要对患者及其家属进行智慧服务方面的应用推广,可采取的推广措施有:官网官方公众号设立显著的引导和提示、院内展架展板等智慧服务功能宣传、志愿者自助机前操作示范与协助、出台利于患者的应用激励政策并开展相关活动等等。 2021年,全球新冠疫情尚未得到完全控制,经济全面复苏到疫情前还须等待时日,对于很多民营医院来说,运营压力依然很大。但正所谓长风破浪会有时,新冠瘟神终将被遣走,面临智慧医疗风卷云起的建设热潮,具备条件的民营医院趁此时机,在新的十年开启之际,系统化规划智慧医疗项目并加快实施步伐,则必然可以让医院迎来脱胎换骨的变化和更高一个台阶的发展! 本文作者 | 仲崇海 医略营销创始CEO、医疗行业研究员、医院品牌资深咨询师、医院营销宣传推广培训师、健康界等医疗媒体专栏作者。本文为本文为仲崇海医院品牌七剑专题培训中第六剑智能医疗的强化讲解。关于医院品牌七剑其他内容,请查看本头条号往期文章。 原文章作者:医略仲崇海,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于4 天前
    最后回复 蔑卷刖 4 天前
    2155 0
  • 人工智能医疗器械注册技术指导原则即将编制,期待行业一大步!
    来源:e医疗 2019年2月25日,国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心发布“关于医疗器械注册技术审查指导原则编制计划的通知”(),提出拟制定86项指导原则,编制计划中包括“人工智能医疗器械注册技术指导原则”。 通知提出,为进一步加强医疗器械注册技术审查指导原则在注册申报和技术审评工作中的指导作用,结合国际医疗器械相关指南文件和我国已发布的指导原则现状,经广泛征集各省局和部分生产企业的意见和建议,国家药品监督管理局医疗器械技术审评中心组织拟订了医疗器械注册技术审查指导原则编制计划,希望医疗器械行业相关生产企业、行业协会、科研院所等单位关注各项指导原则编制工作的具体通知或意见征集情况,积极参与医疗器械技术指导原则的制修订工作。 医疗器械注册技术审查指导原则 编制计划名录如下 序号 指导原则名录 1 正电子发射及X射线计算机体层摄影成像系统注册技术 指导原则 2 CBCT技术质量评价通用要求指导原则 3 人工智能医疗器械注册技术指导原则 4 医疗器械人因设计指导原则 5 牙科数字印模仪注册技术审查指导原则 6 体外同步复率产品注册技术指导原则 7 体外无创起搏产品注册技术指导原则 8 植入式左心室辅助系统技术指导原则 9 植入式心脏起搏器临床评价及动物实验指导原则 10 笑气吸入镇痛装置注册技术审查指导原则 11 生物安全柜注册技术指导原则 12 植入式医疗器械磁共振安全评价指导原则 13 非植入式医疗器械磁共振安全评价指导原则 14 半导体激光脱毛机技术指导原则 15 眼底照相机指导原则 16 内窥镜用柔性高频手术器械注册技术指导原则 17 家用医疗器械说明书指导原则 18 二氧化碳激光治疗机注册技术指导原则 19 电子消化道内窥镜注册技术指导原则 20 超声骨刀注册技术指导原则 21 硬脑脊膜补片产品技术审查指导原则 22 整形用面部假体产品技术审查指导原则 23 人工晶状体非临床注册技术审查指导原则 24 角膜塑形用硬性透气接触镜说明书编写指导原则(修订) 25 生物可吸收冠状动脉药物洗脱支架动物实验技术审查指导原则 26 球囊扩张导管技术审查指导原则 27 全膝关节假体系统产品注册技术审查指导原则 28 金属髓内钉系统产品注册技术审查指导原则 29 3D打印脊柱融合器产品注册技术审查指导原则 30 骨科金属植入物有限元分析资料注册技术审查指导原则 31 同种异体植入性医疗器械病毒灭活工艺验证技术审查指导原则 32 个性化匹配骨植入物医工交互质控注册资料技术审查指导原则 33 生物型股骨柄柄部疲劳试验设计指导原则 34 肌腱韧带固定系统注册技术审查指导原则 35 定制式个性化骨植入物等效性模型注册资料技术指导原则 36 种植体用基台注册技术审查指导原则 37 牙科用粘结剂(玻璃离子水门汀)注册技术审查指导原则 38 3D打印髋臼杯注册审查指导原则 39 3D打印人工椎体注册审查指导原则 40 3D打印定制下颌骨假体注册审查指导原则 41 心肺转流系统 体外循环管道注册申报技术审查指导原则 42 一次性使用乳腺定位丝注册申报技术审查指导原则 43 一次性使用血液灌流器注册指导原则 44 辅助生殖用胚胎移植导管注册技术审查指导原则 45 可沥滤物安全性评价注册审查指导原则 46 输注产品锐器伤害保护装置指导原则 47 乙型肝炎病毒e抗原、e抗体检测试剂注册技术审查指导原则 48 地中海贫血基因检测试剂注册技术审查指导原则 49 登革病毒核酸检测试剂注册技术审查指导原则 50 定量检测试剂性能评估注册技术审查指导原则 51 定性检测试剂性能评估注册技术审查指导原则 52 体外诊断试剂变更注册技术审查指导原则 53 乙型肝炎病毒基因突变检测试剂注册技术审查指导原则 54 EB病毒核酸检测试剂(荧光PCR法)注册技术审查 指导原则 55 医疗器械注册审评补充资料要求技术指导原则 56 医疗器械注册申请电子提交技术指南(试行) 57 一次性使用医用冲洗器产品注册技术指导原则 58 二氧化碳培养箱注册审查技术指导原则 59 电动气压止血仪产品注册技术指导原则 60 肺功能测试设备注册产品技术审查指导原则 61 听力计产品注册技术指导原则 62 热敷贴(袋)产品注册技术审查指导原则 63 低频电疗仪产品注册技术指导原则 64 冲击波治疗仪注册技术指导原则 65 无菌产品稳定性方案中容器和密封系统完好性试验替代无菌试验注册技术指导原则 66 儿科医疗器械产品注册技术指导原则 67 输尿管支架产品注册技术指导原则 68 输卵管造影导管产品注册技术指导原则 69 牙胶片式矫治器产品注册技术审查指导原则 70 牙科用磷酸酸蚀剂产品注册技术指导原则 71 窝沟封闭剂产品注册技术指导原则 72 不可吸收缝合线产品注册技术审查指导原则 73 一次性使用无菌阴道扩张器产品注册技术指导原则 74 热湿交换器产品注册技术指导原则 75 经鼻肠营养导管产品注册技术审查指导原则 76 类风湿因子(Rf)检测试剂(酶联免疫吸附、颗粒凝集或速率比浊法)注册技术审查指导原则 77 泌乳素检测试剂注册技术指导原则 78 特定蛋白免疫分析仪注册技术审查指导原则 79 25-羟基维生素D(标记免疫分析法)产品注册技术 指导原则 80 家用体外诊断(IVD)器械标识和注册申报有关要求 技术审查指导原则 81 血清淀粉样蛋白A检测试剂盒产品注册技术指导原则 82 总三碘甲状腺原氨酸定量检测试剂注册技术指导原则 83 可重复使用医疗器械再处理说明和确认方法注册技术 审查指导原则(二) 84 多导睡眠及呼吸记录设备注册审查技术指导原则 85 家庭脉搏血氧饱和度产品注册审查技术指导原则 86 脑电测量分析产品注册审查技术指导原则 【免责声明】:medworld刊载上述内容,对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。如果您认为我们的授权或者来源标注与事实不符,请告知我们,我们将与您积极协商解决。谢谢大家的关注。 原文章作者:medworld.,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 司书仪 5 天前
    3211 0
  • 人工智能在医疗领域是如何兴起的
    人工智能似乎已经改变了全世界几乎所有领域。值得一提的是,这些年来,医疗保健行业发生了巨大的变化,而生活变得如此便利的程度不能仅仅用言语表达。2020年是充满挑战的一年,特别是在医疗保健方面,不赞扬医疗保健部门如何作为支柱是不合理的。不过,这并不奇怪,该行业拥有大量利用技术来部署的机会,因此为人工智能探索更多领域铺平了道路。话虽如此,人工智能带动了医疗保健领域的许多发展,使生活变得前所未有的简单。其中一些是-- COVID:2020年,世界发生了翻天覆地的变化。COVID不仅对人类健康造成了损害,而且对经济造成了太大的打击。然而,唯一值得一提的是人工智能是如何进入建模、发现新疗法以及最重要的——疫苗开发的。 患者流程优化:当去医院就诊时,最糟糕的情况是,危重病人持续等待数小时,只是为了进入ICU,完成手术,或者只是为了会诊。情况正在改善,尽管速度很慢,但现在肯定看到了不同之处。基于人工智能的软件平台旨在解决这些操作挑战,特别是与急诊室和患者安全相关的挑战。这个自动化平台为危重患者排定优先顺序,跟踪等待时间,并绘制最快的救护车路线。 预约:担心自己的健康绝对是很常见的,即使我们的感觉有轻微的变化。但是,人们往往忘记的是,并不是所有的情况都需要寻求预约,不像一些明显的情况,除非去看医生,否则不会有任何改善。这就是人工智能的用武之地。有一些人工智能应用程序可以扫描患者的调查答案,然后推荐虚拟签到或面对面咨询,从而节省时间,并对危重患者进行优先排序。 维护记录:过去维护病人记录是一项令人厌烦的任务,这种日子已经一去不复返了。一切都是手工完成的,这本身就说明了这项任务是多么乏味。多亏了人工智能——现在可以维护电子记录,并在需要时访问它们。 个性化的医疗保健计划:借助人工智能,现在可以根据患者的健康史来准备个性化的医疗保健计划。当您考虑手动执行时,这会花费大量时间。 预测:有了人工智能,进行预测(在医疗保健领域非常重要)比以往任何时候都更加容易。人工智能有助于预测用于药物设计和开发的小分子候选物的化学和药物特性。那些可以在几周甚至几个月内预测复杂分子系统的日子现在已经成为过去。今天,在几天内就能做到同样的事情是可能的。 人工智能与大数据的结合还可以帮助预测财务和运营风险。收集的数据有很多用途,有了人工智能,就有可能预测很多东西,比如是什么推高了成本,谁可能生病等等。 辅助手术的机器人:随着技术的进步,我们现在已经进入医生借助机器人进行手术的阶段。机器人配备了摄像头,手术器械和机械臂。外科医生无法从眼睛获得放大的3D外观,但是有了这些机器人,这不再是远离现实的梦想。 人工智能以各种可能的方式满足了社会的需求。今天,我们看到自己在想,如果没有人工智能在我们生活中的特殊应用,生活会变成什么样子。所有行业都从IT中受益——医疗行业的人工智能应用远多于其他一些行业。 【推荐一款免费方案报价软件】 报价优选——简单易用的项目报价管理软件,是千家网依托于在智能化行业领域二十年的服务经验和资源开发出的一个智能化报价软件,具有以下功能:   一、轻松导入数据,不需要频繁的手动输入   二、报价和查错自动化   三、多样化的输入输出功能   四、强大的智能方案 五、集智能家居设计、方案、报价、采购为一体 报价优选还有一个令人惊喜的特点,那就是免费,用户可以免费下载、免费注册、免费使用。 原文章作者:千家智客,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 坏窟历 5 天前
    3492 0
  • 智慧医疗时代的“新医护”
    来源:人民网-人民日报海外版 1月14日,贵州省毕节市黔西县金碧镇卫生院医养中心医护人员,在指导老人进行康复训练。 周训超摄(人民视觉) 2020年12月27日,核酸检测员郑雷刚(左一)在北京望京西园小区核酸检测点进行核酸采集工作。 中日友好医院供图 心理干预指导师梁馨予在广西柳州高级中学普通高中班主任心理学培训课上授课。 资料图片 1月13日,社群健康助理员张唯在北京来广营新氧科技大楼办公室进行日常的医美社群维护工作。 资料图片 随着现代医学不断发展,在“互联网 ”、人工智能等新技术带动下,健康医疗产业中涌现出许多新职业,可以更好地为社会服务。 近日,本报记者采访了3位智慧医疗时代的“新医护”,他们有的当上了核酸检测员,在寒冬中为人们筑起疫情监测的防火墙;有的成为心理干预指导师,在疫情防控期间为很多心理亚健康的朋友进行疏导和治疗;有的成为社群健康助理员,在互联网社群中接下四面八方的求助信息,为他们寻找解决问题的办法…… 尽管职业各不相同,但他们都是在为患者服务。在帮助求助对象解决问题的同时,他们也迎来了自己在医疗领域的发展新机遇。 核酸检测员郑雷刚: “内心被责任和荣誉填满” “2020年12月27日,我们做了一件了不起的事。”说这话时,郑雷刚完成了一天的核酸检测任务,即便看不到他口罩下的表情,从眼神中也能读出他的自豪感。 28岁的郑雷刚是北京市中日友好医院西区综合科一名护士,平时主要负责收治肿瘤病人。2020年6月,郑雷刚在护士主业之外,又有了一个新职业——核酸检测员。 根据2020年5月人社部发布的信息,核酸检测员是使用仪器和试剂,对核酸样品进行管理、提取、检测并出具相应检测报告的人员。采集、管理核酸样品,是郑雷刚的日常工作。 “针对‘愿检尽检’人群的核酸检测,我们主要通过口咽拭子采集标本,具体操作方法是:让被采集者张口发出‘啊’的声音,腭垂上提暴露咽后壁,用拭子越过舌根,快速擦拭两侧腭弓和扁桃体隐窝分泌物,然后把拭子放入试管中。每10个人的拭子放在1个试管中,如果发现有新冠病毒检测阳性的样本,我们就会对这10个人重新检测。这种方法也叫混检采集。” 自从2020年中旬中日友好医院设立核酸检测室后,郑雷刚每周都会有一天被排班进行核酸采集工作。当记者问到为什么身为肿瘤科护士的他愿意承担这样跨专业、强度大的工作时,郑雷刚笑了:“我是党员,凡事就得冲在最前面,人民有需要,我就往前冲。” 2020年2月,郑雷刚参与了中日友好医院的援助湖北战疫行动。 “去年2月7日,我在武汉同济医院中法新城院区上岗,这是一家专门收治新冠肺炎重症患者的医院。那时我刚到武汉,去的时候医院里面已经住满了病人。我的内心也比较忐忑。”郑雷刚说。 在与医院的一位保洁阿姨聊天时,郑雷刚惊讶地发现,她在收治新冠肺炎重症患者的医院执勤这件事,阿姨的家属并不知情。郑雷刚问她,为什么要留下来?这里很危险难道她不害怕吗? 阿姨回答说,你们北京的人也来了,全国各地的人都来了,大家来帮我们,作为一个武汉人,我还有什么理由离开?说这话时,阿姨已经在医院里工作了20多天。 “这话就是我的强心剂,后面我就没有顾虑也不害怕了。”郑雷刚说。 无论是驰援武汉,还是报名核酸检测员,中日友好医院的护士们都很积极。“我们科许多同事都报了名,因为我有援鄂的经历,单位觉得我的心理素质不错,核酸采集业务也相对熟练,就先把机会给了我。”郑雷刚说。 成为核酸检测员之后,郑雷刚印象最深的一天,是2020年12月27日。 2020年12月,北京局部地区出现新增新冠肺炎疑似病例和确诊病例。顺义区和望京地区开展了大规模的核酸检测。 12月27日凌晨5点,郑雷刚和其他50名同事接到通知,要紧急集合去参加一次为期2天的核酸检测任务。闻讯而动的护士们只用了1个小时就在医院本部集结完毕,开赴望京西园小区执行任务。 那天北京的气温很低,西北风带着刺骨寒意呼啸在北京的大街小巷,50多位护士顶着寒风在小区的核酸检测点展开工作。 “从早8点到晚8点,人流量没有断过。”郑雷刚说,“当天,我们在12个小时内采集了1万余人的核酸检测样本。” 郑雷刚说,最让自己感动的是小区居民的配合和理解。 “12月27日那天有很多小朋友,他们都特别配合。核酸采集要把棉签放到嘴里,孩子的口腔比较敏感,会觉得难受,但是检测完成之后他们还是会主动对我们说谢谢。”郑雷刚说,社区居民的配合让他感受到中国人的团结和凝聚力。 核酸检测员在采集阶段的工作也是有风险的。“我们直面采集对象,他们张口的时候离我们不到50厘米,如果防护不到位,我们就有被感染的风险。”郑雷刚说,“冬天我们遇到的最大问题还是冻手。在零下几摄氏度的天气里,我们手上只带了2层薄薄的乳胶手套,每检测完一个人我们都要用酒精进行一次手部消毒。乳胶易湿,喷一次酒精之后湿了的乳胶会紧紧贴住皮肤,因此一次2到3小时的检测下来,我们的手都会被冻得通红。” 无论是参与援助湖北战疫,还是承担核酸检测员的工作,郑雷刚认为,2020年是他个人迅速长大的一年。 “新的经历、新的职业,不仅让我的内心被责任和荣誉填满,也让我对护士这一职业的理解更立体。”郑雷刚说,“核酸检测员是去年新出现的职业,大部分由护士参与。国家设置专门的核酸检测员,拓宽了护士的职业空间,让我们的工作不再局限于临床护理,为我们带来更多的职业方向和机遇。” 心理干预指导师梁馨予: “让孩子的内心更有力量” “这一年,找我咨询的来访者是以前的3到5倍,很多人问的都是同一个问题。”梁馨予对本报记者说,疫情防控期间,应激性的自闭反应成为去年她帮求助者解决最多的问题之一。 梁馨予是广西柳州市一位资深心理咨询师,从事教学研究17年、实践3年的她,理论知识和实践经验的积累都很丰富。 2020年,梁馨予尝试了一个新职业——心理干预指导师。 2020年5月,人社部发文,在“心理咨询师”职业下拟增设“心理干预指导师”工种。中国保健协会心理保健分会会长郑运良说,心理干预指导师主要是针对突发性公共事件、群体性公共事件开展群体心理援助、心理疏导和行为干预工作,以及各类人群的心理健康教育、行为训练、心理督导等,比普通心理咨询范围更广。 “2020年新冠肺炎疫情的出现,打乱了许多人的日常生活,在抗疫期间,如何缓解焦虑、恐惧、压力成了很多人关注的话题。心理健康的重要性备受重视,人们想要进行心理管理的意识也越来越强。”梁馨予告诉本报记者,平时自己的月访客人数正常是20位,疫情防控期间飙增到月均100人左右。 “很多都是家长和孩子,他们咨询最多的问题是居家网课学习给家庭亲子关系带来的挑战。”梁馨予说。 2020年中旬,梁馨予遇到了一个棘手的案例。 “求助者是一位临近初三毕业的男孩小林,江苏人。”梁馨予说,“疫情防控取得初步成效之后,学校组织学生返校,小林出现了社交回避的问题——把自己关在房间里不愿出来,也不愿意回学校。” 一开始,小林的家长觉得孩子只是和平时一样跟父母闹矛盾,青春期逆反,赌气不愿意上学,但当发现他连续几天都不出房间,这才觉得不对劲。 “家长认为孩子不懂事,孩子则认为家长不关心自己的心理健康,后来是孩子主动提出要找心理咨询师,他们这才联系了我。”梁馨予说,快到高中出现这种社交回避情况的孩子,往往都有一段相似的经历,就是在初中遭遇了一定的心理危机,告诉家长却被家长否定和拒绝。“这很容易让他们感到受伤,影响他们对家长的信任和依赖。” 梁馨予与小林进行了1个多月的耐心沟通。通过沟通,她发现小林并不是厌学和叛逆,而是因为个人独立意识正在增强,孩子通过这种笨拙的方式为自己争取自主决定和选择的权力。 “他很喜欢‘二次元’(动漫、游戏的文化圈代称),希望以后能去日本留学。”梁馨予说,“我把这个情况告诉了他的父母,他们决定尊重孩子的意愿,把他送到北京的日语学校学习日语,为他以后出国留学做准备。” 来到北京,小林认识了很多优秀的朋友,通过与他们的对话,小林渐渐认识到学习文化课的重要性。2020年下旬,小林与父母和解,重返自己生活的城市,决定好好学习参加中考。 “在咨询中,小林曾经问我:‘老师你说我要不要参加中考?你能帮我做选择吗?我从来没有自己选过。’”梁馨予说,“其实小林的心理问题并不是一种不正常不健康的状态,之所以父母会出现这样的误判是因为缺乏心理学常识。最后他的父母接受了心理学的认知观念,调整了对自己和孩子心理健康的认知,才解决了亲子关系问题。” 据梁馨予观察,在自己帮助的人群中,疫情发生前就参与心理咨询的孩子和疫情发生后出现应激性心理障碍再来咨询的孩子心态明显不同。“坚持进行心理疗愈孩子的内心力量比没有接受过心理调节的孩子更强,不仅没有出现厌学情况,返校之后成绩甚至还明显提高,”梁馨予说,“这说明,适时的心理干预可以让孩子们的内心更有力量。” “疫情发生之后,由于来访量暴增,让我发现以线下一对一个案的方式来进行心理干预和服务是远远不能满足需求的。于是我的工作重点就从个案疏导转向线上团体咨询。”2020年,梁馨予和姐姐梁晓玲开设了“‘船长’线上团体心理疗愈航线”,用在线指导的方式帮助更多人解决心理问题。“在线上,我们带领一群团体咨询师,一年可以服务几千人。专业的应用情境可以让更多人得到心理咨询师专业的干预,帮助他们走出当下的心理亚健康状态。”梁馨予说。 社群健康助理员张唯: “我的职业‘转了正’” “您好!我是新氧社群健康助理员张唯,请问有什么可以帮您?”在北京来广营新氧科技办公大楼内,25岁的张唯又开始一天的工作。 艾瑞咨询发布的2020年《中国医疗美容行业洞察白皮书》显示,2019年中国医美市场规模已达到1769亿元。健康中国的发展让人们对健康变美的渴求更加迫切,也促进了医美大健康产业蓬勃发展。随着互联网技术的迭代,医美行业打破了过去各自封闭的状态,在网上出现了许多讨论关注“医美”话题的在线社群。人们在社群里分享医美经验、寻求医疗帮助。新氧社群就是其中之一。 2020年7月,人社部联合国家市场监管总局、国家统计局发布9个新职业,包括社群健康助理员。社群健康助理员是运用卫生健康及互联网知识技能,从事社群健康档案管理、宣教培训、就诊、保健咨询、代理、陪护及公共卫生事件事务处理的人员。 “我们的医美社群中,有医美达人会在线分享他们的就诊经验,群里成员也可以向我们或者医生咨询。”张唯说,“我们社群的日均活跃人数有上万人,我和同事们就负责为他们提供关于医美的知识和咨询解答。” 沟通是社群健康助理员最重要的工作之一。2020年找自己求助的北京女孩小文让张唯记忆犹新。 “2020年中秋前后,小文做隆鼻手术失败,与医院沟通无果后,来到我们社群求助。”张唯说,“那个时候正逢过节,她在北京的出租屋里给我打电话,一个人很孤单很无助。说到难受处,失声痛哭。当时我一边安抚她的情绪,一边帮她想解决方案。我对她说,像她这样的术后问题,类似医患纠纷是有正常解决途径的。第一个方法是通过医疗纠纷人民调解委员会(简称‘医调委’)申请第三方调解,该调解具有法律效力,能帮助她解决问题。如果调解不成,我们就建议她去依法诉讼。后来她采纳了我们的建议,鼓起勇气去解决问题。” 在帮助社群成员时,张唯要先做一些准备工作,比如去看一下成员近期在社群里发表的状态和日记中怎样描述自己遇到的问题,然后张唯会就这个问题做背景调查。平时,张唯会一直关注社区动态,“如果我在站内监测到有的成员遇到了困难或者出现一些心理问题,也会主动给她打电话进行询问并提供帮助。” 2020年,张唯受理了1000多位群成员的咨询,帮助其中的很多人化解了困扰。 “国家出台社群健康助理员这个新职业,帮我‘转了正’。”张唯笑着对本报记者说,“在互联网医疗平台做社群运营,能有一个国家肯定的职业身份,对我和同事们的工作是一种鼓励和认可。这也反过来说明,国家对于每个人的卫生健康、心理健康是非常关心和重视的。” 原文章作者:人民网,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 则断 5 天前
    2861 0
  • 以智能医疗服务机器人为载体,「医哆咖」要为家庭用户提供智慧医...
    现阶段,看病难、用药贵、医护人员态度差是大众对我国医疗体制的一个总体评价。但人又离不开医院,尤其是到了老年,除了要面临医院繁杂的手续流程,仅仅是排队就让人头疼。随着互联网技术及大数据、AI等的发展,以及各项利好政策的出台,在改善“就医”环境上,“互联网+医疗健康”也展现了出巨大的潜力,包括提高就医/购药效率、远程问诊/随访、将疾病治疗前置到健康管理等。 其中,研发家庭智能硬件并以此为载体提供健康管理服务是一个相对主流的模式,已有不少企业在此展开布局。36氪近期接触到的「健科云网」也是其中一家,它自主研发了家庭健康医养智能服务机器人「医哆咖」,想要以驻家入户的形式,为家庭用户提供多重健康医养服务。 医哆咖产品图 概括其服务内容,即通过定期采集用户的多体征检测数据,生成健康档案,供用户和签约医生参考;提供智能预诊导诊服务,让用户在求医前了解自己的病症。从使用体验上,可以实现AI人机交互,并提供图文、语音、视频等多重咨询方式,适合不擅智能设备操作的老年人使用。 「健科云网」CEO黄海蛟表示,随着用户对健康管理需求的升级,从被动式的疾病治疗变为主动式健康管理,且不满足于单纯数据检测,希望一款设备一步到位,并进行后续的分析管理和打通其它服务流程。基于此,「健科云网」想做的是依托于一款机器人产品为用户提供在线问诊、预约挂号、体征检测、在线购药、健康科普教育等服务,形成了从疾病咨询到问诊再到健康管理的疾病管理闭环。 黄海蛟认为,这一模式的机会点在于我国人口老龄化所带来的医养结合与智慧养老的市场需求。数据显示,2017年我国智慧健康养老产业市场规模为2.2万亿元,预计未来3年我国智慧健康养老产业复合增长率将高达30%左右,到2020年有望突破5万亿元,而当前我国智慧健康养老产业仍处在市场开拓阶段,大多数项目还没有形成清晰的商业模式。他表示,随着政策支持、技术革新以及消费观念的转变,未来5-10年智慧健康养老市场将迎来全面爆发,「健科云网」要做到卡位。 健科云网的服务体系 黄海蛟透露,「医哆咖」项目已于2018年10月份进入试运营阶段,在河北市场陆续投放了上百台产品,进驻到雄安新区容城县、安新县、雄县百余户居民家庭当中,收集了百余位居民家庭用户的健康档案及健康体征数据。 另外,黄海蛟还表示,「医哆咖」已顺利铺开销售渠道,已与13个城市代理人达成合作,即将大规模展开试点,会通过医院、养老机构、连锁药店、企事业单位等B端渠道打开市场。值得一提的是,与市面上大多数家庭健康管理服务机器人不同,「医哆咖」不是消费电子产品,而是定位为二类医疗器械,为后续进入专业渠道(医疗机构)做准备。 从商业落地层面看,黄海蛟告诉36氪,为了配合智慧养老产业的融合发展,「医哆咖」未来除了面向B端及C端用户收取产品硬件、配件及耗材费用,以及平台使用费和线上线下健康医养服务收费分成,以及面向医生端的合作分成和面向第三方药企、健康服务企业收取增值服务外;也会面向G端、B端来变现,包括收取BI大数据监管平台、机构版硬件、医生端软件和用户端管理软件以及相应的运维费用。 黄海蛟认为,养老事业的推进是自上而下的过程,政府需要借助大数据来了解老百姓的客观健康数据,并做出相应决策;大型医疗机构也要构建医联体实现统一的数据管理,以合理利用医疗资源。健科云网能通过医疗资源互联互通和终端数据采集来为G端和B端创造更多价值。 从行业端看,针对家庭等垂直场景下的健康管理,市面上也有不少公司。其中,比较典型的是,它主要以App的形式提供服务,即通过信息采集、数据分析和输出、健康干预等步骤来帮助用户实现日常健康管理。另外,与医多咖功能类似的品牌也有不少,像、、,、、等。 黄海蛟表示,目前大家都还处于商业化初探的阶段,核心依然是靠“卖”产品而非“卖”服务,缺乏可持续的服务运营策略,市场还有不少机会,「健科云网」的差异化在于它是家用网关型智能健康一体机产品,能构建人与平台、人与人、人与机构的信息服务链接。 他认为,作为家庭健康管理和医疗服务的聚合入口,硬件终端设备的体征数据采集和管理功能只是最基本的一小部分,而基于患者数据的分析、挖掘和未来对接的各类与医疗、生活相关的各类服务才是「健科云网」未来会持续探索的价值。 团队方面,健科云网CEO黄海蛟拥有15年以上互联网行业及相关领域从业经历,历任中大型互联网科技公司市场总监、战略合作总监、CMO、COO、CEO等职务,对智能硬件产品的研发生产、互联网及移动互联网平台和客户端的产品设计、业务运营、市场营销管理等方面拥有丰富实操经验。 原文章作者:36氪,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 邓祥 5 天前
    1073 0
  • 深睿医疗获2020AIIA杯人工智能医疗大赛冠军
    深睿医疗心脑血管CTA智能辅助诊断系统经过为期4个月的初赛、复赛到决赛的激烈角逐,从全国115个优质参赛项目中脱颖而出,获得全国2020AIIA杯人工智能医疗大赛第一名! 2020年AIIA杯人工智能医疗大赛,由人工智能产业发展联盟、浙江大学医学院附属第一医院、浙江杭州未来科技城管理委员会联合主办,旨在积极推动“健康中国”国家战略,推进人工智能在医学领域的研究及应用。本次大赛于2020年8月正式启动,专注挖掘创新能力强、科技成果新、应用范围广的项目。经过初赛、复赛以每轮四进一的激烈淘汰制度,最终仅有10个团队进入决赛。受疫情影响,今年的决赛由线下调整为线上闭门路演答辩,这丝毫没有影响到各参赛团队的发挥。深睿医疗参赛团队以最充分的准备展示了参评项目,从项目的技术关键、实际应用和商业模式创新等多个维度进行了阐述与解答,特别是项目在一线诊疗当中的创新与优势。 最终评委专家从多个维度对项目进行综合评定后,“深睿心脑血管CTA智能辅助诊断系统项目”获得了一等奖,同时大赛评出二等奖、三等奖和优胜奖若干名(获奖名单后附)。 心脑血管疾病是一种严重威胁人类,特别是50岁以上中老年人健康的常见病,具有高患病率、高死亡率、高致残率的特点。这类疾病起病隐匿、发病突然,全世界每年死于心脑血管疾病的人数高达1500万人,居各种死因首位。 CT血管成像(CTA) 检查无创、扫描时间短、图像分辨率高,对于筛查心脑血管疾病具有重要价值。以AI赋能心脑血管CTA检查,在临床应用层面已经受到医生广泛认可。深睿医疗心脑血管CTA智能辅助诊断系统,无需人工操作,从原始影像直达胶片与报告, 完美嵌入医生临床工作,实现心脑血管CTA一站式智能工作流程,更精准快速辅助诊断,工作效率大幅提高。 随着人工智能技术的飞速发展,AI在医疗领域的应用正在逐步进入勃发期。此前,深睿医疗的肺结节AI影像产品刚通过创新医疗器械审批绿色通道获批中国国家药品监督管理局(NMPA)医疗器械三类证,成为目前国内首个通过NMPA创新通道认证获批的肺结节AI影像产品。 经过这场比赛,我们也看到了人工智能、大数据、5G技术为健康事业插上了智能翅膀,从可穿戴设备掀起健康管理热潮,到影像辅助技术用于病灶精准识别,项目创新活力不断涌流,一个充满想象力的智能医疗时代正在加速到来。深睿医疗作为智能时代的参与者,未来将继续以临床需求为起点,运用创新之力,不断开拓AI在医疗领域的应用场景,为建设健康中国,贡献科技力量! “2020AIIA杯人工智能医疗大赛”获奖名单 一等奖 深睿心脑血管 CTA 智能辅助诊断系统(杭州深睿博联科技有限公司) 二等奖 人工智能骨科手术机器人(杭州三坛医疗科技有限公司) 智医助理系统(安徽科大讯飞医疗信息技术有限公司) 三等奖 全数字化宫颈癌智慧筛查解决方案(宁波江丰生物信息技术有限公司) 面向髋关节的影像智能测量与辅助系统(杭州健培科技有限公司) 基于5G 网络的小型化、智能化遥操作超声机器人系统(浙江省人民医院、昆山华大智造云影医疗科技有限公司) 优胜奖 DOBI早期乳腺癌智能诊断(浙江杜比医疗科技有限公司) 产科超声智能诊断项目(深圳开立生物医疗科技股份有限公司) 纽洛斯人工智能健康管理(杭州纽洛斯人工智能有限公司) 基于深度学习网络的超声采图智能定位方法和系统研发(上海深至信息科技有限公司) 原文章作者:深睿医疗,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 疮邸嘎 5 天前
    2531 0
  • 人工智能在未来医疗中的重要作用
    制药行业目前面临的最大挑战之一是研发新药并成功上市的高昂成本。这个过程既漫长又高成本,而且违背了当代商业智慧的所有原则,即将速度和成本最小化才能得以生存。而人工智能在未来医疗行业起到重要作用。 制药行业的现状 对于大型制药公司来说,现在研发新药的平均成本从12亿美元增加到近20亿美元,增长了67%。在过去的十年里,这一增长导致了整体利润的下降。在一个已经面临着政府监管、价格竞争和不断变化的医疗保险知道方针的市场,这像是一颗难以下咽的药丸。 最重要的是,假设一家制药公司能够通过临床试验服用的最新药物,研究表明只有十分之一的制药公司最终会获得FDA的批准。 人工智能在医疗保健中的新兴作用 医学界已经采用了人工智能管理平台。通过这一点,这项尚未得到充分信任的新技术被证明到最终用于帮助人类。也正因为如此,人工智能在太空中的出现或多或少受到了接纳。 从帮助医生更快地提供准确的诊断,到减轻任何特定程序的医疗事故风险,医疗行业与人工智能形成了共生关系,并从合作伙伴关系中获益。 同样,在以医疗保健为主题的物联网中,互联设备使患者能够在自己的成功中发挥更大的作用。数据可以从内部设备共享到外部设备,如智能手表和电话,这将使糖尿病患者能够更准确地监测血糖水平。 人工智能机器人技术也在手术室发挥着关键作用,在手术室里,病人可以减少对外科医生技术操作的担忧,因为在手术台上机器人的科学操作获得了更安全、更准确、风险性更小的结果。 人工智能是大型制药公司的出路吗? 随着人工智能在医疗领域的作用越来越可观,它是否可以减少制药公司在将新药推向市场的同时提高整体效率所面临的财务挑战? 随着制药行业的不断发展,在药物发现和开发的过程中加入智能方案已经大大降低了财政负担。 以下是人工智能对制药行业产生影响的四个方面: 1、 人工智能可以减少新药开发的时间和成本 2020年1月,一家名为Exscientia的英国生物技术公司与日本住友制药公司Sumitomo Dainippon pharma合作,宣布他们利用人工智能发明了一种新分子,用于治疗强迫症的新药中。由于人工智能完成了大部分繁重的工作,治疗正进入临床试验阶段,整个过程耗时12个月,而不是预期中的5年。 2、 人工智能可以识别现有药物的新应用 人工智能改善制药公司的基本要点是为他们现有的药物目录确定新的应用对象。人工智能可以在研究人员复杂的大数据集中找到规律,因此它有助于将药物和疾病之间联系起来,并发现已经上市的药物可能存在的新用途。 2020年8月全球数据发布的一份报告中,人工智能正在执行一种称为药物再利用的可节约成本措施。药物再利用已经获得批准,现有的药物可以调整或者重新制定一个新的应用方案。 伦敦的一个研究小组利用一个人工智能技术平台来识别已经破坏病毒进入/攻击点的现有药物,以寻找抑制新冠的方法。他们确定了巴瑞克替尼,一种获得认证的药物,他们预测这种药物可以抑制人类细胞感染新冠。目前他们正在做更多的测试来调整药物配方。 3、 人工智能可以提高试验成功率 在早期的临床试验中,当多年的研究和对临床试验的数亿美元的投资不一定能保证进入市场时,采用一种方法来提前预测失败者的赢家将节省大量的时间和金钱,而这些钱和金钱通常会投入到开发中。 人工智能在三个关键领域协助临床试验过程:它使过程更快、更可靠和更安全。支持人工智能的软件更善于发现编码错误和调整计算。这使得研究人员可以把注意力集中在试验的更关键的方面,那些特别需要人的接触来指导药物通过临床试验的各个方面。 此外,人工智能可以帮助提高试验成功率,从一开始就确定最有潜力的治疗方法。将药物研发过程中的一些繁重的早期试验和错误工作从人类研究人员转移到机器上,意味着可以更快地确定最佳治疗方案,减少浪费在不太可行的方案上的时间。 从客户体验的角度来看,人工智能还改进了临床试验中患者的疾病定位。在接受应用临床试验在线网站的采访时,IQVIA预测分析和现实世界解决方案高级负责人John Rigg建议,人工智能可以管理患者数据,以确定一个具有强大临床试验所需多样性的申请者。 4、 人工智能为精密医疗打开了市场 微软是将医疗应用应用于人工智能领域的创新者之一,去年推出了"人工智能促进健康",除其他突破外,它彻底改变了精密医学的科学。 精密医疗已经成为制药和医疗领域的一个根本性转变。从一刀切的药物和治疗模式向高度个性化的治疗模式的转变已成为许多企业的核心。 基因组学或对个体基因构成的研究——包括这些基因如何与环境相互作用,提供数据集,使人工智能引擎能够发现模式并作出有效预测。这为制药公司打开了一个巨大的新市场,现在这些公司可以根据患者的基因特征定制药物。以这种方式改变剂量和配方的能力会导致更有效的结果,但也可以避免副作用。 精准医学也指一组专门用于治疗罕见疾病或针对特定人群的特殊药物。在这两种情况下,这些药物一般都很难开发,而且成本很高。而且,由于他们的目标群体较小,利润潜力在默认情况下是有限的。 在过去,这阻止了大型制药公司开发这些特殊药物,使部分人口处于危险之中。但是,应用人工智能,识别分子和化合物的行为,将导致这些罕见疾病的有效治疗可以自动化和加快。研究人员被指向特定的重点领域,以减少与开展新试验相关的风险。 结论 过去十年是制药领域的一个具有挑战性的十年,因为研发成本不断上升,而一种新药的平均价值却在下降。制药公司可以更快地获得所需的药物试验信息,并加快获得相关药物的市场成功率,同时也可以提高药物市场的成功率。 原文章作者:物联传媒,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 皋然淋 5 天前
    3491 0
  • RFID智能医疗柜开启智慧耗材新天地
    近几年医疗改革一直在快速的进步而且不断改革,对医疗方面的投资也在明显的加大投入,目前各种公立私立医院都在技术升级上如雨后春笋般层出不穷,都在着手各个方面开始提升医院的各种水准。现代化医疗技术时代,“智慧医院”是各大医院所最求提升的目标。RFID智能医疗柜开启智慧耗材新天地。 RFID医疗智能柜是针对医疗行业管理高值耗材及贵重医疗资产和危险药品的非常好的一个解决方案产品,提供完善的软硬件一体药物及耗材管理方案,可应用于手术室、病房、急症和ICU等场景,全闭环保证患者正确用药,全流程追溯耗材使用情况,保证医疗质量,提高临床医护工作效率,提升医院精细化管理水平,减少医院药物耗材管理成本。与一般普通的管理柜相比,它具有自由组合、在柜状态实时监控、实时盘点的准确率高等优点,为目前国内最为先进的实时盘库型智能管理柜。 智能医疗耗材柜主要由橱窗式主柜、橱窗式辅柜和橱窗式导管辅柜组成,在手术环境中可戴手套操作,显示清晰,便于操作,灵敏度高,全屏无死角。柜体采用优质钢板,经数控钣金加工设备精密制作而成,外形简洁美观、坚固耐用的优点;各功能独创的分体,方便的用户根据自己的情况进行个性部署。 RFID智能柜产品系列优点 1、显示:主柜显示屏可引导医务人员; 2、安全:指纹、密码、刷卡三种准入方式,分级授权,确保责任人可追溯。配备机械开锁,确保在长时间断电情况下可正常使用; 3、智能:库存实时统计,自动上传缺货信息,定期柜体物品管理报表打印输出,方便决策管理; 4、查看:柜体自带LED灯带,方便医护人员清晰辨认耗材信息; 5、应急机制:UPS断电保护(没有外界电源的情况下,支持系统及柜体工作至少15分钟); 6、盘点:自动盘点无需人员干预,自动门,锁物可品定位到柜体编号; 7、故障:具有断网故障报警提醒功能,具有联网自动重连机制; 8、接口:丰富的接口预留,方便和其他系统进行对接。 RFID医疗智能柜通过RFID自动识别技术,对每个所需管理的工具镶嵌RFID电子标签进行身份识别,柜子内部为RFID监测系统实时监测柜子内的物品信息。专为解决目前医疗行业中的高值医疗耗材管理不规范而研发,智能柜运用了最新的RFID射频技术,为每种每类甚至每个耗材进行编号,自动扫描识别耗材信息,跟踪耗材的使用过程,从申请、采购、验收、领取、使用、报废等过程进行监控,整个涵盖了耗材的生命周期,为医院有效的做计划统计和补货,提供了精准的数据支持。 智能医疗耗材管理柜利用一体化的RFID智能终端,将现代物流服务延伸到医院、手术室及病区,通过全程监管的质量控制,流程优化和自动灵活的供应管理,创建高效、智能的现代化医院耗材管理模式,帮助医院真正实现专业化、系统化和精细化的耗材管理。 原文章作者:深圳市捷通科技,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于5 天前
    最后回复 悚舱擢 5 天前
    1644 0
  • 中国医疗人工智能产业报告,人工智能可将医疗效果提高30%
    无论是对中国还是对世界来说,人口老龄化加剧、慢性病患者群体增长、优质医疗资源紧缺、 公共医疗费用攀升等都是必须要面对的问题。而随着技术的发展,人们逐渐开始寄希望于 通过人工智能来解决医疗行业的痛点。此前,美国咨询公司弗罗斯特 - 沙利文公司就曾提到,“人工智能可将医疗效果提高 30% 到 40%,减少多达 50% 的医疗成本”。 在中国,医疗人工智能有着先天的发展优势。一方面,中国人口数量庞大,有充足的医疗数据, 为医疗人工智能的发展提供了基石。另一方面,中国足够大的医疗市场也为人工智能企业 创新提供了动力。 不负人们所期,近年来中国医疗人工智能市场正如火如荼地发展着。数据显示,自 2013 年到 2017 年,中国医疗人工智能行业共获得 241 笔融资。其中,2017 年国内医疗人工 智能行业公布的融资事件近 30 起,融资总额超过 18 亿元。 2018 年,医疗人工智能市场火热依旧。一方面,资本热情不减,大额融资频发,医疗人工 智能融资总额再创新高,仅 2018 上半年就有 18 家公司获投,总金额超过 31 亿元。另一方面, 已然成熟的互联网巨头,如 BAT 等,以及传统医疗相关企业,如飞利浦等也早已重金布局 医疗人工智能,大手笔向产业链扩展业务。 作为一种提高效率的工具,目前,医疗人工智能已经覆盖了医疗产业链条上的四大环节。 其中,医疗环节以服务患者为主,针对患者提供一系列更精准、更高效的医疗服务。而医药、 医保、医院环节则更多是为 B 端的医疗机构、企业等服务。并且,医疗人工智能在经历过 火热的发展后,迎来了商业化的关键期,目前绝大多数医疗人工智能的公司尚未实现盈利, 且其产品多在医院进行试用,但他们已经通过不同的业务模式实现了付费收入。 值得注意的是,随着医疗人工智能产业的发展,其所面临的一些困难也逐渐显现。比如行 业缺少统一标准进行监管、复合型人才不足、数据结构化较差、机器学习缺乏结合实际医 疗场景进行的训练,算法有待提高、技术仍待完善等。 中国的医疗人工智能市场究竟有多大?根据前瞻产业研究 院发布的《2018—2023 年中国人工智能行业市场前瞻与 投资战略规划分析报告》显示,2016 年中国医疗人工智能 的市场规模达到 96.61 亿元,增长 37.9%;2017 年将超 过 130 亿元,增长 40.7%;2018 年有望达到 200 亿元。 这一方面得益于中国医疗市场的迫切需求,另一方面也得益 于近年来医疗人工智能技术的发展以及相关政策对医疗人 工智能的支持。 中国的医疗人工智能市场究竟有多大?根据前瞻产业研究 院发布的《2018—2023 年中国人工智能行业市场前瞻与 投资战略规划分析报告》显示,2016 年中国医疗人工智能 的市场规模达到 96.61 亿元,增长 37.9%;2017 年将超 过 130 亿元,增长 40.7%;2018 年有望达到 200 亿元。 这一方面得益于中国医疗市场的迫切需求,另一方面也得益 于近年来医疗人工智能技术的发展以及相关政策对医疗人 工智能的支持。 市场需求增加 在市场需求方面,中国医疗行业长期存在优质医生资源分配不均,诊断误诊漏诊率较高,医疗费用成本过高,医生资源供需缺口大等问题。而在中国医疗改革逐步推进,分级诊疗逐步落地的过程中,这种问题更加突出。在此背景下,人工智能将在各种场景的共同作用下,提高医疗服务水平,改善现有现状。比如在辅助医生诊断方面,人工智能可以利用图 像识别技术,在经过学习大量医学影像的基础上,产品可以辅助医生进行病灶区域定位,从而在一定程度上缓解漏诊误诊问题。同时,将人工智能辅助诊断技术应用在某些特定病 种领域,也可以代替医生完成疾病筛查任务,从而提高诊断效率,弥补资源供需缺口。此外,人工智能还能够填补健康管理空缺,以增加医疗服务供给,辅助制药、手术等,提升相关工作效率。 以提高诊断效率,弥补资源供需缺口为例。有数据显示, 目前中国每千人的平均医生拥有量仅为 2.1 人,医生资 源缺口问题较为严重。这种现象在影像科、病理科等科室 中更加明显。就影像科室而言,目前我国医学影像数据的 年增长率约为 30%,而放射科医师数量的年增长率仅为 4.1%。放射科医师数量的增长远不及影像数据增长。这 个现象意味着放射科医师在未来处理影像数据的压力会越 来越大,甚至远远超过负荷。据国家卫生健康委员会统计 显示,2013 至 2015 年三年中,全国累计完成放射诊疗 12.4 亿人次。而“2017 中国医师协会放射医师年会”数 据也显示,全国放射从业人员约 15.8 万,其中放射医师 只有约 8 万,具有副主任医师以上职称的只有 2 万人。以 此推算平均每一位影像医师每年需要处理 5100 多人次的 报告,以每一例报告最少需要两个医师阅片和报告估算, 每位放射医师全年的诊疗人次约为 12000,而 2 万名副 高以上职称的影像科医师由于有审核工作,诊疗人次将会 更多。 面对如此严峻的医疗资源短缺难题,人工智能技术成为一 个重要的解决方案。也正因如此,近年来中国将人工智能 技术应用于医学影像的企业发展迅速。 技术走向成熟 国相继加入人工智能研究行列,英国在 60 年代就起步人工 智能的研究,并在 70 年代,在爱丁堡大学成立了 " 人工智 能 " 系。日本和西欧大陆一些国家虽起步较晚,但是发展速 度很快,很快占有一席之地,前苏联也关注到人工智能的重 要性也参与了诸多人工智能研究。 相比之下,我国人工智能起步较晚。1978 年中国将“智能 模拟”纳入国家研究计划,1984 年召开智能计算机及其系 统的全国学术研讨会;后续中国人工智能学会(CA 人工智 能)相继成立,越来越多的人工智能研究项目获得国家相 关基金资助并将智能控制与智能自动化等项目列入国家科 技攀登计划。进入 21 世纪,我国科技开始崛起,已经参与 到第三次人工智能浪潮中,并成为主要玩家之一。2017 年 11 月 15 日,我国科技部召开新一代人工智能发展规划暨 重大科技项目启动会,标志着新一代人工智能发展规划和重 大科技项目进入全面启动实施阶段,目标是要举全国之力, 在 2030 年一定要抢占人工智能全球制高点,成为世界领先 的人工智能创新中心。 实际上,在过去的 30 年里,人工智能已经 建立了包括问题求解、自然语言处理、人工 智能方法、程序语言处理、机器学习、自 动程序设计等等在内的应用。此后,随着 2006 年深度神经算法的出现,人工智能发 展迎来了自 1970、1990 两次人工智能爆 发之后又一浪潮,各类人工智能公司呈雨后 春笋般产生。深度神经网络发展催生了新一 波人工智能的发展热潮。 纵观人工智能技术发展历史,主要分为三个阶段:萌芽阶段(1956 年前)、形成时期 (1956-1961 年)、发展时期(1961 年后)。 政策推动发展 近年来,人工智能技术对人类社会的影响越来越深远与广泛, 它正在为农业、医疗、教育、能源、国防等诸多领域提供了大 量新的发展机遇。人工智能在全球范围内的关注度日渐升高, 发展速度迅猛,已经成为世界各个战略布局重点。中国、美国、 日本、欧盟、英国等国家陆续出台人工智能有关战略、政策和 计划,来应对当前白热化的人工智能浪潮。 对中国而言,在政策方面,自 2015 年以来,中国各相关政府 部门陆续颁布了近 20 项相关政策,从人才培养、技术创新、 标准监管、行业融合、产品落地等方面做出了相关指导。2017 年 7 月 20 日,国务院正式印发《新一代人工智能发展规划》, 并指出以提升新一代人工智能科技创新能力为主攻方向,构建 开放协同的人工智能科技创新体系,把握人工智能技术属性和 社会属性高度融合的特征,坚持人工智能研发攻关、产品应用 和产业培育“三位一体”推进。随后,2018 年 4 月,教育部 印发《高等学校人工智能创新行动计划》,提出引导高等学校 瞄准世界科技前沿,不断提高人工智能领域科技创新、人才培 养和国际合作交流等能力,为我国新一代人工智能发展提供战 略支撑。同月,国务院印发《关于促进“互联网+医疗健康” 发展的意见》,明确指出,“互联网 + 医疗健康”支持研发医 疗健康相关的人工智能技术、医用机器人、大型医疗设备、应 急救援医疗设备、生物三维打印技术和可穿戴设备等。顺应工 业互联网创新发展趋势,提升医疗健康设备的数字化、智能化 制造水平,促进产业升级。 近年人工智能领域相关政策统计表 创业企业涌现 在中国的医疗人工智能市场上,创业企业是一股不可忽视的重要力量。据健康点统计,截至 2018 年 6 月, 中国共有 89 家医疗人工智能创业企业获得投资,总金额约 219.38 亿元。其中,仅 2018 年上半年度 就发生 18 起投融资事件,其中 8 起融资超过亿元。 值得注意的是,健康点经过统计发现,目前中国医疗人工智能创业公司,就融资阶段而言,天使轮到 IPO 阶段均有分布,但目前大部分医疗人工智能企业处于 A 轮融资阶段,且融资额度跨度较大,从数 百万人民币到数亿美元均有分布。 从医疗人工智能业务上看,人工智能在医疗健康领域的应用主要包括辅助诊断、药物研发、健康管理、医院管理、手术替代等方向。健康点统计发现,目前中国大多数初创企业以辅助诊断为主要业务,而具体业务又多以影像学智能辅助诊断系统、语音识别为主,这主要和人工智能领域图像识别与语音识别技术较为成熟有关。另外涵盖的疾病较广,但多于偏重于基于图像识别技术的影像学、病理图片识别的疾病,如肺癌、肺结节、皮肤科疾病等。 实际上,一直以来“人工智能 + 医学影像”是行业内公认的最容易切入且最有可能率先实现商业化的 细分领域。今年上半年,“人工智能 + 医学影像”细分领域陆续发生了几笔巨额融资。其中,视见科 技完成 6000 万元的 A 轮融资,由深创投领投,盛世方舟、臻善投资跟投;深睿医疗完成 1.5 亿元 B 轮融资,由君联资本领投,联想之星跟投,A 轮及 A 轮 + 投资方丹华资本、昆仲资本、同渡资本、道 彤投资、弘道资本继续跟投;人工智能 airdoc 完成复星领投、搜狗追投的数亿元人民币 B 轮融资;推 想科技完成襄禾资本、尚珹基金、元生资本、红杉资本、启明创投投资的 3 亿元 C 轮融资;依图科技 完成 2 亿美元的 C+ 轮融资,投资方为高成资本、工银国际、浦银国际。 不过需要强调的是,虽然资本的热情将医疗人工智能初创企业捧上风口,但对于创业公司来说,如何实现商业化是一个巨大的难题。与此同时,同行之间的激烈竞争以及巨头排挤吞并也给这些企业带来了一定的困难。 巨头大手笔入场 在创业企业开始抢占市场的同时,包括 BAT 在内的互联网巨头 以及包括 GPS 在内的传统医疗相关企业也纷纷开始了自己的布 局。他们或是自主研发相关产品,或是通过投资并购的形式去 深入产业。据健康点统计,目前共 27 家上市公司已在医疗人工 智能领域有所动作。 从 BAT 角度来讲,他们更倾向利用自身平台特点与优势的互联网技术来进行布局。百度和阿里都推出了自己的人工智能 + 医疗解决方案,而腾讯主要以投资创业公司的形式在人工智能 + 智能治疗、智能康复等 招募等 医疗领域布局,最近也推出了具体的人工智能医疗产品。 与 BAT 等互联网巨头相比,传统医疗相关企业在医疗人工智 能领域的布局则更注重“医疗”属性。以飞利浦为例,在医疗 人工智能领域,飞利浦的布局战略是凭借临床经验和数字化、 人工智能等技术,在“健康关护全程”的理念下不断推出整合 的解决方案,以更低的成本为人们提供更好的健康保障和医疗 关护。 实际上,包括飞利浦、GE、西门子等在内的传统医疗相关企业 有着独特的优势。此前,飞利浦中国副总裁兼首席技术官王熙 曾对健康点表示,器械厂商更适合来做医疗人工智能。一方面, 有设备就更容易获取数据,对数据有更深刻的把握。比如目前 很多肺癌筛查产品的数据来自于公开数据集,而飞利浦的数据 则来源于其临床实践。另一方面,这些器械厂商的销售渠道已 经非常成熟。近年来,通过合作飞利浦可以更加了解客户的需求, 并且与医疗机构之间建立起信任关系。比如飞利浦“星云影像 平台”已经通过了 FDA 和 CFDA 的认证,相应搭载该系统的 产品及平台就会更加容易被接受。 作为一种提高效率的工具,目前,医疗人工智能已经覆盖了医 疗产业链条上的四大环节。其中,医疗环节以服务患者为主, 针对患者提供一系列更精准、更高效的医疗服务。而医药、医保、 医院环节则更多是为 B 端的医疗机构、企业等服务。 围绕服务患者构建生态 在医疗领域,患者永远是最核心的用户,对于医疗人工智能来 说也不例外。目前,中国绝大多数医疗人工智能企业首选以患 者为主要服务对象研发产品,且已经有成功实践的案例。具体 来说,医疗人工智能围绕患者提供的服务主要可以分为四部分, 分别为:健康管理、智能诊断、智能治疗与智能康复。 A健康管理 人工智能可以帮助人们形成更健康的生活方式吗?实际上,通 过将用户的生活习惯以数据形式进行量化,借助人工智能进行 科学分析,可以保持用户健康生活进而有益于身心健康。具体 来说,人工智能可以集合海量数据和分析结果,为个体设计个 性化的健康管理方案,用于识别和降低疾病风险,帮助人们对 健康进行前瞻性管理。从使用场景来看,目前主要集中在风险 识别、虚拟护士、精神健康、在线问诊、健康干预以及基于精 准医学的健康管理。 不过,目前中国涉足健康管理的人工智能企业数量并不多,应 用的重点放在特定疾病的管理和预防。 大数据驱动型精准医疗健康服务平台“记健康”是一个典型的 人工智能 + 健康管理应用。2017 年 10 月,“记健康”宣布完 成 6000 万天使轮融资。据了解,记健康是一家以大数据为基础, 人工智能技术为手段的健康管理及医疗服务公司,瞄准的是体 检后的健康管理市场。目前体检后的跟踪、随访等健康管理服 务还处于相对空白。而记健康以体检数据为入口,通过将各类 体检数据及生命体征指标进行整合,建立完整的健康档案,利 用大数据挖掘与应用对用户进行疾病风险评估,同时运用人工 智能技术,提供覆盖全生命周期的精准健康管理及后续医疗服 务。此前,记健康执行董事长兼 CEO 吴勇在融资发布会上表示, 相较于其他健康管理公司,记健康的优势在于拥有慈铭体检 15 年来的数据积累,以 1800 万结构化的体检数据作为支撑,从 而能够搭建精准化的健康管理模型,满足客户的实际需求,同 时提高医生对用户的管理效率。目前,记健康已经组建了由大 数据、人工智能、医疗专业人才构成的研发团队,且已经可以 对 1000+ 疾病进行标签提取、划分风险等级,智能提供健康管 理方案;可以通过生理年龄评估模型、风险预测模型、精准干 预模型进行风险评估预测;同时根据用户需要提供个性化加项 复查、导流导诊等内容。据介绍,目前记健康平台已经实现了 95% 的服务标准化,将健管医生的服务效率提升了 20 倍以上。 B智能诊断 现代医学根据各种生化、影像检查结果去判断一个人是否患病。及时准 确地发现早期疾病,可以有效提升患者的生存率和治愈率,并为患者节 约治病成本。在中国,医学影像领域创业的医疗人工智能企业数量最多, 他们利用人工智能参与疾病的筛查和预测,从行为、影像、生化等检查 结果中进行判断。具体来说,目前人工智能在医学影像的应用主要分为 两部分:一是图像识别,其主要目的是将影像进行分析,获取一些有价 值的信息;二是深度学习,应用于学习和分析环节,通过大量的影像数 据和诊断数据,不断对神经元网络进行深度学习训练,促使其掌握诊断 能力。 相比其他细分领域的应用,目前人工智能在影像识别这一应用场景中更 加成熟。依图医疗副总裁郑永升此前在接受健康点采访时表示,影像标 准化程度比较高,并且较早开始尝试应用人工智能。现阶段,医学影像 在肺结节、骨折、骨龄评估等方面的应用都在迅速发展。对此,汇医慧 影创始人兼 CEO 柴象飞也告诉健康点,“从可行性和专业性来讲,目 前医学影像走得相对靠前。”他强调,医学影像相对的优势是市场更大、 存量更大,未来,人工智能在医疗领域一定是影像先落地、先执行,并 且率先实现商业化。 以早期肺癌的筛查诊断为例,2018 年 6 月,依图医疗与华西医院宣布 建立战略级合作,并正式发布肺癌多学科智能诊断系统。目前,该系统 能实现结节筛查等初级功能,也能实现肺癌全类型病灶的诊断覆盖。其 训练数据主要来自于国际国内最新的临床肺癌诊疗指南以及不断增加的 临床诊疗案例数据,具体包括 19 个数据模块,超过一千个提取字段,覆 盖肺癌诊疗链路所有重要的诊断手段和诊断方案。 在诸多病种里,肺癌成为此次双方合作的切入点。对此,四川大学华西 医院院长李为民介绍到,目前,肺癌是中国发病率和死亡率最高的恶性 肿瘤,占全国肺癌发病人数的 20.5%(约有 83 万人),每年发病人数有, 占全国癌症死亡人数的 27.2%(约有 62 万人)。国家计生委的统计数 据显示,目前我国的肺癌发病率以每年 26.9% 的速度增长。 对于早期肺癌的筛查,医生通常是通过病人的 CT 图像等放射影像检查肺部是否存在结节,筛查工作大多是由影像科专家人工读片完成。但是每位被检者的胸腔 CT 图像有 200 多张左右,精细级的扫描甚至多达 600 张,要完成这些工作需要花费医生大量的 时间;在诊断过程中,医生的经验、疲劳度都会影响肺结节检出,出现漏诊、误诊的情况。 作为一个不会疲劳的“医生助手”,人工智能能帮助医生将结节识别出来,未来结合病理的 研究也可以判断结节的良、恶性,从而能大大提升临床诊疗的效率。 目前,该产品第一阶段成果已在国内几十家顶级医院投入临床试用,由华西牵头的多中心临 床试验也即将启动。李为民表示,经过该项目 3 个多月的建设后,人工智能综合诊疗阅片仅 需 5-10 秒,准确率达到 90% 以上,人工智能识别结节准确率达到 96%。而此前借助传统手段, 医生看一名肺癌病人所有片子往往需要 15-30 分钟。 除依图医疗外,其他人工智能 + 医学影像公司也大多以肺癌筛查为业务入口。比如推想科技、 汇医慧影等创业公司,以及飞利浦等大公司。 C智能治疗 智能治疗,亦或者说“人工智能 + 辅助诊疗”是目前人工智能在医疗领域布局的一个重要的 应用场景,具体来说就是让计算机“学习”专家医生的医疗知识,模拟医生的思维和诊断推 理,并得到可靠的诊断和治疗方案。从全球来看,在“人工智能 + 辅助诊疗”的应用中, IBM Watson 是目前较为成熟的案例,此外谷歌、微软、百度等科技巨头也在积极切入。 我们来详细了解一下 IBM Watson。它将基础能力与人类医生的一般医疗诊断模型进行融 合,提供辅助诊疗的处理逻辑能力。目前 Watson 已通过了美国职业医师资格考试,并部 署在多家医院提供辅助诊疗服务。在全球范围内,IBM 健康解决方案帮助了 1.2 万名患者。 Watson 肿瘤解决方案正在帮助来自印度、泰国、中国、韩国和美国的医生。在与印度马尼 帕尔医院的专家合作中,Watson 所提供的治疗建议与该医院的肿瘤专家推荐方案有高达 90%的一致性。 2016 年,IBM 开始拓展中国医疗健康市场。经多次考察,IBM 先后与杭州认知网络科技有 限公司、百洋医药集团旗下的百洋智能科技达成合作。IBM 中国区副总裁、Watson 健康大 中华区事业部副总裁郭继军曾对媒体表示,人工智能医疗诊断和人工智能下围棋不同,后者 只需要提供一个分析结果,前者则需严格遵照循证医学原则,不仅提供诊断结论,还需要告 诉医生诊断的依据及风险提醒。从医生的视角来看,Watson 肿瘤解决方案,就是一个在医 生办公室或者 MDT(多学科联合会诊)中的计算机应用界面,一个医生不可或缺的决策助手, 但是它背后是一个强大的深度学习系统和庞大的专业知识库体系。至今,Watson 肿瘤解决 方案已经助力国内的数十家医院,助力医生为国内的癌症患者提供更加循证和精准的诊疗服 务。 值得注意的是,人工智能在辅助诊疗时,其只是提供的治疗方案,最终决策权仍在医生手里。 也就是说,Watson 提供的是经过分析研究之后的治疗方案参考,医生和病患选择治疗方案 之后,治疗过程如果出现了什么副作用、并发症、合并症等,依然需要医生根据自己的经验 临场处理。 D智能康复 康复辅具有哪些作用?对于残疾人,它可以补偿或替代其身体功能障碍,对于老 年人来说,它可以提高或改进其日常生活活动能力,而对于伤病人来说,它可以 帮助患者恢复健康。随着人工智能技术的发展与应用,人工智能辅助器具也逐渐 走入人们的视野。目前,以机器人为主的人工智能辅助器具最为常见。 有报告预测,未来 5 年广义康复机器人的年复合增长率约为 37%,其中外骨骼 机器人年复合增长率为 47%,远高于其他类别的医疗机器人的平均增速。预计到 2020 年,全球外骨骼机器人的市场将超过 18 亿美元。 以上海傅利叶智能科技有限公司为例,今年 3 月,傅利叶智能宣布完成 A 轮 3000 万融资,本轮融资由景旭创投领投,前海母基金跟投,原有投资人 IDG 资 本,火山石资本继续跟投。据了解,上海傅利叶智能科技有限公司于 2017 年初 推出了中国首个商用化的下肢外骨骼康复机器人产品 FourierX1,医用版可以应 用于医院康复训练,个人版本用于辅助行走从而让瘫痪病人摆脱轮椅,重获行走 的能力,回归正常的生活。同时,公司还推出了首个具有触觉的上肢康复机器人 FourierM2,M2 基于力反馈等核心技术,可以精确模拟出各种实际生活中的力学 场景,为使用者提供多样的目标导向性训练,刺激大脑功能重组,进而重塑上肢 功能。目前该设备也是中国首个进入欧洲市场的康复机器人产品,也是国产康复 机器人的里程碑。 在精神疾病的治疗领域,陪护机器人也是一种重要的康复手段。2017 年 9 月 12 日,哈尔滨市儿童医院点医人工智能认知康复中心揭牌。该中心将采用人工智能、 类脑计算等先进手段对自闭症儿童进行康复治疗,为中国首家应用人工智能治疗 儿童自闭症的医疗机构。目前,哈尔滨点医科技致力于类脑计算、人工智能、医 疗机器人在儿童医疗方面的创新与实施,并开发出了情感机器人 RoBoHoN,其 作用是医疗用陪护式机器人。据了解,RoBoHoN 可用于来医院就诊后病儿的诊 后跟踪、用药提醒、日常陪护、用药数据反馈、家庭医生远程连线以及儿童自闭症、 儿童孤独症等多种儿童病的康复治疗工作,也将广泛应用于未来线上医疗及社区 家庭医生领域。 值得注意的是,相比于一些仅覆盖某些细分领域的产品,目前也有一些企业产品 逻辑比较完整,开始布局服务患者全流程的产品。 以飞利浦为例,这家老牌企业已经着手打造“健康关护全程”的整合解决方案, 涵盖其小家电产品、用户的可穿戴设备以及相关医疗信息技术,产品可以覆盖院 前的健康管理和疾病筛查、院中的疾病诊断和治疗,以及院后的疾病康复和慢病 管理等流程。据了解,在飞利浦,25% 的科学家正在开展约 250 个与人工智能与 大数据相关的课题研究,并与临床场景和工作流程紧密结合,包括自然语言处理、 大数据挖掘与分析、构建结构化临床数据库、图像识别、影像辅助诊断、介入治 疗、基因组学、慢病管理、家庭护理、云平台解决方案等。此外,从技术角度来讲, 飞利浦的自适应人工智能可以不断提升数据的处理速度以及模型的精准性。 那么飞利浦在智能健康管理、智能诊断、智能治疗、智能康复等方面是如何做的呢? 从智能健康管理的角度来讲,飞利浦研发了致命性跌倒预警产品。据了解,跌倒 受伤对于 65 岁以上人群可能是致命的。跌倒监护设备问世已经多年,而且智能化 水平越来越高,不仅可以监测到跌倒,而且当跌倒后在特定时间内无法站立时, 自动发出求助信号。目前,飞利浦已经利用人工智能技术,综合了数百万患者的 历史医疗数据和监护设备收集的实时信息,实现了预测性分析模型,最多可提前 30 天识别出用户活动和步伐的细小变化是否会导致跌倒,追踪心脏骤停前 48 个 小时的细微变化,并预测心脏骤停。 从智能诊断的角度来讲,飞利浦的机器学习算法,可以使得 4mm-30mm 大小肺 结节检测中的误差率低于 1%,敏感性(85.3%)和特异性(93.9%)达到出色 平衡,其检测算法的稳定性远远高于放射科医生,并可计算倍增时间和增长百分比, 支持良恶性风险评估。 在智能治疗方面,飞利浦研发了肝癌个性化治疗产品,其利用自己的 NLP 技术从 非结构化的报告中归纳出临床相关的信息,把从多个报告 / 部门中拿到的信息与时 间相关联。结合机器学习,肝癌患者的所有临床相关信息都能够以时间顺序呈现 在医生的面前。据了解,医院的医生以前要花费 20 天左右的时间才能从 200 份 非结构化报告中提取到有用的信息。飞利浦中国研究院首席科学家周子捷表示, 在这项技术的的帮助下,医生可以少花费 85% 的时间从非结构化报告中获取临床 信息的时间。 在智能康复方面,2017 年飞利浦与北京大学第一医院合作研发的“心脑血管家庭 关护和康复计划”,通过互联家庭、专业医疗护理机构和医院的信息系统跟踪患者 术后康复,提高了术后患者自身疾病康复管理能力。北京大学第一医院心血管内 科主任医师霍勇教授曾表示,“这套管理系统很有成效,从我们宏观的科学数据 来说,这些心脑血管病患者出院以后能得到有效管理的话,可以额外减少 30%- 40% 的心脑血管事件的发生。” 2向产业上下游延伸 在以患者为核心打造产品生态的同时,人工智能也正在向医疗产业的上下游延伸,覆盖医药、医院管理、医保控费等流程。 A人工智能医药领域 在医药领域,人工智能主要可以应用到以下领域,如:人工智能应用于化合物的构效关系分析、人工智能应用于小分子药物晶型结构预测、志愿者招募信息化等。 从人工智能应用于化合物的构效关系分析角度来讲,目前已经有很多软件可以将 化合物的构效关系分析的过程在计算机上模拟,并对化合物可能的活性作出预测, 进而对最有可能成为药物的化合物进行有针对性的筛选,从而可以极大地削减药 物挖掘的时间。 对于人工智能应用于小分子药物晶型结构预测来说,通过人工智能和云计算技术, 企业可以在云端高效地动态配置千核的药物晶型,三十天内可以把一个小分子药 物的所有可能的晶型全部预测。让制药企业再也无需担心由于实验搜索空间有限 而漏掉重要晶型,可以更加自如地应对来自仿制药企的晶型专利挑战。 在志愿者招募信息化方面,通过网络可以让临床试验招募信息快速传递到大量患 者,并利用人工智能从中筛选符合临床要求的患者,极大节约患者招募的时间成本、 资金成本。另外,通过智能可穿戴设备进行数据搜集,减轻了临床试验的侵入性, 让受试者体验更加舒适。 总的来说,人工智能在医药领域的应用可以提升药企在研发新药方面的效率。以 中国的本土企业晶泰科技为例,这是一家以计算驱动创新的药物固相研发公司, 为全球创新药企提供药物晶型设计服务的公司,成立于 2015 年 9 月,并在 2015 年 12 月获得腾讯和人人公司数千万元人民币 A 轮融资。据了解,晶泰科技致力于 通过计算物理、量子化学与云端强大的智能算法,实现高度精确的药物固相筛选 与设计,大幅度缩短药物设计、固相筛选与药物制剂开发的时间,对药企的专利申报与保护起到关键作用。主要提供药物晶型预测和晶型专利保 护服务,帮助药企提高研发效率,降低药物的质量风险和专利风险。 B人工智能医院管理 医院管理是指以医院为对象的管理科学,它根据医院工作的客观 规律,运用现代的管理理论和方法,对人、财、物、信息、时间 等资源,进行计划、组织、协调、控制,充分利用医院的现有资源, 实现医疗效用的最大化。 实际上,在医院管理方面,人工智能也可以发挥一定的作用。传 统的医院管理方式大多是依靠人工,医护人员费时费力不谈,也 造成了医疗资源的浪费。而人工智能则可以通过机器学习等方式, 去替代一部分医护人员的一部分行政工作,比如导诊分诊、用户 调查、数据收集等。也可以通过大数据分析,为医院管理者提供 一定的决策支持。 目前,人工智能在医院管理方面应用最多的就是智能导诊与分诊。 近年来,随着智能机器人技术和医疗的结合,智能导诊机器人成 为医院的一道新的风景线。他们通过患者的语音输入进行语义分 析,然后给出医院的分诊和导诊建议,节约人力,方便患者。更 先进的导诊机器人还能通过传感器收集患者的生命体征信息,给 出更准确的建议。 腾讯公司研发的睿智医疗人工智能引擎就是一款智能导诊产品。 2017 年 9 月,腾讯医疗与复旦大学肿瘤医院达成战略合作,从 微信电子就诊卡开始,实现了微信完成无卡就医、预约诊疗、微 信支付、就诊提醒、报告查询、动态候诊排队提醒等便捷智慧就 诊全流程。此外,双方也通过腾讯睿知医疗人工智能引擎来准确 识别医、患双方需求并精准匹配。腾讯方面表示,其通过人工智 能引擎审核的准确率达到 99.2%。 C人工智能医保控费 城镇基本医疗保险基金支出增速超过收入增速已成常态,与此同时,各地违规使 用医保基金,诈骗套取医保基金的案例时有发生。在这样的大背景下,医保监测 逐步走向智能化时代。除监管方式和工具方面的经验外,在监管形式上,发达国 家开始更多地运用信息技术来对医保基金使用的全流程进行监管。 相较于传统的医保监管形式,医保智能监管是借助医保信息化系统而建立的一种 更加科学的医疗保险监管体系,涵盖事前、事中、事后的诊疗全过程,管理对象 包括参保人、医师、医院和药店,管理的处方内容包括药品、检验检查及医用材料。 如果发生违规问题,监控系统会及时预警,医疗保险经办机构会立即采取措施。 目前,中国政府大力支持推广医保智能监管模式。我国政府十分重视将人工智能 技术与“三医联动改革”相结合,在医保监管领域,政府先后出台了一系列政策, 以推动医保智能监管模式在全国范围内进行推广。 有数据显示,医保智能监管效果显著,违规费用下降明显。以 2013 年 12 月首批 试点医保智能审核系统的 3 家定点医院:云南省人民医院、云南省中医院和昆明 医科大学第一附属医院为例。根据这 3 家试点医院 2013 年 12 月至 2014 年 9 月 医保报销单据的审核汇总数据显示:总问题单据金额占当月总的医保报销金额的 百分比逐步下降;违规总费用从试运行初期的 24% 以上,下降到 2014 年 9 月的 15% 以下,下降了 40% 左右;A 类问题单据金额占当月总的医保报销金额的百 分比逐步下降;违规费用从试运行初期的 0.84% 下降到 2014 年 9 月的 0.09%, 下降了 90% 左右,违规费用下降明显。 医保智能监管前景广阔,国内涉及到该业务领域的企业也颇受资本市场的青睐。 成都数联易康科技有限公司(以下简称“数联易康”)成立于 2015 年,其专注于 利用大数据手段为各地人社局、卫计委、医疗机构和商业保险公司提供智能审核、 政策制定辅助决策、医疗行为监管等服务的医疗保险第三方服务提供商。2016 年 11 月,数联易康完成了一笔千万级 A 轮融资,投资方为天士力控股集团有限公司。 据数联易康 CEO 张岩龙介绍,数联易康的业务主要分为四 大方面:第一是针对政府;第二是针对商业保险公司;第三 是针对医疗机构;第四是针对医药企业。具体来说,政府的 业务主要是在医保领域,通过医保智能审核系统、大数据监 管平台来实现医保违规控费,利用大数据模式对医院的骗保 行为进行实施监控,做 DRG 制度改革;帮助商业保险公司 实现智能核保,理赔控费,提供保险产品精算所需要的相关 医疗数据;与药企进行药品研发方面的合作,主要是做真实 世界研究。张岩龙表示,未来药企方面的业务会是数联易康 一个比较好的业务增长点。 目前,数联易康的业务以四川省为基地辐射全国,包括四川省的新农合异地结算,以及宜宾、德阳等多个城市的控费系统。四川省以外,包括湖北、甘肃、黑龙江等多个省,数联易康已经与数十家人社局达成合作。 张岩龙坦言,数联易康与政府合作的最大挑战就是商业模式 很难跑通。“无论是帮人社部门做 DRG 分析,还是支付方 式改革数据支撑,其只能通过政策招标采购的方式来收费, 很难建立一个真正意义上的商业模式。”但是,与政府合作 可以快速帮助企业建立品牌影响力,比较有利于其后续开展 其他业务。比如数联易康目前与天士力合作的糖尿病慢病管 理项目,就是通过其医保控费软件真正实现医保资金有效利 用。“目前只有慢病能比较好实现处方外流。”张岩龙告诉 健康点,其做医保控费主要审核的内容包括是否有不合理的 辅助用药,开药的量是否与适应症匹配等。张岩龙表示,慢 病类药品对医院药房来说已经变成了成本中心,因为多数患者都属于长期用药,在医保控费的压力下,这部分药品对医院 来说会增加药占比,“慢病处方流转出来后由我们来做费用审 核,通过审核的订单数量来收费,后面会连接天士力合作的 平台配送药品到患者家里。”健康点了解到,数联易康对医 院的医保控费监管已逐步从事后监管延伸到事前和事中监管,也就是说医生在开处方的时候系统就会做相关用药违规提醒。 在现有的业务基础上,数联易康还计划建立健康管理业务, 但张岩龙表示,目前狭义的健康管理并没有看到成功的案例, 这种通过改变用户生活习惯的方法存在两个问题:第一是没效 果,第二是几乎挣不到钱。所以具体数联易康的健康管理业务 如何来构建,目前仍在探索中。此外,数联易康还在做“大数 据 + 人工智能”的应用。张岩龙表示,将“大数据 + 人工智 能”应用于医保控费领域,不仅可以防范违规和欺诈骗保行为, 保障基金安全,更能通过推进药品疗效分析、用药方式分析、 疾病分组分析、诊疗方案分析、疾病谱分析等大数据手段,在 不降低疗效的情况下,规范医生的用药行为、诊疗行为,从而 控制医疗费用不合理增长。不过,张岩龙认为,其所作的医疗 人工智能产品一定要是跟医疗场景紧密结合,而不是独立存在 的普世性产品。 而在医保控费领域,数联易康还将面临诸多竞争对手,比如主 打 PBM 模式的海虹控股,东软医疗、东华医疗、卫宁软件等 诸多传统 HIS 厂商,以及还有平安保险这样的保险巨头,还 有医保信通、金豆医疗等诸多创业公司。 另一方面,随着国家医疗保障局的成立,未来的医保控费方式和方向或也将发生一定调整和变化,这对于做医保控费的企业来说,亦将面临新的机遇和挑战 商业模式分析 互联网巨头:整体互联网医疗布局中的重要一步 2 从盈利模式来看,医疗人工智能的商业模式多种多样,比如与医院进行合作提供医院管理、辅助诊疗等服务,与保险公司合作提供附加服务,与体检机构提供健康管理、用户管理等服务。但是对于创业公司而言,这种种商业模式目前最亟需解决的难题就是落地。 相比于把控各大流量入口的 BAT,初创公司在 C 端的优势并不明显。相比之下, 对于初创公司来说,与 B 端的合作业务更值得深入挖掘。实际上,目前中国很多 医疗人工智能企业正是从 B 端发力。不过,具体如何与医疗机构合作,很多公司 也都处于摸索。 以医疗人工智能公司 Airdoc 为例,今年 4 月 Airdoc 宣布已完成由复星领投、搜 狗追投的数亿元人民币 B 轮融资,本轮融资完成后,Airdoc 开始大范围复制已成 功试点的应用场景和商业模式,基于现有产品线,与医院、保险公司、制药企业、 健康管理企业产业化协同,加速医疗人工智能技术的规模化应用。对此,复星国 际执行董事兼联席总裁陈启宇表示,“我们看中 Airdoc 慢病筛查系统的高技术含 量及未来广阔的院外场景。将来 Airdoc 的筛查技术与复星的产品、服务和医疗体 系相结合,可摸索出人工智能高效的落地模式。” 互联网巨头:整体互联网医疗布局中的重要一步 无论是国内还是国外,互联网巨头们都已经加快了在医疗人工智能领域的布局速度。在国外,IBM、谷歌和微软都已经布局多年。Facebook、苹果、亚马逊等巨头在人工 智能领域也已经有长远考虑,不过他们还是主要布局在各自有竞争优势的行业,对于 跨界应用于医疗行业的人工智能项目较少。 相比之下,国内以 BAT 和科大讯飞为首的互联网巨头更看重医疗人工智能的市场,并 且他们更倾向利用自身平台特点与优势的互联网技术来进行布局。2016 年 10 月,百 度医疗大脑正式上线其通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的 产品设计,模拟医生问诊流程,与用户多轮交流,依据用户的症状,提出可能出现问题, 反复验证,给出最终建议。目前,百度医疗大脑有两款产品一个是针对患者自诊的平台, 一个是为医生服务的、协助医生进行辅助诊疗的平台。 与百度相比,阿里布局医疗人工智能的时间更晚。2017 年 3 月,阿里巴巴发布了 ET 医疗大脑,正式进入医疗人工智能领域。据了解,ET 医疗大脑可在患者虚拟助理、医 学影像、精准医疗、药效挖掘、新药研发、健康管理等领域承担医生助手的角色。这 是继 IBM 和百度以后的第三个医疗大脑。同年 7 月,阿里健康发布了医疗人工智能应 用“Doctor You”,该产品囊括了临床医学科研诊断平台、医疗辅助检测引擎、医师 能力培训系统等。今年 2 月,阿里巴巴又宣布将与制药大佬阿斯利康合作开发一种人 工智能筛查和诊断系统,旨在帮助临床医生改善慢性疾病管理和诊断效率。 在 BAT 中,腾讯虽然开始布局的时间最晚,但却起势强劲。2017 年 8 月腾讯觅影首 次面市,3 个月后,该产品进入科技部公布首批国家人工智能开放创新平台名单,腾 讯也被指定为医疗影像平台的建设者。据了解,目前该产品已经具备人工智能医学图 像分析和人工智能辅助诊疗两项核心能力。前者能对海量的影像数据进行学习分析, 提高医生看片子的效率、减少漏诊;后者可构建“医学知识图谱”和诊断模型,为医 生提供诊断决策。值得注意的是,今年 6 月 21 日,腾讯宣布开放人工智能辅诊引擎, 通过接口,医疗信息化厂商可以将腾讯觅影人工智能辅诊引擎与医院的 HIS 系统融合, 让医院 HIS 系统具备人工智能辅诊能力。 从商业模式的角度来讲,这些互联网巨头大多以互联网技术见长,资金实力雄厚,因此也不急于变现。与创业企业相比, 医疗人工智能产品大多只是为其产业链布局而服务。以腾讯的人工智能产品为例,在陆续发布了一系列“互联网 + 医疗” 产品后,腾讯尝试将多条产品线进行融合,打造城市级“互联网 + 医疗健康”解决方案。今年 7 月,宜昌市卫计委、 宜昌市智慧办携手腾讯公司推出“宜健通”微信小程序。作为一个城市级“互联网 + 医疗健康”解决方案,“宜健通” 以微信小程序、健康门户等为入口,集宜昌市民卡、社保卡、就诊卡、健康卡的功能于一身,市民只需要通过一部手机 就可以使用智能导诊、预约挂号、在线缴费、健康管理等服务。其中腾讯睿知人工智能引擎就是一个重要的服务板块。 传统医疗企业:不急于变现,依托设备、赋能设备 传统医疗企业是医疗人工智能的另外一股重要力量。相比于创业公司,他们不愁资金,因此不急于变现,医疗 人工智能也可以作为器械产品附加值产生效益。相比于互联网公司,他们更加熟悉医疗行业,了解医疗行业痛 点与用户需求,同时也更容易接触到医疗数据的获取渠道。 也正因如此,包括 GE、西门子、飞利浦在内的传统医疗企业也纷纷开始在医疗人工智能领域开始布局,且投 入巨额资金进项相关产品的研发。以飞利浦为例,此前在接受健康点采访过程中,飞利浦中国副总裁兼首席技 术官王熙提到,近年来飞利浦也不断加大在人工智能产品研发上的投入,每年投资 17 亿欧元用于研发,其中 60% 用于软件的开发。值得注意的是,作为飞利浦整体转型布局中的全球第二大市场,中国医疗市场也备受重 视。2017 年以来,飞利浦在中国市场相继发布肿瘤疾病整体解决方案、胸痛中心 / 脑卒中中心整体解决方案、 睡眠呼吸疾病整体解决方案、监护系统及母婴关爱解决方案。随后,今年 4 月,飞利浦又联合神州医疗发布了 中国智慧医疗云平台“神飞云”,随后宣布在上海成立人工智能实验室。 对此,飞利浦中国副总裁兼首席技术官王熙表示,器械厂商更适合来做医疗人工智能。一方面,有设备就更容 易获取数据,对数据有更深刻的把握。比如目前很多肺癌筛查产品的数据来自于公开数据集,而飞利浦的数据 则来源于我们的临床实践。另一方面,器械厂商的销售渠道也已经比较成熟。 正如王熙所言,对于传统医疗企业来说,医疗器械是一个相对更便利的获取数据的途径;与此同时,与不同品 牌器械汇集到一起的数据相比,同一品牌产品收集的数据更加规范,格式更加统一,便于数据的挖掘和应用。 而这些传统医疗企业在研发上的巨大投入,也决定了其在未来很长的一段时间里能够保持技术上的优势。 挑战与前瞻 随着医疗人工智能产业的发展,其所面临的一些困难也逐渐显现。比如行业缺少统一标准进行监 管、复合型人才不足、数据结构化较差、机器学习需要结合市级医疗场景进行训练,算法有待提高、 技术仍待完善等 缺标准:CNDA 尚无一例过审产品 2018 年以来,国内对人工智能医疗的质疑声越来越多。除了上述底层技术和数据的问题 之外,商业化前景不明也是人们不看好医疗人工智能的关键一点。一种产品能否商业化落地, 政策是起到决定性作用的,而我国在人工智能医疗的相关政策上似乎有点“拖后腿”。 此前,中华医学会放射学分会候任主委、上海长征医院影像科主任刘士远教授也对媒体表 示,目前医疗影像人工智能已经进入了发展的关键阶段,但是医疗影像人工智能能解决什么问题,产品应该聚焦在什么领域,产品如何解决临床实际问题等一系列问题都在等待解决。而其中 的重中之重就是做好标准,完善相关政策。政策缺位最直接的结果就是相关产品无法过审。刘士远提 到,目前已经有多项医学人工智能产品向国家药品监督管理局(CNDA)进行申报三类器械,但没有 一个被批准,用什么样的标准和规范也仍在讨论当中。对此,首都医科大学附属北京天坛医院院长王 拥军院长也表示,“如果法律上不批准,如果未来不纳入医保,人工智能医疗的推广速度将极为缓慢, 我想医疗人工智能落地的最大障碍,还是来自法规的阻碍。” 正如专家们所言,在发展的过程中,人工智能技术必须满足客观的标准从而保证对安全性、可信赖性、 可追溯性、隐私保护等方面的要求。为了更有效的评估人工智能技术,相关的测试方法必须标准化, 并创建人工智能技术基准。未来人工智能技术标准化将有助于人工智能的稳健发展,统一技术、数据、 安全。积极参与国际标准化研讨,加强在人工智能领域话语权。从而实现第三次浪潮下中国人工智能 的超车。 健康点了解到,自从 2017 年 7 月 20 日国务院发布《新一代人工智能发展规划》,中国药品生物制品 检定所、国家药品监督管理局(CNDA)等相关机构都在积极与行业人士接触,相关政策、监管方案 都在紧锣密鼓的制定当中。不过,目前尚未通过相关政策。此前,腾讯公司优图实验室医疗人工智能 总监郑冶枫在接受健康点采访时表示,“药品和器械在国家的监管层面有很详细的规定,但是医疗人 工智能产品是新产品,详细的标准还在制定中。”位列国家首批新一代人工智能平台之一的腾讯觅影 团队也参与了相关标准的制定工作。此外,十三五规划中关于医疗人工智能方面腾讯是有所参与的, 另外国家糖网检测的人工智能应用腾讯也有所参与。 对于标准具体规定的是什么,腾讯互联网 + 生态合作总经理古佳告诉健康点,人工智能产品是软件, 需要不断的更新迭代,没办法固化下来。而国家希望通过认证的版本可以达到一个既定的目标。比如, 产品的检出率是多少,假阴性和假阳性的比例是多少。而软件每一次迭代更新都可以根据这个标准来 破判定是否可以通过认证。 实际上,按照医疗器械注册流程,产品从申报到最终过审要经过产品定型、检测、临床试验、注册申报、 技术审评、行政审批等六步。目前,申报三类器械的医疗人工智能产品大多停留在注册申报之前的阶段。 值得注意的是,在中国尚无产品通过审批的情况下,飞利浦等传统医疗相关企业的器械产品及平台已 经通过 FDA 和 CFDA 的认证,因此,其搭载了人工智能的器械产品及平台会更加受到用户的青睐。 少人才:医疗人工智能发展亟需复合型人才 人工智能人才现在是短板中的短板,既懂医疗,又懂技术的复合型、战略型 人才尤其短缺。 领英此前发布的《全球人工智能领域人才报告》显示中国人工智能领域专业 技术人才总数超过 5 万人,排名全球第七位。而美国有超过 85 万的人工智能 人才。尽管我国人工智能专业人才总量较美国和欧洲发达国家来说还较少,10 年以上资深人才尚缺乏。可见,在我国,人工智能领域的专业人才供求失衡严重,供求比例接 近 1 比 10。国内企业百度、腾讯、滴滴等以设立研究院的形式,杀入美国高科技中心硅谷,与谷歌、 亚马逊、微软等企业掀起人才的激烈争夺战。 而在医疗行业,既懂人工智能又懂医疗的人才更是稀缺。在医学领域,据动脉网统计发现 47 名 医疗人工智能创业公司的 CTO 或者首席科学家,有 30 名都在国外或者中国的香港、台湾进修过, 占比 63.8%,而与医学专业相关的人才仅有 7 人,占比 14.9%。可见人工智能人才短缺大背景下, 医疗人工智能的人才更是短缺,有估算称人工智能人才从事医疗行业的大约只有十分之一。 基于这样的背景,我国加强对人工智能专业人才的重视程度,国家发改委、科技部等四部委去年 联合发布《“互联网 +”人工智能三年行动实施方案》,并将“人工智能”首次纳入到中国政府 工作报告中。从人才从业年限结构分布上来看,我国新一代人工智能人才比例较高,人才培养和 发展空间广阔。此外,教育部在《高等学校人工智能创新行动计划》中也强调,要加强人工智 能领域专业建设,推进“新工科”建设,形成“人工智能 +X”复合专业培养新模式。到 2020 年建设 100 个“人工智能 +X”复合特色专业,推动重要方向的教材和在线开放课程建设。到 2020 年编写 50 本具有国际一流水平的本科生和研究生教材、建设 50 门人工智能领域国家级精 品在线开放课程、建立 50 家人工智能学院、研究院或交叉研究中心,并引导高校通过增量支持 和存量调整,加大人工智能领域人才培养力度。在职业院校大数据、信息管理相关专业中增加人 工智能相关内容,培养人工智能应用领域技术技能人才。 医疗人工智能的发展离不开人才的助力,当务之急应当改变现有人才困局,加速培养医疗人工智 能专业人才,诸如各大高校及公司纷纷揭牌建立人工智能学院,此举将大大促进人工智能人才的 培养。今年 6 月,清华大学正式成立人工智能研究院,中国科学院院士张钹院士担任新研究院的 院长,图灵奖得主姚期智院士被聘为学术委员会主任,还聘请谷歌人工智能负责人 Jeff Dean 为 清华大学计算机学科顾问委员会委员。5 月,吉林大学人工智能学院、人工智能研究院、智能制 造研究院、智能医疗研究中心也相继成立。 与此同时,相关企业也纷纷推出相应的人才培养计划。此前,飞利浦中国副总裁兼首席技术官王 熙对健康点表示,无论是对于整个医疗人工智能产业来说,还是对正在践行本土化战略的飞利浦 来说,人才都是必不可少的重要因素。一方面大家都在竞争人才。另一方面,随着人工智能的越 来越有挑战性,对于相关人才的素质也提出了更高的要求。飞利浦一方面希望可以吸引到更多的 科学家,和相应的从业人员。另一方面也在不断地培养人才,通过内部的相关机制,去拓宽拓展 他的视野。因为飞利浦的研究院是世界范围的,相关工作人员可以共享飞利浦来自世界范围的知 识和经验,从而拓宽自己的视野。 基础差:技术与数据两大基石尚待巩固 作为人工智能发展的两个基因要素,技术的发展和数据的完善依旧是中国医 疗人工智能必须要解决的问题。 从技术角度而言,中国的人工智能尚处于弱人工智能阶段。虽然当前益于图 像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破,人工智能在机器人、语言 识别、远程自主控制和规划、虚拟个人助理、医疗等领域已被广泛应用,但 对于大多数受政策红利爆发的医疗人工智能公司而言,技术力量是限制其进 一步发展的主要阻碍。一方面,这些公司对于复杂学科或多学科联合诊断算 法还存在技术瓶颈,独立研发和创新能力还有待进一步提升;另一方面,目 前中国缺少安全评估体系,企业对于医疗数据隐私防护措施不够。 在数据方面,如果把人工智能分成算法、算力和数据三个维度,则现在行业主要的机会集中在数据及应用层面,竞争的核心在于数据的质量和数量。然而,对于中国医疗人工智能企业而言,市场中有大规模潜在的数据,但是却无法被整理、利用起来。一方面,中国医院内的数量庞大,但 75%以上是非结构化的,并不能发挥出“大数据”挖掘的价值。另一方面,无论是建模还是训练机器,都离不开真实的临床环境,而目前中国大部分医疗人工智能产品缺少临床环境。 与此同时,数据的误差也会对人工智能的发展造成障碍。在中国当前的医疗 系统中,医院与医院、院内科系互不相连、没有统一标准的临床结构化病历 报告、医生手写病历不规范、临床用药、检查等细节缺失、患者离开医院后 失访率高等各种原因造成健康医疗数据“误入误出”。而深度学习需要使用 大规模数据进行训练,细微的数据误差均会为深度学习带来负面影响。这样 的数据质量不免令人为目前医疗人工智能做出的结果产生质疑。 除了技术与数据为人工智能带来的挑战外,人工智能还面临着伦理的争议。机器智能是否能够成为伦理主体?实际上,虽然医疗人工智能给医疗诊断治疗康复带来诸多便利,但当面临复杂的疾病诊断与治疗时,“生杀大权”依旧不能交给人工智能,如果完全依赖人工智能,那么医学事故的责任认定及医疗安全的监管责任认定则又是一大难题。此前,复旦大学哲学学院教授徐英瑾曾提到,虽然目前机器人还远未智能到成为伦理主体,但机器人具有伦理意识不是完全没有可能。为实现这一目标,需要人类研究伦理意识和程序之间的关系,需要人类研究伦理意识和程序之间的关系,以一套编程语言表达这套规则。 除此之外,人工智能是否能通过进化达到甚至超过人类智能也是人们关注的问题。未来人工智 能突破点不仅在逻辑推理能力方面,而且还在情感智能方面有较大提升。加上生命科学的发展, 诊断、治疗技术会日渐增多,相信人工智能工具在医疗领域具有更多的应用场景。 来源:行业报告研究院 原文章作者:医改界,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于6 天前
    最后回复 益诣咀 5 天前
    2363 4
  • GE医疗在中国推出数字医疗智能平台,会讲出一个好故事吗
    “医谷”关注我们 1879年,爱迪生发明了电灯,从此照亮了世界,点亮了人们的生活。 139年后,爱迪生大概不会想到,他曾一手创办的公司GE推出了以“Edison”命名的数字医疗智能平台,将给医疗行业带来新的“惊喜” 。 多功能模块和多样化数据的“大集成”平台 9月21日,GE医疗宣布在中国市场推出Edison Intelligence Platform(爱迪生数字医疗智能平台,简称Edison平台),以此为更多医疗机构和人工智能企业“赋能”。 事实上,早在2018年11月,Edison就已正式发布,其作为一个全面的集成化数字医疗应用开发平台,采用了一个覆盖广泛的专业医疗开发功能模块组件,使GE开发人员和其战略合作伙伴能够快速设计、开发、管理、保护和分发高级应用程序、服务和AI算法。同时,它还能整合不同业务部门、供应商、医疗网络和生命科学应用场景下的全球性、多样化数据,应用分析和人工智能技术,不仅可以转换数据,还可通过云端或设备边缘服务,提供可部署在医疗设备上的操作指引。 截止目前,基于Edison平台,GE医疗已开发出了多款数字医疗应用,包括资产云管家(APM)、其放射科指挥中心方案、LOGIQ E20双引擎超声、CT智能订阅、影像科成像协议与序列中心管理平台(IPM)以及Mural重症监护指挥中心,在全球范围内帮助医疗机构提高诊疗和运营效率。 在Edison平台刚刚推出之时,其并未立即进入中国市场,仅限于供GE内部数字应用开发者、GE全球战略合作伙伴使用,不过,也正是在这个过程中,GE医疗得到了很多来自合作者们关于Edison平台的建议和意见,为后来进入中国市场夯实了基础。 GE医疗全球首席数字创新官Amit Phadnis 据GE医疗全球首席数字创新官Amit Phadins在接受医谷记者采访时表示,在Edison平台的开发过程中,一切都不是一蹴而就,这得益于各大医疗机构和开发企业给予的实时反馈,才使得Edison平台能精确瞄准行业痛点,实现与临床应用场景和商业化场景的无缝衔接。 Amit Phadins举例道:比如,于医疗机构而言,医疗过程中会产生大量数据,包括诸如影像诊断图像、数字健康记录、监测信息和临床研究数据等,通常情况下这些数据的集成对医院来说是个很大的挑战,由此,Edison平台推出了能集合医院所有数据的生态系统——临床数据集成平台,由此整合利用对患者有益的有效临床数据。而于人工智能开发企业而言,他们希望通过一些不同的功能模块组件,能更快地推出企业应用服务,基于此,GE医疗在Edison平台上嵌入了超过140个不同的智能功能模块组件,让开发企业能很快地利用不同的模块组件,迅速地完成功能服务开发。 “特别值得一提的是,Edison平台可以向用户提供统一应用选择接口,在院内或云端对应用实现集中生命周期管理与访问,有效规避应用独立分离与重复建设造成的资源浪费,另外,Edison平台对于医务工作者来说,可以在不改变他们既往惯用的工作方式和工作流程的前提下,实现无缝嵌入,帮助他们提升诊疗效率。”Amit Phadins对医谷记者补充说道。 首批合作五家人工智能企业 在此次Edison平台进入中国市场之际,GE医疗同时宣布与数坤科技、医准智能、依图医疗、图玛深维、安德医智五家本土人工智能开发企业签署战略合作备忘录,共同开发基于Edison平台的数字医疗应用。 GE医疗与5家本土企业达成合作 据了解,该战略合作将以Edison平台为依托,运用边缘服务技术和云技术将双方产品进行集成,利用平台提供的功能模块与系统服务进行应用开发,共建中国本土化的Edison生态系统,实现“In China for China”。 为何选择在Edison平台推出近一年后才来到中国?应该如何理解“In China for China”?面对这一系列的疑问,GE医疗中国首席创新官戴鹰对医谷记者表示:之所以选择近一年后才来到中国,是G医疗E首先认识到了中国市场和全球市场有很多不一样的地方,在中国市场,GE医疗一直非常注重‘本土化’战略,截止目前,我们在中国有本土化的生产基地、本土化的人才,能切切实实解决医疗行业的痛点和难点,Edison平台的应用也是如此,它并不是从美国直接照搬一个系统过来,如果是原样复制粘帖,最终会直接导致‘水土不服’。因此,我们需要花一定的时间,去了解中国的医疗机构究竟最需要什么样的服务和技术平台,比如,此次Edison平台上嵌入的‘放射指挥中心’模块,就是我们上海的本土团队持续一年打卡本土一知名三甲医院,和医院的放射科医务工作者不断探讨、完善而开发出来的,只有了解了本土的痛点,才能发挥出Edison平台最大的价值。” GE医疗中国首席创新官戴鹰 同时,戴鹰还透露,接下来,GE医疗就将Edison平台陆陆续续发布一些和不同的医院合作开发出的应用模块。 那对于中国的人工智能开发企业,与Edison平台的合作将会给他们带来什么,是资源?渠道?还是品牌合作效应? 在数坤科技董事长毛新生看来,这些都可以囊括,他说道:“医疗行业的数字化发展迭代更新非常快,这并不是一家公司凭一己之力就可以包圆覆盖整个行业,一个行业要想长远发展就要有开放性,这就需要每个参与者定位好自身的角色扮演,发挥自身所长,此次和GE的合作就是如此,我们创业公司只需把精力放在专长的地方,比如大数据和算法,而GE也发挥他的长处,利用其已有的客户资源、影响力,推动创新,为人工智能企业开发出了Edison平台这样的一个公共服务工具,让我们可以直接调用,让我们能够用最有效的资源投入尝试之前单打独斗不敢做的事情,彼此各有所长,又相互融合,实现两者间的双赢。” GE医疗想在中国讲出好故事 医疗保健板块作为整个GE集团的核心发展工业板块,庞大的市场容量为其带来了更多无尽想象的空间,尤其是在中国市场,GE医疗想讲出一个好故事,此次推出的Edison平台是基于此,其在中国市场的持续加码更是基于此。 从1991年第一家合资企业GE航卫医疗系统有限公司在北京成立至今,GE医疗在中国的发展势头一直趋好,即使是在分拆出来的2018年,其业务营收也实现了同比两位数的增长。这一方面得益于中国庞大的市场规模,另一方面也与GE医疗的中国战略分不开。 戴鹰表示:中国作为全球第二大医疗市场,秉持全面本土化、全速数字化和寻求全球化合作伙伴三大战略在中国持续投资、关注中国行业发展是GE医疗不变的战略。” 在本土化方面,GE医疗会持续深化以产品、渠道、服务和供应链为支柱的本土化战略,“目前在中国市场上的本土化程度已经比较高了,GE医疗在中国有5大全球生产基地,为全球160多个国家和地区供货。其中,集团在无锡的工厂是GE全球最大超声设备生产基地,其超声设备可以做到百分之百中国采购、百分之百中国制造。同时,GE医疗还会根据中国市场需求推动‘定制化改造’,而天津制造基地是美国本土以外唯一一个具备3.0T高端磁共振设备生产能力、同时生产超导磁体和磁共振系统的生产基地。”戴鹰表示。 在数字化方面,根据戴鹰的描述,GE医疗的数字化目标主要包括三方面内容。一是资产运营管理,即通过大数据分析提升医院设备的使用效率;二是医院能力建设,即通过云技术帮助优质医疗资源下沉,推动医疗服务均衡化;三是病患临床诊断,即通过技术创新、与政府部门及专家合作,提升疾病临床诊断与防治能力。 在全球化合作伙伴方面,戴鹰说道:GE医疗选择合作伙伴,要看是否能发挥各自所长,彼此是否有相互协同和融合的地方,截止目前,我们已与中国多个领域的头部企业达成了战略合作,包括中国电信、华为等,以此次Edison平台签约的5家企业为例,这5家企业都是在人工智能开发企业中的佼佼者,与他们的合作只是一个开始,未来就Edison平台的合作,与50家乃至500家企业达成合作都很有可能,我们寻找合作伙伴的最终目的是打造一个全链式的生态环境,能解决医疗行业上下游的所有问题。” 文 | 医谷 史士云 医谷:拥有最全医学大健康产业信息来源渠道,紧跟政策风向,传播最新行业资讯;聚集国内外知名投资机构投资人,挖掘跟踪创新项目,实现项目资本快速对接;网罗大量会展信息及展后报道,聚焦热门产品技术,阐述专家大咖独到见解。 原文章作者:医谷,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于6 天前
    最后回复 颛孙娅曦 6 天前
    2288 0
  • 空气净化器消杀新冠、隐形眼镜也智能,医疗科技不容小觑
    作者:动脉网 美国西海岸时间2021年1月11日,2021年的CES国际消费电子展(下文简称CES 2021)在线上开幕。早在2020年7月28日,CES的主办单位消费技术协会(下文简称CTA,the Consumer Technology Association)就宣布因为全球愈发严重的疫情取消实体展会,将CES 2021完全迁移到线上举办。这也是CES成立以来首次在线上召开。 正因为此,本次CES相比以往也更加关注数字技术对医疗健康的赋能,在CES 2021的几大主题中单独划出了医疗健康(Health&Wellness)板块。与以往相比,医疗健康领域的参展方案无论是广度还是深度又有了明显增加。同时,由于美国较为严重的新冠疫情,专门应对新冠疫情的解决方案在CES 2021上获得认可。几个获得CES创新奖的健康方案或多或少都与如何解决新冠疫情带来的挑战相关。 动脉网对CES 2021上的医疗健康方案进行了整理,并精选了其中最有代表性的医疗健康方案。 更多穿戴方式获突破,手机要革可穿戴的命? 作为面向C端的展会,各式各样的可穿戴设备向来是CES的一大卖点之一。由于可穿戴设备本身具有较为明显的医疗健康属性,因此,这也是以往CES与医疗健康结合最为紧密的部分。在CES 2021上,除了传统的腕戴式设备外,新兴的其他佩戴方式的可穿戴设备也取得了很大的突破。与此同时,传感器的突破使得原本应该取代智能手机的可穿戴设备也面临危机——使用频率更高的智能手机甚至有可能在未来替代可穿戴设备。 先来看一款获得CES 2021创新奖的可穿戴设备——BioIntelliSense的BioButton。这款硬币大小的可穿戴设备可以持续监测最多90天的人体体温、心率和呼吸速率,并通过物联网传送结果并实时分析,从而尽早发现健康隐患。这款产品具有不错的用户体验和多参数功能,提升了远程监控的可扩展性、可靠性和成本效益。 BioIntelliSense的BioButton(图片来自BioIntelliSense官网) 尤其值得一提的是,它通过了FDA认证,具有医疗级别的精度。基于其特性,BioIntelliSense扩展了产品的应用场景,将其用于新冠肺炎的症状筛查及后续持续监控。不得不说,相比较社区人员上门定期检测体温,以及美国新冠肺炎愈发严重的现状,这个点子的确安全高效,获得创新大奖也就不难理解了。 华米在CES 2021上展示了Amazfit GTS 2 Mini。这款智能手表可以实时监测血氧饱和度,并能实现24小时高精度心率监测跟踪,在需要时发布静态心率警告。它还可以评估用户的睡眠质量,并能监测女性周期。利用创新的PAI健康评估系统,Amazfit GTS 2 Mini还为用户提供了单一的PAI健康得分。 Amazfit GTS 2 Min预设了70多种运动模式,包括跑步、骑自行车、游泳和其他流行的室内和室外运动。它可以在锻炼过程中监测用户的身体状况,并在完成锻炼后与Zepp联动生成体育数据报告。 提到Zepp,这家知名的健康设备品牌在CES 2021展示了新的Zepp Z旗舰智能手表。在此之前,Zepp E和Zepp E系列已经于2020年8月在北美、欧洲、亚洲多地上市。 Zepp于2010年创立于硅谷。当时,它使用独特的可穿戴传感器设备监控和分析锻炼数据,迅速在北美运动市场掀起波澜。2020年,Zepp进行了自我转型,将个性化健康管理作为其使命。它利用物联网和AI算法系统提供支持,以开发强大的硬件、软件和数据分析功能,从传统健康和运动监测逐渐向早期健康状况警告分析的定位转换。 Zepp的几款可穿戴设备提供了睡眠监测功能和血氧测量功能,并利用人工智能对统计数据进行分析,并为用户提供相应的改善建议,帮助用户更有效地监控其身心健康。不过,考虑到可穿戴设备目前的激烈竞争,Zepp所提供的功能很难说有足够的吸引力。 华米Amazfit PowerBuds(图片来自华米官网) 除了传统的智能手表及手环,华米还发布了Amazfit ZenBuds和Amazfit PowerBuds两款耳戴式设备。前者是一款智能遮噪耳塞,利用遮噪原理来帮助用户集中精神或是提高睡眠质量。更重要的是它可以监测用户睡眠,在入睡后自动停止工作,并能对睡眠质量进行分析。后者则不仅具有音乐播放功能,更可以利用PPG光学传感技术监控心率,并在运动强度过大时提醒用户,从而使用户锻炼更加安全有效。 事实上,也有不少耳机品牌推出了具备心率监控功能的耳机。不出意外,这将会成为未来运动耳机的标配。以此为契机,耳戴式设备或许会在未来迎来医疗健康功能上的进一步扩展。 另一款耳戴式医疗健康设备——丹麦唯听(Widex)的Widex Moment入选了CES 2021创新奖。这款智能助听器首次采用双人工智能引擎改进助听器的实时性能,Widex Moment内置SoundSense人工智能,可以两种方式调整助听器设置。首先,它通过分析设置并指导用户进行一系列声音的A-B比较,从而了解用户喜欢听到周围环境的方式。随后,它从云存储的数百万个用户设置中收集相关信息,以帮助改进个性化侦听体验。 Widex Moment(图片来自CES官网) ZeroDelay技术采用了突破性的并行处理方式,将标准声音延迟从传统助听器的7-10ms大幅缩短到0.5ms,提高了一个数量级,从而为用户提供了在其他设备中无法实现的更高级别的清晰的自然声。 在最近火遍全球的游戏《赛博朋克2077》中,未来的人类都具备义眼功能,可对周遭人或物体进行分析获取数据,甚至从事黑客破解。在CES 2021上,这种“赛博朋克”科技也实现了突破。美国InWith在CES 2021上发布了智能隐形眼镜。InWith的工程师们将AR显示芯片集成到软性隐形眼镜中——目前,其他类似应用使用的仍是舒适性相对较差的硬式隐形眼镜。 InWith智能隐形眼镜(图片来自CES官网) InWith将固体组件和电路集成到软性隐形眼镜所使用的水凝胶材料中,使其在正常制造过程中提供一定的延展性。这一工程技术的突破不仅可以使隐形眼镜改善本身在眼科上的应用,如集成AR/XR视觉应用,为近视患者提供更好的视力;也可以为眼戴式可穿戴设备的制备提供极大的想象空间,比如将无创生物传感器集成到隐形眼镜中,提供持续的体征监控功能。 来自中国台湾省的ITRI则展示了基于可穿戴衣物设计的iSmartweaR。它使用可洗导电织物和非接触式纳秒脉冲近场传感(NPNS)技术测量心率和呼吸速率等生理状况。这一技术可以实现20cm范围内的无接触体征信号检测,摆脱了传统可穿戴衣物必须与用户皮肤保持接触的限制。这一产品已在医院夜间护理完成了临床验证,适合住院病人,尤其老年人的医疗保健及管理。这也将为智能医疗保健市场提供了新的商业机会。 iSmartweaR(图片来自CES官网) 基于类似无害低功耗雷达传感技术的iDarlingWeaR则是一项适合婴儿看护的可穿戴设备。它有助于保护婴儿免受婴儿突然死亡综合症和意外窒息等危险。护理人员和家长只需将设备连接到婴儿毛毯上,即可对婴儿进行连续心跳、活动和呼吸监测,并检测婴儿是否睡着,如果检测到异常则发出警报。 与其他婴儿监测技术不同,iDarlingWeaR并不需要与婴儿的皮肤直接接触,无论操作还是携带都很方便。根据临床验证,其测量的平均心率与传统医用设备结果偏差不到5%。除了婴儿家庭护理外,它还可用于产后和托儿中心,减轻了护理人员的负担。 与上述可穿戴方案相比,瑞士企业LMD(Leman Micro Devices)展示的V-Sensor传感器可能更有颠覆性。据称,这是目前唯一一款可以以医疗精度同时测量包括血压、血氧、呼吸率、心率和体温五种体征,无腕带设计且完全独立存在免校准的传感器。测量结果可以通过与手机联动,并通过LMD’s e-Checkup应用展示结果。 这个传感器开发历时9年。其表面有指尖形状的凹陷,MEMS压力传感器被包含在柔性树脂中。此外,V-Sensor还包含光学传感器、温度传感器和ASIC专用集成电路,用于体征信号的数模转换,以及维持传感器工作必须的基础及通信功能。在宣传视频中,用户只需通过手机指纹识别及无接触测量即可完成所有体征监测功能,功能十分强大。 LMD V-Sensor(图片来自LMD官网) 它可以为临床医学提供医用级别的生命体征结果,且无需校准,使用户能够持续轻松检测自己的多项生命体征,如血压等。这对高血压患者而言至关重要,可以加大降低因此诱发的死亡。 这一传感器的问世意味着用户甚至仅需手机即可完成精确的多生命体征检测,意义十分重大。据LMD介绍,首批集成V-Sensor的智能手机将在年内问世。对于智能手机厂商来说,这将是其提升产品竞争力的杀手锏,一旦反响良好有可能会大规模集成。目前,智能手机在应用频率上的确要远高于可穿戴设备。或许,未来智能手机甚至有可能“革可穿戴设备的命”。 与此同时,LMD还与来自国内的两家物联网企业旻实智能、物奇科技合作,基于V-Sensor开发微型体征监测设备。这款大小仅有5cm×2.5cm、造型类似钥匙扣的设备将V-Sensor集成其中。用户可以轻松地将其连接到钥匙圈上、利用项链戴在脖子上或是直接放在手提包里。用户可以随时随地测量,并通过与手机联动,获取测量结果及分析。 数字医疗备受关注,有力应对疫情获认可 随着智能手机的普及,软件应用作为数字医疗的重要组成部分已经在全球范围内达成了共识。基于软件的数字疗法也成为了最近的风口。在以往,数字疗法并没有明确定义。作为数字疗法领域最大的行业联盟,数字疗法联盟在其报告中对数字疗法作了明确的定义。数字疗法(DTx)是一种基于软件程序的疗法,为患者提供循证治疗干预以预防、管理或治疗疾病。 数字疗法可以独立使用,也可以与药物、设备或其他疗法配合使用。这类产品结合了设计、临床验证、可用性和数据安全领域的最新成果,并由监管机构根据需要进行审查和批准。数字疗法需要为患者、医疗服务提供者和支付者提供智能和可访问的工具,以应对各种情况。 简单来说,在传统的体系中,病人根据医生开具的处方去药房获取药物。数字疗法则是将其中的药物更换为了某款app而已——当然,也可能是软硬件结合的产品。当然,严格来说,数字疗法是需要通过临床验证,并获得监管部门审批认可,才能称之为“疗法”。 数字健康包括技术、平台和系统,这些技术、平台和系统为消费者提供生活方式、健康和与健康相关的服务;捕获、存储或传输健康数据;和/或支持生命科学和临床操作。这些产品通常不需要临床证据或监管监督。 对于更多的,未通过临床验证及监管部门审批的软件应用,在DTx的定义中被称为“数字健康”。这些技术、平台和系统为消费者提供生活方式、健康和与健康相关的服务;获取、存储或传输健康数据并支持生命科学和临床操作,通常不需要临床证据或监管监督。 在CES 2021上展示的大量数字健康产品即属于这一类别。尽管如此,由于这一领域更新迅速,监管时常落后于现实。一些现有的“数字医疗”通过临床验证演变为正式的“数字疗法”也并非不可能。值得一提的是,由于数字健康产品不收地域限制,在应对新冠疫情带来的挑战中也展现了明显的优势。 EPSY(图片来自EPSY官网) EPSY旗下的同名抗癫痫应用获得了创新奖,可帮助癫痫患者跟踪和管理癫痫发作的因素,并督促患者按时服药。EPSY App可以记录每日药物和癫痫发作模式的任何变化,并详细了解癫痫发作的触发原因,以及个人情绪和其他因素(如饮食和睡眠)如何影响患者状况。这可以帮助医生分析患者病情并进行对应的治疗。基于新冠疫情的影响,癫痫患者较难实现面对面的就诊。通过这一应用,医生可以实现远程管理。 Toothpic(图片来自Toothpic官网) Toothpic与其合作伙伴飞利浦也共同获得了创新奖,这款app可以通过智能手机拍摄问题区域牙齿的照片,并发送给牙医。在使用定制的高分辨率图像查看图片后,牙医可以在不到24小时直接回复个性化诊断报告以及有关治疗方案、费用及相应的保险信息。坦白地说,这一app在创造性上可能略显不足,但在新冠疫情无法进行面对面口腔检查的今天,这个点子还是相当及时的。 FallCall Solution发布的Fallcall Detect专利技术结合了智能跌倒检测和全面的个人紧急响应系统(PERS)。目前,传统的跌倒检测精确度还存在不足,经常存在误报;与此同时,也不是每次跌倒都需要紧急帮助。Fallcall Solution这款与Apple Watch结合的app可以区分不同的跌倒,据此决定不同的处置方案。 Fallcall Detect(图片来自CES官网) 在检测到可能导致危险的严重跌倒时,系统将自动通知急救服务;如果检测到不严重的跌倒,则只会联系用户预先指定的社区服务。如果考虑到美国较为昂贵的急救服务费用,这一方案的确可以帮助到用户。与此同时,由于减少了误报率,老年人也因此减少了由此导致的尴尬,从而更愿意使用监测服务。 过去三年,欧姆龙的创新重塑了传统血压监测仪的功能,为患者提供了在家全面了解心脏健康所需的工具,包括第一台可穿戴血压监测仪HeartGuide、第一台具有EKG功能的单一血压监测仪Complete。 在CES2021上,传统医疗器械巨头欧姆龙也展示了数字医疗转换的成果——OMRON Connect 2.0。这一手机应用将实现与欧姆龙旗下血压监测仪同步。此外,OMRON Connect 2.0还可以作为个人心脏健康助理,提供基于日常活动和生活方式的个性化见解,并通过一些激励手段来帮助用户改善心脏健康。 欧姆龙现在所用的HeartAdvisor和OMRON Connect将被整合到新应用中。欧姆龙旗下包括HeartGuide、Complete的联网血压监测仪,以及后续的血压监测仪系列,都将支持 OMRON Connect 2.0。OMRON Connect 2.0支持在Apple Health和Google Fit平台同步数据,以生成有关心脏健康、锻炼水平和睡眠质量的报告。用户可以选择安全地存储个人数据,也可以选择与医生共享。 韩国AI集中亮相,进展不容小觑 在CES 2021上,来自韩国的医疗健康企业表现较为突出。尤其在AI应用上,几家韩国企业展示了旗下的应用方案。从应用的成熟度和创新度来说,颇为可圈可点。 M2S VROR Eye Dr(图片来自M2S官网) 来自韩国的M2S是一家专注于数码医疗与健康保健领域内容研发的创新企业,旗下的VROR Eye Dr获得了CES 2021创新大奖。方案借助眼球追踪功能,结合M2S的AI算法可实现眼部状态测量,并运用测量数据追踪观察眼部健康状况,并可提供10种眼科与护理服务,而用户则可以通过移动应用程序在手机端以数字报告形式获取眼科检查数据。 同样来自韩国的iMediSync这展示了人工智能驱动的早期脑部疾病检测和治疗平台iSyncWave。这款具备脑图谱功能的设备包含了手机应用、云平台、AI驱动的脑图谱分析平台、远程医疗模块等几部分,可用于脑部疾病病早筛,如老年痴呆症、帕金森病、TBI、PTSD、多动症、抑郁症等患者可以较以往更为方便地在诊所和家庭进行治疗。它还可以促进早期脑部检查,以防止退行性神经系统疾病。 iSyncWave(图片来自CES官网) 与传统的设备不同,iSyncWave使用特殊的干式传感器,不需要像传统脑电波设备那样使用凝胶,提高了用户体验。它还根据大脑映射结果提供被称为“光生物调节”(PBM)的个性化LED疗法。 脑电波随着大脑退化而整体减慢。这些临床前现象很难通过检查来检测。但人工智能(AI)技术可以通过深度学习来做到这一点。目前,使用脑图谱的AI技术已经可以发现阿尔茨海默氏症的脑电波,从而实现阿尔茨海默症早筛。这家来自韩国的企业已经在多个医院进行了临床实验,准确率达到90%以上,并已通过韩国KFDA认证。 只有想不到,没有做不到,五花八门的家居健康智能设备 从本次CES展示的生活健康产品来看,智能设备在家居健康中有着广阔的前景。在科技的加持下,从牙刷到镜子再到枕头,几乎每一种我们看来平淡无奇的家居用品都能实现健康用途。几乎可以用“只有想不到,没有做不到”来形容。 让我们先从客厅说起。我国香港地区的Aurabeat展示的新一代采用AG+技术的空气净化器。特别的是,这款设备可以对新冠病毒实现过滤净化,并通过了FDA认证。知名的MRIGlobal利用其专业认证实验室,使用新冠病毒气溶胶进行了两个独立的实验室测试。在气溶胶化测试中,该空气净化器运行15分钟后就可以完全清除新冠病毒。正因为此,这款产品备受关注。 特有的AG+技术提供了三层过滤器:首先是高效抗病毒H12 HEPA级过滤器,采用正在申请专利的抗病毒配方,临床验证可消除≥99.9%的新冠病毒、一般病毒、细菌和霉菌,无需消毒剂即可成功消毒。第二层过滤器则可以捕获头发、纤维和灰尘颗粒。接下来的纳米晶体过滤器则可去除有害气体、甲醛、苯、挥发性有机化合物(200多样)和异味。 Aurabeat空气净化器(图片来自CES官网) 除此以外,它还提供紫外线消毒和等离子体消毒。紫外线消毒灯有助于消毒空气、过滤器表面和装置内部,以防止在移动设备或更换过滤器时发生继发感染。等离子体发生器则可以产生负离子以消除微生物。 接下来,我们再进入洗手间。 由于严重的新冠疫情,牙医诊所不得不长期关闭,常规的面对面牙科检查因此陷入停顿。口腔健康更加依赖于在家中的自我护理。该领域的领导者飞利浦发布了新一代的Sonicare 9900 Prestige,可以利用AI监测口腔健康和刷牙习惯,并根据刷牙时的按压力度动态调节牙刷振动强度,从而减少经常发生的使用按压力度过大对牙龈的伤害。 这款智能牙刷可以结合app使用,可以为用户提供每周、每月乃至每年的牙齿情况报告,并提供针对性的刷牙建议。当然,它并没有本末倒置,通过对刷毛角度进行优化,它号称对牙菌斑的清除能力是现有型号的20倍。 CareOS Themis互联个人智能镜子(图片来自CES官网) Baracoda的CareOS Themis互联个人智能镜子则是该公司连续第6年获得创新奖的产品。这面10英寸智能镜支持全方位的家庭健康和健康,包括心理健康、卫生和预防性医疗保健。能够提供从皮肤分析到每日温度检查、智能警报等所有内容。 虽然有些尴尬,但通常来说洗手间既是刷牙的地方,也是我们“减轻身体负担”的场所。知名卫浴品牌TOTO提出了健康马桶概念。健康马桶使用多种传感技术,当用户坐在马桶上时可借助皮肤的接触对身体状况进行检测;此外,健康马桶也可以同时对用户的大便采样进行分析。事实上,粪便检测可以提供丰富的健康数据,并能对部分癌症实现早筛。 TOTO健康马桶概念(图片来自CES官网) 不管是真正的身体反应还是其他原因,我们几乎每天都需要在马桶上度过一段时间,因此,这种方式可以持续实现健康检测。检测也不会困扰到用户,每个人都可以轻松地检查其日常健康,并在智能手机上的应用中查看其当前健康状态。 不过,这一概念尚需时日才能演变为现实。与此同时,相应的隐私法案也需要跟进。毕竟,这一技术也可能被不良老板或是保险公司用于采集个人健康状况从而做出一些不合适的行为。 最后,我们再进入卧室。ICON.AI带来一款内置谷歌Alexa语音助理功能的智能音箱。这款产品主要分为两个部分:其一是带有液晶触摸屏的5W扬声器。借助Alexa,这款智能音箱可以实现智能声音控制,包括播报天气、搜索YouTube及阅读Kindle电子书等。当然,也可以按你的要求在睡前来一段催眠曲。 ICON.AI智能音箱(图片来自CES官网) 音箱顶部设计了轻便的可拆卸指贴,可以轻松放入口袋。这一指贴只需60秒即可完成心率、血压、血氧功能、心电图等六项指标检测,一旦识别到生理异常或医疗紧急情况,它可立即提醒医院和家庭成员。其中的关键数据完全保存在设备本体存储,避免了数据隐私问题。当然,如果愿意,也可以将相关信息发送到智能手机和平板电脑,按照每日、每周或每月的频率与家人和医生共享,以便进行早期诊断。 DozzyCozy的AirCozy是一款有意思的互动智能枕头,它可以自动调整枕头高度以适应睡眠位置,比如侧睡和后卧。对于某些只能侧睡(出现肩部、手臂和颈部疼痛及麻木症状)、后卧或是侧卧的用户,如颈椎手术后患者、专业运动员和重视健康睡眠的人,这款自动调节的智能枕头无疑是个福音。 DozzyCozy的AirCozy(图片来自CES官网) 虽然市场上有很多枕头可以调节高度,但都采用手动调整。用户在睡着显然也无法手动调整枕头的高度以适应他们的睡眠位置——对于睡眠喜欢翻身的人来说尤为如此。AirCozy互动智能枕头通过自动调节解决了这个问题,以适应睡眠期间不同的睡眠位置,从而改善用户的深度睡眠时间。 WiFi可以做雷达,5G+LTE-M+NB-IoT全面推进,医疗健康物联网大跃进 Origin Wireless的Origin RPM获得了创新大奖。这是一款功能强大的Wi-Fi传感解决方案,旨在为护理人员提供有关患者或居民的可靠且有用的实时数据。这款创新解决方案在标准Wi-Fi协议上加入AI算法,通过Wi-Fi信号传感软件分析室内Wi-Fi信号的微小波动,从而推导出室内人或物的运动状况。 简单来说,我们可以将它类比为一套室内雷达系统。不过,其所采用的反射信号是常见的WiFi信号。作为世界上第一款使用无线AI算法的传感解决方案,护理人员现在可以无需使用可穿戴设备,或是安装额外的运动传感器和摄像头就可以监控患者的运动、活动、呼吸甚至睡眠。 Origin Wireless的Origin RPM(图片来自Origin Wireless官网) 一旦发现患者发生异常的行动,如跌倒,或是脱离病床,方案就会给出警示。护理人员可以及时赶到现场。与此同时,该方案结合医疗健康物联网也可对医院室内设备,如物流机器人等的运行状况进行跟踪分析及提示。 或许你会询问,这种解决方案真的有摄像头+人脸识别来得直接吗?不过,如果考虑到国外对于隐私的看重,甚至难以接受公共地区的监控摄像头和人脸识别,就可以理解该方案的优势所在——相比之下,该方案的私密性更好,防止了摄像头出现的隐私问题;相比可穿戴设备,它又可以让患者几乎无法感知设备存在。正因此,这一解决方案被认为是创新突破。 在2020年,我国物联网标准的制定获得了较大的突破,制定了高速5G、中速LTE-M及低速NB-IoT的全标准覆盖。无独有偶,在CES 2021上,不少品牌也发布了基于这些新标准的医疗健康物联网解决方案。 Essence在CES 2021上发布了革命性的PERS 5G系统,这是第一个基于5G的个人应急响应系统,已经获得了包括美国在内的多个国家和地区的专业认证。它可在家庭的任何房间实现实时无延时的活动监控、跌倒监测和语音功能。由于采用了5G CAT-M网络,它可确保最高级别的可靠性和准确性,让老年人及其家人完全安心。 Sequans则发布了新一代基于LTE-M和NB-IoT网络的通讯模组,将作为下一代医疗健康物联网设备的基础,比如,可穿戴的运动跟踪设备,到心肺监护仪、血压监测仪,再到睡眠分析设备等。 目前,在部分医用健康物联网场景,比如远程监控中,往往需要将传感器或整个监控设备通过蓝牙与手机相连,或是连接到家用WiFi中才能连入网络。这存在四个痛点:首先,设备不能独立工作,严重依赖智能手机或WiFi等局域网络;其次,这种方式网络配置复杂,每次更换网络需重新配置;再次,WiFi相对耗电很多,不利于物联网场景;最后,该方式未能实现物联网专网,存在安全性和可靠性上的隐患。 通过在医用健康物联网设备上加装eSIM及NB-IoT模组后,这些设备便可以直接连入NB-IoT网络。相比之前通过蓝牙与手机相连或是连接WiFi的方式,NB-IoT网络可以带来几个优势:第一,使用方便,智能医疗健康设备可独立使用;第二,专门为低功耗优化的NB-IoT通信模块功耗更低,续航时间更长;第三,电源及通信模块更小,可以有效降低设备尺寸和重量,应用于更新的场景;第四,作为物联网专网,NB-IoT具有更好的安全性和可靠性。 写在最后 在去年的CES报道中,我们就曾经指出,CES上参展的健康企业和解决方案正在迅速扩张,并预测CES 2021或许会更进一步迎合健康这一趋势。事实的确如此——当然,美国严重的新冠疫情在其中也起到了助力作用,使得公众更为关注健康产品。尤其是今年健康类的创新产品,多与应对新冠疫情有关。 总体而言,CES 2021上涌现出的大量健康产品在深度和广度上相比以往又达到了一个新高度,令人惊喜。尤其物联网及传感技术的进一步发展使得更多融合各种优势的智能产品开始出现并进化。与此同时,以软件为代表的数字医疗也在进一步吸引公众关注。未来,动脉网也将持续关注智能健康设备的发展,并为大家带来最新的报道和见解。 本文转载自其他网站,不代表健康界观点和立场。如有内容和图片的著作权异议,请及时联系我们(邮箱:guikequan@hmkx.cn) 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于7 天前
    最后回复 牝筒 7 天前
    1170 0
  • 智能医疗产业园落户高新区,集五大功能于一体打造“智能医疗产业...
    今天上午,无锡智能医疗产业园项目签约仪式在高新区举行。市委副书记、市长黄钦会见了苏州独墅联盟会长宁益华先生一行。副市长、高新区党工委书记、新吴区委书记王进健,市政府秘书长张明康,高新区党工委副书记、管委会主任、新吴区委副书记、区长封晓春,区领导洪延炜和企业负责人共同出席了本次活动。 那么,智能医疗产业园是怎样的呢? 让我们一起走近了解下吧~ 无锡周边地区医疗装备相关产业基础较好,高新区引领全国物联网产业发展,并正在打造鸿山物联网小镇。这为高新区打造智能医疗产业园提供了有利条件。 智能医疗产业园的美丽蓝图值得期待 园区合作方独墅联盟也是行业的佼佼者! 苏州独墅联盟成立于2015年,是国内首个区域自主创新医疗器械企业发起成立的精品联盟,在高端器械国产化战略大背景以及政府的大力支持下,由医院信息化智能系统、影像设备、治疗设备、IVD诊断设备及试剂等领域内的五十余家经过筛选的领先企业组成。2018年营业额超过80亿元,市场估值375亿元。 原文章作者:无锡高新区在线,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于7 天前
    最后回复 捞排轨 7 天前
    2357 0
  • 超声仪器+“泛在智能”,结合ai技术祥生医疗持续发力
    2020年世界人工智能大会(WAIC)上,人工智能白皮书指出,近十余年来人工智能迎来了高速发展,从最早期的学术探索快速转向应用落地,人工智能已经成为企业数字化、产业智能化的全新主动力。作为超声仪器行业的翘楚,祥生医疗也在持续发力。 白皮书指明“泛在智能” 的两大特征,一是泛于基础设施建设,向全行业全领域提供通用的AI能力。二是泛于更加多元的应用场景和更大规模的受众,人工智能多产业进行创新融合,催生出更多的新业态、新模式,泛于大众、惠于大众,这与祥生医疗的超声仪器不谋而合。 各大厂商从未停止过对AI数字的研发,特别是在人工智能、5G等新技术融合发展的浪潮中,业界普遍认为2020年是数字虚拟爆发的一年,通过文字、语音、视频等互动交互的AI综合体,将伴随“非接触服务”的需求,在综合服务、旅游、教育、医疗等垂直行业的“窗口服务场景”,不断推出创新性的应用形式,降低成本,提高效率,助力各行业的智能化升级。 2019年,祥生医疗作为江苏无锡第一家科创板企业成功上市。作为身处长三角中心城市的高科技企业,祥生医疗提供中高端彩超、人工智能及5G远程医疗解决方案,着力自主创新,在扎根无锡发展25年中积累了400多项知识产权,其超声仪器畅销海内外。 随着科技智能化、小型化的发展,祥生医疗抓住医疗器械发展趋势,加大研发投入,推出低功率、小体积的掌上超声,在不损耗任何性能的前提下,实现即时彩超功能,解决临床痛点,提供优质医疗服务,赢得了国内外市场的一致认可。 此外,祥生医疗已掌握超声仪器的核心技术包括从二维超声、三维超声到四维超声,从探头核心部件、图像处理算法、图像分析软件到整机设计开发,从临床应用专科化、设备便携化到人工智能云平台解决方案在内的全套超声医学影像的核心技术。 未来,祥生医疗将继续拓展超声医学影像的发展内涵,结合AI技术,让更多的超声仪器普及化、小型化、智能化发展,将优质的医疗资源和诊断能力带向更多的地方。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于7 天前
    最后回复 惠转 7 天前
    4500 0
  • 5G助力远程会诊!智能医疗概念股走强,行业迎来新风口?
    新型冠状病毒感染的肺炎疫情持续发酵,根据相关数据统计,截至2月4日17时,国家卫生健康委收到31个省(自治区、直辖市)和新疆生产建设兵团累计报告确诊病例20520例,累计死亡病例426例,累计治愈出院病例688例,共有疑似病例23214例。 市场相关人士认为,疫情应对过程中会显示两大趋势,一是远程会诊平台与线上问诊,开启互联网医疗新纪元;二是网格化筛查应对疫情,加速分级诊疗制度推行。 受疫情影响,今日,智能医疗多股掀起涨停潮,据市场相关人士表示,2003年非典促进电商平台、游戏行业的迅猛发展,随着5G建设的快速推进以及疫情的催化,5G远程会诊将成为远程医疗重要应用,相关投资者可适当关注该板块内的相关个股。 (图片来源:同花顺iFinD) 目前,为了让患者得到明确的就医指导,避免造成新的聚集性感染以及缓解医疗资源的紧缺,全国多所医院都开始搭建5G+远程医疗平台,平安好医生、阿里健康等第三方平台也推出了针对性的线上咨询服务。 由华为提供技术支撑的火神山亿元首个“远程会诊平台”也已投入使用,后期的5G网络也将支持火神山远程会诊,雷神山医院的5G网络目前也已经开通;据专家介绍,通过这一平台,远在北京的优质医疗专家资源,可通过远程视频连线的方式,与火神山医院的一线医务人员一同对病患进行远程会诊。 (图片来源:微博) 除火神山医院外,日前由华为及中国电信提供支持的5G远程会诊平台也已在华中科技大学协和医院投入使用。据市场相关人士表示,在新型冠状病毒感染的肺炎疫情持续发酵的背景之下,全国各地的医院将陆续开展远程会诊平台。 东兴证券指出,远程医疗之所以会成为解决疫情的核心推动力和代表行业,主要在于互联网产品的优势。在线交流能免除面对面的接触或集聚高危人群,在流行性传染病爆发期能帮助有效解决用户多方面的痛点。 市场人士认为,电子病历升级改造、医联体建设、DRGs体系建立等因素将对2020年及以后的行业需求形成较强支撑。 据资料显示,国内远程医疗主要有传统B2B的远程会诊、B2C的远程医疗、在线咨询、远程监护、健康可穿戴等。 目前,国家在北京、湖北、贵州、广西等省市开展了多个B2B 的远程医疗政策试点,事实上,近些年来,随着科技的发展以及政策的支持,我国远程医疗(包括远程患者监测、在线咨询等)市场快速增长。 据统计,2012年我国远程医疗(包括远程患者监测、视频会议、在线咨询、个人医疗护理装置、无线访问电子病例和处方等)市场规模为18.6亿元,2018年约为114.5亿元。 随着我国老龄化人口的不断增多以及老龄人口独居比例上升再叠加慢性病人数的迅速增长,预计2020年远程医疗规模将超200亿,2022年突破300亿。 (数据来源:产业院) 据同花顺iFinD查询,A股市场中涉及远程医疗的上市公司有卫宁健康、创业慧康、乐普医疗、以岭药业、东华软件、和仁科技、东华软件、九安医疗、齐心集团等。 卫宁健康:公司开发了医讯通、就医云、健康云、云医院、网上预约系统、掌上健康、移动输液等互联网化产品。 根据财报,公司云险板块的卫宁科技在2019年前三季度实现营收677万元,云医板块的卫宁互联网单体和纳里健康分别实现营收1442万元、1668万元;云药板块的钥匙圈实现营收1.3亿元,亏损率由去年同期14%下降为6.1%。 2019年公司助力4家医院通过电子病历五级评审,2家医院通过互联互通五乙评审,4家医院通过互联互通四甲评审。 公司近两年的业绩保持稳健之势,日前,公司发布2019年业绩预告,预计营收同比增长将超过30%,归母净利润为3.8至4.41亿元,同比增长约25%-45%,扣非净利润同比增长约为16%-38%。 据财报披露,公司订单保持高速增长,2019年1-9月新增千万级订单33个,较2018年同期增长83.33%。 (图片来源:wind) 不过,公司的商誉较大,截止2019年1-9月,这一指标为4.75亿元,投资者需注意商誉减值的风险。 (图片来源:wind) 创业慧康:公司作为医疗卫生信息化龙头之一,包括医院信息化应用软件和公共卫生信息化应用软件,已相继承建南京市和桐乡市区域卫生大数据项目。 2018年6月,该公司与蚂蚁金服签订合作协议,打造结合互联网、移动支付、信用体系、大数据、人工智能等创新技术的“未来医疗”模式;公司基于5G的院前急救远程超声产品已经落地发布,已在北京、上海、广州等省会城市推广应用。 该公司的业绩较为稳定,日前,创业慧康发布2019年业绩预告,预计全年净利润为2.98亿元至3.35亿元,同比增长40.12%-57.51%。 (图片来源:wind) 不过,公司的商誉较大,截止2019年1-9月,这一指标为11.08亿元,投资者需注意商誉减值的风险。 (图片来源:wind) 和仁科技:公司是以医疗机构临床医疗管理信息系统及数字化场景应用系统的研发销售、实施集成、服务支持为主营业务的企业;产品主要涵盖临床医疗管理信息系统、数字化场景应用系统。 (图片来源:wind) 日前,和仁科技发布业绩预告,预计2019年全年净利润为4200万元至5100万元,同比增长3.85%-26.1%。 齐心集团:公司旗下的齐心好视通云视频产品拥有音视频互动核心技术优势,不仅能用于传统会议场景,也可以用于远程会诊、远程影像、远程查房、远程监护等场景。据IDC数据,齐心好视通2016-2018年在国内网络会议市场的占有率连续三年保持市场份额占比第一。 该公司的业绩较为稳定,2019年前三季度公司实现营业收入43.5亿元,同比增长58.01%,归母净利润1.83亿元,同比增长30.99%。 (图片来源:wind) 不过,需要注意的是,远程医疗制度还未成熟,并且每家医院的规模以及远程医疗系统、网络传输的信息通道等都存在差异,因此可能会造成医疗信息不能及时共享,实现医疗单位全方位、多元化联网比较困难,并且,相关市场人士表示,即使在非典时期,相关概念股的实际利好是非常有限的,投资者应对涨幅较大的概念股需要保持理性。 原文章作者:港股那点事,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于7 天前
    最后回复 臂欲讶 7 天前
    3573 0
  • ai智能改变生活!祥生医疗彩超仪器、超声仪器好评如潮
    国家政策的变迁轨迹引导并体现着AI技术产业的发展方向,随着AI与实体经济深度融合落地的发展阶段,人工智能战略被升级和扩展为“智能+”,强调利用AI为各行各业的转型升级进行赋能。祥生医疗的彩超核心部件超声换能器、超声视诊器SonoEye、高端彩超XBit、5G远程超声、乳腺专用三维超声仪、超声人工智能SonoAI等科技创新成果深受专家、领导们的好评。 据了解,祥生医疗最新高端推车式彩超-XBit 90,全新平台配合最前沿的技术,在腹部、产科、浅表、心脏的扫查方面体现出优越的性能,搭载的人工智能(SonoAI)技术,成就“智”清影像。在去年的第83届中国国际医疗器械博览会(CMEF)中,这款彩超仪器得到众多专家的首肯。 上海超声医学研究所所长、上海交通大学附属第六人民医院超声科主任胡兵教授分享了高端推车式彩超XBit 90在腹部,小器官,心脏,泌尿方面以及造影的应用体验,胡主任表示,XBit90的惊艳表现让他为之自豪,尤其是腹部图像,与进口产品已经完全可媲美,甚至临床诊断上还有优势,双平面探头彩色敏感度很好,对泌尿应用有较大帮助,国产超声产品和技术完全可以覆盖三甲医院的超声科。 不仅如此,江苏省医师协会超声分会会长、东部战区总医院超声科主任杨斌教授分享了高端彩超XBit 90的应用体验,它对其外观、性能、简单的操作界面,全面的应用都表示高度赞许。杨斌教授还用详实的临床图片探讨了祥生高端彩超在细节分辨率方面的优势,并表示“2mm的胆囊壁息肉都清晰可见”。 目前,基层医疗推广超声筛查的最大阻力和痛点就是看不懂和不会用超声,而人工智能辅助的超声动态部位快速识别和勾画技术成为解决上述痛点最有效和最便捷的方案。 在现今医疗走强叠加政策支持的“双支撑”背景下,祥生医疗将加快超声人工智能产品的产业化,为推动新一代人工智能超声仪器的加速发展贡献自己的一份力量。 原文章作者:一点资讯,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-1-16
    最后回复 葛愉婉 2021-1-16 21:28
    2989 0
  • 超80亿资金注入,医疗AI走出“V”字曲线
    图片来源@视觉中国 文 | vb动脉网 几乎没人会怀疑“人工智能是未来核心生产力”这一观点,创造一个类人的计算机系统如此迷人,几乎每个行业都在尝试使用人工智能帮助产业由自动化向智能化转型。 医疗领域同理,尽管人工智能涉世未深,但其背后的计算机视觉、自然语言处理(NLP)等技术已经历了多次迭代,相应的市场规模也不断扩大。2020年蛋壳研究院《医疗AI创新的道与智:回归需求,整合价值》这一报告指出,医疗人工智能过去5年CAGR超过40%,2020应用市场规模已接近300亿元。 然而,新兴的技术往往面临高速发展与低速商业化的困局,尤其是在医疗这样的“慢”领域,软件安全方面的审查与新旧技术之间的交替非常考验资本与企业的耐心。因此,低谷常见,停滞也常见,医疗人工智能同样绕不开这一问题。 转折点在2020年中出现。疫情虽然暂缓了医疗领域大部分行业的发展,却也推动着医院进行主动智慧化重建。此外,NMPA的审批帮助影像AI从业者重拾信心,新基建则将人工智能带到了一个更广阔的市场,多方推动之下,医疗人工智能发展蠢蠢欲动。 为了了解医疗人工智能发展现状,并对新的一年做出展望,动脉网对近百家人工智能企业相关数据进行了处理分析。 整个文章分为三个部分: 一、AI医疗场景成熟度测评 二、资本的再临与AI头部聚集效应 三、潜在赛道的外化与AI的未来发展 从这三个角度,动脉网尝试厘清2020年医疗人工智能的发展脉络。 AI医疗场景成熟度测评 在医疗行业中,人工智能应用主要聚集于计算机视觉与自然语义处理。从两项基础技术出发,其应用已延伸出十余个场景。数年发展之后,不同细分领域之间的差异已经愈发明显,部分赛道已有企业已通过聆讯,准备上市;部分赛道仍在上下求索,尝试以需求重构技术。但无论企业选择哪个赛道,已经走到哪个阶段,人工智能变现难的通病在医疗之中同样没有解决,至今为止,绝大多数企业仍在为盈利而努力。 创业公司发展阶段分析 医学影像 医学影像是人工智能切入医疗的起点,不到10年时间,超过200家企业通过探索放射科、病理科、辅助放疗的需求,开始设计产品。2020年,病理科、辅助放疗两个场景没有发生大的变化,但放射科AI则跑通了困扰其多年的审评审批阶段,从“应用落地”步入“商业化”。 2020年1月,科亚医疗的CT-FFR产品“深脉分数”率先打破了审评审批的桎梏,拿到第一张医疗AI医疗器械三类证,将工作重心由研发向价格目录开拓与市场销售偏移。2月,乐普医疗“AI-ECG Platform”获NMPA批准,心脏相关AI 再下一城。6月,更贴合“辅助诊断”定义的颅内肿瘤MR影像辅助诊断软件获批,安德医智异军突起。7月丰收的是Airdoc、硅基智能两家AI企业,这个月,NMPA一口气开出了两张“糖尿病视网膜病变眼底图像辅助诊断软件”注册证。 年末是老牌医疗影像AI企业的收获月。11月初,数坤科技冠脉CT造影图像血管狭窄辅助分诊软件获批;推想科技、联影智能紧随其后,在同一日分别拿下首张“AI+肺结节”注册证、首张“AI+骨折”注册证。一个月后,深睿医疗也拿到了自己的“AI+肺结节”证书,为医疗人工智能的2020年画上完美的句号。 2020年医疗AI NMPA三类证通过情况 细看9款AI产品获证的情况,其中既包含肺结节、眼底、心电这样的大通量场景,又包含CTA、CT-FFR、脑MR这样的特异性需求、潜在市场丰富的场景。这似乎意味着,只要产品质量过硬,便能够通过审评审批。 但结合2019年人工智能医疗器械创新合作平台规划情况,其中提到将建立CT肺、CT肝、 CT骨折、脑MRI、心脏MRI、冠脉CTA、心电、眼科8大测试样本数据库,而2020年获批的产品,除CT-FFR外全部归属其中,换言之,下一个获批的场景,将很有从CT 肝、心脏MRI中出现。 另外值得注意的是,NMPA三类证之中对于AI产品功能的描述极为谨慎,仅仅表述了产品的基本功能,并强调“不能仅凭产品结果进行诊断”。限定了影像AI 的使用范围或许并不影响产品销售,但越来越多的功能加入后,如何保证后续功能的安全性?从目前状况看,AI影像的审评审批流程都在一年以上,因此如何对人工智能软件的更新进行审批,将是各方需要探讨的下一个难点。 CDSS、大数据管理、语音录入 临床辅助决策系统(CDSS)、大数据管理(包含数据挖掘、数据治理等)、语音录入均因为AI的介入实现了颠覆性突破。具体而言,NLP的发展为研究人员提供了有效的手段整治数据量庞大、数据维度丰富的医疗数据,也为医患之间智能交互、数据监测提供了更为有效的手段。单看2020年变化,CDSS赛道存在政策推进,大数据管理、语音录入赛道头部企业开始寻求上市。 医疗信息化作为公立医院绩效考核的一个重要抓手,电子病历、互联互通、智慧医院服务等评级均对医院提出了相应的要求。而在三级公立医院考核情况分析中,医疗服务效率与质量、合理用药、电子病历水平分级皆是其中的关键点。因此,通过CDSS建设,能有效地促进医疗服务效率和质量、合理用药、电子病历水平提升。 2020年中,CDSS的市场开拓大体仍受电子病历、互联互通、智慧医院服务等评级的推动,但也有新政策为其助力。7月30日出台医政医管局的《关于进一步加强单病种质量管理与控制工作的通知》通知文件强调了对第一批36个病种/手术进行上报的要求,二级以上医院需在2020年12月31日前完成相关病例信息的补办。这一政策为惠每科技、森亿智能等专科CDSS产品服务提供商提供了新的市场机遇。 相比之下,大数据管理的发展则受益于疫情。通过对患者EMR、电子健康码等信息进行整合分析,疾控中心能够对可疑患者及其接触人群进行可视化追踪。2020年初,北京大数医达便为南京市疾控中心建设的疾病与监测预警系统便直接打通连接了当地医院的EMR,实现大数据疾控。 这一疾控监测预警系统应用了大数据和人工智能技术,对医学知识图谱建立模型,再直接提取EMR进行语义结构化,由人工智能匹配知识库判断EMR中是否包含新冠肺炎等传染病的关键词。一旦被人工智能判断为疑似或者是高度疑似则上报疾控部门,避免医院因故遗漏或者迟报。除了40种法定传染病,该系统同样支持各地区自己补充当地认定的多发性传染病。 在这个三个赛道中,有两家AI企业尝试跨过“公司盈利”进行阶段转换。云知声的医疗业务专注于病案质控与语音录入,于11月3日提交科创板IPO 招股书;医渡云是一家专注于医疗AI与大数据的公司,于12月13日通过港交所聆讯,计划1月15日在港上市。 新药研发 新药研发近年来一直处于高速发展之中,新冠肺炎后社会对于药企敏捷开发的新需求进一步推动了新药研发的发展。 疫情初期,针对新冠病毒进行新药研发显然不现实,作为抗疫主力军的老药也无法发挥较好的疗效,这一现实给予了AI+新药研发机遇。 不过,只有AI模型+物理思维的深度结合才能同时满足药物研发速度与精确度的要求,而面对疫情最直接有效的药物筛选策略,是以云端超算支持物理化学算法搭建病毒模型,再从结构出发,通过AI加速寻找到有抗病毒活性的FDA已批准的上市药物。 以晶泰科技为例,该企业具备领先的量子物理药物模拟算法、人工智能药物发现平台,并有横跨多个云平台的超算资源作为有力支撑,能够在短时间内完成大量高精度的药物模拟计算。在新冠病毒数据尚不充足的情况下,晶泰科技尝试从仅有的少量信息出发,从分子机理层面研究病毒的关键结构与感染机理,从而寻找阻断感染、治疗肺炎的有效途径。 “人工智能最大的优势,是可以显著扩大新药的搜索范围,以几百万个有潜在活性的分子骨架作为筛选起点”,晶泰科技的首席科学家张佩宇博士曾告诉动脉网,“以AI+计算化学结合,综合考虑多种关键性质给候选分子打分,可以一步步接近最理想、最有希望研发成功的化合物。” 从发展阶段来看,新药研发的企业仍处于大规模投入之中,并存在一定商业化成果。由于其完全的B2B性质,新药研发可能成为第一个跑通全部发展阶段的赛道。 其他赛道 慢病管理作为互联网医疗的重要组成部分,是少数在疫情之中受益的赛道。由于不能与医生面对面交流,更多的患者加入了平台计划。 在这一领域,妙健康等企业倾向于为医患搭建以人工智能为内核的慢病管理平台,如健康风险分级管理平台、人工智能健康干预平台。以其H平台为例,该平台NLP健康知识图谱可对原始健康医疗数据进行智能结构化清洗,形成用户超过17万条自主医疗行为的标签库,同时为用户构建专业的健康医疗画像,实现重大疾病和慢性病等风险预测、异常指标预警、疾病指向预警、健康风险项预警等健康数据应用。 从场景成熟度来看,AI慢病管理企业仍处于C端用户的积累之中,而其主要付费方也不算明确。因此,限制其规模发展的或许并非AI,相关企业还需积极探索商业模式。 硬件加速是医疗AI中少有的小而美的赛道。在2020RSNA上,业内对于医学影像AI热议的侧重点也较往年有所推进。重点不再是如何使AI代替医生进行读图分析,而是转向“幕后”,聚焦于影像上游的AI技术为临床带来的新突破,比如图像采集、数据重建以及工作流程的优化等工作。 当前,GPS与少量创业公司均有开发相关技术,且这些技术已经完全进入到临床应用中。如深透医疗(Subtle Medical)的SubtleMR可以通过人工智能技术兼容所有MR影像设备,提高高质量影像的采集效率,减少运动伪影;SubtlePET通过深度学习技术加速PET(正电子发射断层扫描)成像并降低其辐射危害,可以使医院和影像中心将PET扫描速度提高4倍。 相比之下,一些新兴技术的融合则显得有些迷茫。譬如VR/AR的AI化已经经历了多年的探索,但至今仍无明显的结果。如今看来,VR相关技术主要应用于老年康复与心理治疗等领域,AI切入较少,仍处于需求探索阶段, 心理学、医美领域偏向于C端。如模拟整形、虚拟对象等应用能够给予患者新体验。两个赛道的特点在于建模的精度与智能程度决定了用户的满意度,就现有的AI而言,还不能很好的理解人类的心理与审美。AI用于皮肤监测以促进消费者选择合理护肤产品是一个较好的应用,但大量医美相关AI仍有些鸡肋,有待技术上的革新。 资本的再临与AI头部聚集效应 2019年医疗AI一级市场有些冷清,全年40次融资,总融资金额仅38.9亿。商业化受阻下,更多企业将资金投入到了研发之中,如MICCAI这样顶级会议,其收录的中国论文数量翻了多达一倍。 2020年的走势与2019年完全不同。上半年受疫情影响,大量企业大幅节流,收入、成本双双降低。年中6月,医疗AI开始回暖,上半年少有人问津的AI开始重获资本青睐。2020年AI医疗总计47笔融资,涉及金额约84.8亿元,同比增长118.0%。获得资金的企业开始投入市场运营。 2020年各月份融资事件数量 2020年医疗AI公开融资列表(数据来源于动脉橙数据库) 纵向看来,不难发现,大部分收获融资的企业都拥有不少于三年的经营年限,小部分新成立的公司如剂泰医药则有AI新药头部企业晶泰科技战略加持。此外,B轮以上融资事件大幅增多,这一情形于医疗影像中尤其明显(总计24次融资,B轮以上达14次)。 头部企业的融资对行业赛道融资数据存在较大影响,9月零氪科技D+轮7亿元融资、太美医疗12亿元融资、晶泰科技C轮3.188亿美元融资,三家领头企业三笔巨额融资占据了整个医疗AI赛道一半的融资额;12月深睿医疗C+数亿元、科亚医疗D轮3亿元、森亿智能D轮4亿元、数坤科技近6亿元融资同样撑起了各自赛道的大部分资金流入。 2020年各月份融资金额 2020年医疗AI公开融资列表(数据来源于动脉橙数据库) 上述数据显示,AI医疗市场呈现出明显的头部聚集效应。医疗影像中,数坤科技、科亚医疗等获证企业能够一年进行多次融资,而大量无证企业、新兴企业则难以得到资本支持。相比之下,医疗信息化产业相对没有那么集中,我国的医疗信息化现状或能解释这一原因:由于各城市差异化的医疗质量和信息化质量,头部信息化企业无法把触手伸向每一个区域,这种情况下,了解各自区域的当地企业能够很好把握机会,并有可能从中脱颖而出。 不过无论是医学影像、医疗信息化还是新药研发,其构造的壁垒并非单单算法可以解决,更为重要的事,打造一个肺结节AI、打造一个专科知识图谱、打造一个药物研发平台所需要的大量医疗数据积累。这些珍贵的临床数据不属于任何一个企业,因而是他们最为稳固的壁垒。 常常会有人问:医疗AI赛道众多,哪一个能最先盈利?从现在的发展进程来看,没有人可以给出答案。但观察资本方的行为,我们或许可以找出一些蛛丝马迹。 从融资列表中我们可以了解到,新药研发融资数量最少,但融得资金量最大,平均融资金额最高(3.58亿),占据了超过50%的融资总量;医疗影像融资项目最多,但项目平均融资金额最小(1.24亿),略低于医疗信息化赛道(1.30亿)。 客单价方向,人工智能与信息化比较明晰,单个肺结节辅助诊断产品大致价格在50-100万元这一区间,含PACS全院区AI影像解决方案可达近千万元;专科CDSS大致价格在150-300万元,智慧医院建设方案视医院规模决定可达数千万元,两个赛道大部分企业年营收都在万千级,少数企业能达到亿级。相比之下,新药研发各环节服务差异较大,潜在的机会与收益难以给出明确价格,但作为药企的上游企业,其营收也相对较大。 潜在赛道的外化与AI的未来发展 从融资金额及其商业化情况来看,不同医疗AI赛道依靠不同的底层技术已经走出了截然不同的道路。因此,动脉网在盘点时将三个赛道分开,分析其产业链状况及突破性进展,各自进行归纳总结。 医学影像 随着医疗影像AI产品获批数量的增多,越来越多的医疗器械CRO企业开始将影像AI作为重要的业务领域进行拓展,并打出差异化战略。 以奥泰康为例,作为业内具有14年项目经验的CRO公司,奥泰康已完成500余项医疗器械及药品的临床试验及注册服务,近5年获得30余张三类医疗器械注册证,成功申报15项国家创新医疗器械审批件。从2017年起,奥泰康看准人工智能(AI)赛道,迅速开展该赛道的CRO服务。目前,国内获证的9项AI产品中,奥泰康承担了其中3项产品的CRO服务,案例数量及成功率均居行业第一,未来,奥泰康将持续着力于创新医疗器械和高端医疗器械CRO服务,尤其在心脑血管、神经介入、肿瘤、骨科、影像、整形美容六大领域。 奥泰康创始人饶义伟对动脉网表示:“截至2020年12月,奥泰康已为排名前20名的大部分医疗影像AI企业提供CRO服务,包括科亚医疗、数坤科技、依图科技、推想科技、杏脉科技、汇医慧影、睿心医疗等,其中科亚医疗、推想科技为首证产品。” 通常而言,单个产品审批注册费用在500-1000万区间,随着影像AI的再度崛起,2021的影像AI或将迎来更多CRO玩家。 医疗信息化 如何更好地提升NLP的性能,使其能够更好地处理异构数据是人工智能探索者们一直尝试突破的问题,人工智能模型GPT-3的出现为其提供了新的思路——用海量的数据强迫AI学习。不过,GPT-3的实践结果仍存在争议,还需学者们进一步验证其实用性。 产业方向,智慧医院建设仍是2021年医院建设的重点之一。从2020年的情况来看,基于NLP的知识库已经嵌入电子病历、HIS系统,收获大量临床数据后,AI将有可能参与创新性疾病诊疗方法的创立。 新药研发 12月DeepMind旗下AlphaFold2破解“蛋白质折叠预测”问题算得上是“AI+新药”最大的新闻,这个困扰生物学界50多年的重大难题正被AI破解。 由于现代药物大多数以蛋白质为靶点,因而药物结果几乎都是以基于蛋白质的结构进行设计。因此,如果AI对于蛋白质结构预测能够准确且规模化,这将取代部分冷冻电子显微镜、核磁共振或X射线结构发现,极大提升蛋白质发现的效率,并降低相应成本。 不过,传统的实现仍在蛋白-蛋白的相互作用研究上存在一定优势,但随着AI的发展,数字化的计算或能对这些机器智能尚未涉及涉足的领域进行突破,时间会说明这个问题。 总的来说,疫情之后的人工智能走出了完美的V型曲线,每个赛道都在以各自的方式为医疗赋能,一步一步改变着医疗的每个方面。新的一年,希望每一个医疗领域的探索者,能够把握“医疗之慢”,手持着梦想,始终如一。 原文章作者:钛媒体APP,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-1-16
    最后回复 周映雪 2021-1-16 20:28
    3569 0
  • 2019中国医疗人工智能市场大解析
    2018年,Google公布了AI辅助乳腺癌诊断最新结果;阿里“Doctor You”再度拓展到糖尿病慢性管理领域,启动面向医疗AI的第三方人工智能开放平台;腾讯发布医疗AI应用“腾讯觅影”,应用于早期食道癌诊断等;百度发布“百度灵医”发力智能分诊、眼底筛查、临床辅助决策支持系统……头部企业全情投入,医疗AI成为当下热点。 医疗人工智能指是以互联网为依托,通过基础设施的搭建及数据的收集,将人工智能技术及大数据服务应用于医疗行业中。医疗AI是在各种应用场景下引入NLP、深度学习、计算机视觉等人工智能相关技术所开发的,它使医疗成本降低、效果增强,而且为医疗等相关产业链带来了新变化的产品和服务。 软银集团董事长孙正义曾表示:“人工智能已经过了学术研究阶段,正处于现实应用阶段。它将被广泛应用。如果让我说出10年内人工智能将彻底改变的三个领域,那就是企业的商业模式、医疗保健以及交通运输。” 医疗人工智能行业综述 医疗人工智能的整体生态可以采用“层级”来描述,核心是AI芯片、设备提供商、服务器,中层是技术提供商、解决方案提供商、系统集成商,外层是各目标市场。 其中AI芯片提供企业包括:AMD、寒武纪、高通、Intel、NVIDIA等;设备提供商企业包括:GE healthcare、Alem Health、Siemens、Canon、TOPCON等;服务器提供企业:曙光、华为、IBM、DELL、浪潮等。 在医疗人工智能的热潮中,医疗辅助、医疗影像、医药研发、健康管理是企业较多的四个领域,从某种层面上来讲,意味着他们有相对更强的落地能力。 相关机构对于目前仍活跃的企业进行了不完全统计:截至2019年7月,在中国市场活跃的医疗人工智能企业共126家,与2017年的统计数据(131家)基本持平。其中,开展医学影像业务的企业数量最多,共57家;开展疾病风险预测业务的企业数量为41家;医疗辅助、医学影像、药物研发企业较2017年统计数据有增加,多个企业拓展了辅助医学研究业务,因此医学研究领域企业数量有所增加;健康管理、疾病风险预测企业较2017年统计数据有减少。 医疗人工智能市场分析 在中国,医疗人工智能有着先天的发展优势。一方面,中国人口数量庞大,有充足的医疗数据,为医疗人工智能的发展提供了基石。截止至2018年底中国人口数量达到了13.95亿人次。另一方面,中国足够大的医疗市场也为人工智能企业创新提供了动力。从而使得近年来中国医疗人工智能市场如火如荼得发展着。 数据爆发、算法升级及算力提升激发医疗AI新潜力,中国医疗人工智能冷静后进入价值验证期。医疗人工智能早期经历了以数据整合为特征的第一阶段、以数据共享+较基础算力为特征的第二阶段。之后,数据质量和数量的爆发以及算力的提升收敛于第三阶段,即目前医疗人工智能所处的以健康医疗大数据+应用水平的AI为特征的阶段。 经历了2016年到2018年的概念炒作期,市场开始向企业“要结果”,中国医疗人工智能进入价值验证时期。 其中,最能反映中国医疗人工智能市场发展火热程度的当属资本市场对行业的追捧热度。据前瞻产业研究院发布的《中国医疗人工智能行业市场前景预测与投资战略规划分析报告》统计数据显示,市场资本热情不减,大额融资频发,医疗人工智能融资总额再创新高。2013-2018年我国人工智能医疗行业融资额整体走高,截止至2018年前三季度,国内共有39家企业披露完成融资,其中18家企业披露融资金额,合计约26.2亿元;相比2017年同期,在完成融资的企业数量上,同比增长21.88%,在披露的融资总规模上,同比增长128.42%。 2012年至2019年5月获投的医疗人工智能企业中,智能影像领域投融资占比最高,医学数据挖掘领域及健康管理领域分列第二、第三位,语音电子病历投资事件数最少,仅2017年出现一例,医疗人工智能领域获投企业数最多的年份是2018年。 医疗辅助领域 医疗辅助场景下的人工智能产品可分为虚拟助理类及辅助诊疗类。 在医疗领域中的虚拟助理,属于专用(医用)型虚拟助理。基于特定领域的知识系统,通过智能语音技术(语音识别、语音合成、声纹识别等)和自然语言相关技术(NLP、NLU等),实现人机交互,解决使用者某一特定需求。虚拟助理产品可以分为两类:一是语音电子病历和结构化电子病历;二是智能问诊产品和智能导诊产品。而辅助诊疗是为医生疾病诊断提供辅助的产品,辅助诊疗产品可以分为:医学影像辅助诊断、医学大数据临床辅助决策支持系统、辅助诊疗机器人。 医学影像领域 在中国医疗人工智能领域投融资中,医学影像领域是占比最高的。它是人工智能利用深度学习模型对图像特征的提取能力,完成影像分类、自动检测、图形分割、图像重建等任务。在应用中, 人工智能常见的应用环节是辅助诊断(影像辅助诊断、病理诊断)、影像辅助手术、智能放疗。 据不完全统计(截至2019年5月),全国57家AI医学影像公司中,以影像辅助诊断为主要业务的公司占比77.1%,其次是搭建智能影像云平台(7.0%),病理诊断(5.3%)、智能放疗(5.3%)和影像辅助手术(5.3%)。其中,开展肺部影像辅诊业务的企业达22家、开展眼部影像辅诊业务为12家。 医学影像AI企业目前以公立医院为主要目标市场,未来,社区、民营医院也将成为医学影像AI企业的目标市场,面向消费者(家庭场景)的医学影像辅助诊断产品也值得期待。如体素科技在2018年推出结合了计算机视觉技术与深度学习技术的儿童视力异常检测工具及皮肤病辅助转诊App,用户通过拍摄上传儿童异常眼行为的视频和皮肤异常情况照片,即可得到系统给出的诊断建议。 目前,涉及肺结节诊断的AI医疗影像企业最多,包括腾讯觅影、依图医疗、体素科技等超过20家企业在这一赛道上。眼底及妇科疾病紧随其后,处发病率高、专业医生短缺等需求方因素外,上述病种的公开数据较多、研究门槛相对较低也是赛道热度较高的原因。业内分析认为,热门赛道中已有较多明显企业出现,产品同质化明显。为了打破同质化竞争的局面,很多企业将会针对更多病种进行深度研究,研究的门槛也随之提高,其中,心脑血管方面的智能影像有望成为热点。 据Signify Research统计,到2023年,全球医学影像人工智能市场规模(包括自动检测、量化、决策支持和诊断软件)将达到20亿美元。中国、美国、印度、以色列均有该领域企业分布。初创企业除了自研医学影像系统之外,还可以与传统大型设备提供商或软件供应商合作。如医学影像初创公司 Arterys公司,其主要合作伙伴是GE医疗。2015年,Arterys公司与GE医疗达成了战略伙伴关系,将在GE医疗最新的核磁共振扫描仪器上安装Arterys诊断系统。 药物研究领域 药物研发可分为新药发现、临床前研究、临床试验、新药上市四个主要阶段,每个阶段又存在多个细分场景。利润高、收益可观让这一行业具备长久的吸引力,然而药物研发领域的三个痛点又是业内公认的、困扰国内外药企的共同难题:研发时间长,研发费用高,成功率低。2016年,罗氏曾公开发布研发一种新药所需的成本,其数据显示研发一款新药约需投入10亿法郎,耗时12年。 与国际水平相比,中国在药物研发领域同样面临以上三个问题,但存在一定的“中国特色”:中国药物研发以仿制药为主,整体临床通过率为34%,高于欧美10%的水平。 造成中国与国际之间差异的主要是药物类别、执行、政策三个方面的原因。 1. 药物类别:国内创新药多为Follow-on型药物,相关基础研究完善,初期进展快; 2. 执行:国内临床试验规模相对较小,入组人数较少,对于主要研究结果差异的判定较宽松; 3. 政策:创新药总数较少,CFDA审批压力较小,审批速度相对较快;2016年2月,国务院办公厅发布《关于开展仿制药质量和疗效一致性评价的意见》,对通过一致性评价的仿制药,给予医保支付方面的适当支持和医疗机构优先采购、优先使用的政策支撑,短期内给中国原研药领域带来一定影响。但长期来看,该政策将会倒逼一批质量不佳的仿制药厂向原研药企转型,中国药物研发格局将迎来一轮洗牌。 人工智能的技术可以从以下6个方面辅助进行药物研发。 1. 靶点发现:利用自然语言处理(NLP)技术检索分析海量的文献、专利和临床试验报告非结构化数据库,找出潜在的、被忽视的通路、蛋白和机制等与疾病的相关性,从而提出新的可供测试的假说,以发现新机制和新靶点。 2. 化合物合成:利用机器学习(或深度学习)技术学习海量已知的化学反应,之后预测在任何单一步骤中可以使用的化学反应,解构所需分子,得到可用试剂。 3. 先导化合物研究及化合物筛选:利用机器学习(或深度学习)技术学习海量化学知识及资料,建立高效的模型,快速过滤“低质量”化合物,富集潜在有效分子。 4. 晶型预测:晶型变化会改变固体化合物的物理及化学性质(如溶解度、稳定性、熔点等),导致药物在临床治疗、毒副作用、安全性方面的差异。这一多晶型现象会对药物研发造成干扰。可以利用认知计算实现高效动态配置药物晶型,预测小分子药物所有可能的晶型。 5. 临床试验设计:利用自然语言处理(NLP)技术检索过去临床试验中的成功和失败经验,使临床试验方案避免重复常见的遗漏、安全等问题。 6. 患者招募:利用自然语言处理(NLP)技术提取患者数据,为临床试验匹配相应患者。 2007年,机器人亚当(Adam)发现了一种酵母基因的功能,被认为是AI应用于药物研发领域的历史性事件:通过搜索公共数据库并学习后,Adam 提出关于酵母基因功能的19种假设,后被证实其中9项是正确的创新假设。据CB Insights统计,目前全球共有138家AI药物研发初创企业。美国拥有86家,数量最多,其次为英国及加拿大。以色列、日本、韩国也有企业分布。 罗氏与Linguamatics合作开发自己的AI平台——Artemis。据罗氏统计,使用AI平台后每次搜索可节省10,000美元,相当于每年200,000美元的等值全天费用。TechEmergence数据显示,人工智能可以将新药研发的成功率从12%提高到14%,为制药行业节省数十亿美元。这将为企业带来不菲的商业价值,并对药价下调、节省医保开支带来积极影响。 目前,该领域的中国企业较少。据不完全统计,有10家初创企业涉足AI+药物研发领域。其中6家提供“药物研发领域人工智能解决方案”,即提供人工智能技术支持,作用于药物研发的一个或多个环节。4家提供“药物研发智慧大数据平台”服务,利用数据挖掘(包括抓取、清洗、分析多个技术环节)技术,减少药企早期研究的时间及成本。 AI药物研发公司在技术方面颇有研究,但通常不具备大量数据库;大型药企在数据方面有深厚积累和体量优势,迫切需要新技术以实现节本增效。因此执行“合作项目”对双方来说是互惠互利的。过去10年间,全球药企巨头均有与AI药物研发初创公司在某一场景的合作案例。默克、GSK甚至与多个初创公司合作,在多个细分场景应用人工智能。近年来第三方药物研发机构(如CRO)逐渐兴起,AI药物研发公司同样也为这类机构提供各细分场景的技术支持。目前,中国该领域的部分企业已经为跨国药企、国内一线药企、国内中小药企提供服务,服务形式包括SaaS、本地部署、战略咨询等。 健康管理领域 健康管理对于慢性病防治意义重大。TechEmergence曾就“最希望AI能够改善的慢性病”这一话题面向医疗人工智能初创企业的50余位从业者进行调研。结果显示,希望达到广泛的疾病防治效果的被调研者数量最多。对于特定病种,希望改善糖尿病、高血压、过度肥胖、冠心病的被调研者居多,心血管病、慢阻肺、心衰、肾病等也被提及。 目前健康管理领域的AI公司类型可以分为产品型和技术服务型。产品型公司直接开发成型的AI软件或硬件;或者与智能硬件供应商进行系统集成,合作研发AI可穿戴设备等硬件产品。这类产品以身体状态和精神心理状态的监测、预警、筛查为主要功能,根据使用者的实时数据反馈调整后续健康管理干预方案。 而技术服务型公司处在技术层,以营养学、运动学、预防医学、康复医学等为理论指导,以NLP技术、计算机视觉技术等AI技术为技术方法,开发能够处理多种需求的模型,根据养老机构、政府客户、企业客户等B端客户的不同需求,演化出不同场景下的表现形态。这类企业也可以直接开发面向C端的人工智能产品。另外,技术服务型公司在应用方面不局限于医疗或健康场景,而是能够实现基于技术中台的跨行业产业升级。 在健康管理领域,也有一些优秀的企业。其中健康有益专注于人工智能在健康医疗领域的技术创新,运用计算机视觉、自然语言处理、知识图谱等人工智能技术,结合健康医疗专业能力,搭建ego-健康医疗智慧大脑,并通过Health AI开放平台,为全行业提供健康管理赋能。它的核心技术是ego-健康医疗智慧大脑,就是利用AI 技术,结合健康医疗知识体系,并以独创的BTCM理论做为专业理论支撑,打造了ego健康医疗智慧大脑,并以此作为技术支撑,打造Health AI开放平台。健康有益基于Health AI开放平台,围绕智慧家庭、智慧社区、智慧养老、智慧医疗、智慧出行、新零售、企业/政府等场景,推出了数字化健康养老医护信息服务平台”益老“、智慧家庭健康解决方案云平台”益家“、智慧保险服务系列产品”益保“、数字化智慧健康管理空间”益站2030“等四个核心产品,实现AI赋能全行业。 AI“领航者”在医疗行业的布局 2017年7月-2018年9月,科技部先后宣布国家新一代人工智能开放创新平台名单,以5家在AI+某领域有亮眼表现的公司为依托,启动建设其所在优势领域的国家新一代人工智能开放创新平台。分别为:百度——自动驾驶平台,阿里云——城市大脑平台,腾讯——医疗(学)影像平台、科大讯飞——智能语音平台、商汤——智能视觉平台。“BATKS”5家公司成为“AI+”国家级“领航者”。 除腾讯公司2017年8月发布的“觅影”平台外,5家公司在“AI+医疗”领域都有布局。不过,此前这几家公司在医疗领域自我孵化项目的进展并不十分顺利。比如早在2016年就上线的百度医疗大脑已经关闭、腾讯腾爱医生(属互联网医疗范畴)在2019年3月下线……目前,以这5家公司为代表的AI“领航者”在“AI+医疗”领域有2种布局方式:研发(包括自主研发及合作研发)和研发投资。 推想科技CEO表示:“医疗和其他产业一样,也是需要全球化的布局。在未来,人工智能可以帮助医疗行业实现部分流程的无人化。但AI与人并不对立,AI的定位应是医生助手,也就是辅助。AI产品一定要具备临床价值。好的医疗人工智能产品,需要AI和临床工作者共同探索。” 图片来自网络,侵删 原文章作者:AI报道,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-1-16
    最后回复 皋然淋 2021-1-16 09:48
    3197 0
  • 信息技术促进医疗资源下沉:5G+虚拟现实技术实现远程医疗会诊
    在“健康中国2030”规划的推动下,医疗关护服务从医院延伸到家庭等低成本环境中成为必然趋势,医疗健康关护服务的方式正在不断创新,变得越来越多元化。借助5G网络技术,可以连接医院、社区、家庭等各个关护场所,集成多个健康信息技术渠道汇总患者数据,智能分析了解患者群体的健康需求,为统筹医护服务提供有价值的依据,并让更多的患者参与其中。 近年来,我国逐渐开展远程会诊医疗服务,远程会诊改变了患者必须亲临的就诊方式,使患者在足不出户的情况下,即可得到医生专家的诊断服务。医生应用远程会诊技术,对患者的病情做出全面分析与总结,可以得出与线下就诊相同的科学诊断,给出合适的治疗方案。 远程会诊节省了患者的就诊时间,免除了患者长途奔波、挂号排队的劳碌之苦,也提高了稀缺专家资源的利用效率,将高水平的诊断服务推送到了患者的家庭和居住社区中。 远程会诊主要采用音视频会议与医疗设备、系统相结合的方式,可服务于于医生对患者、医生对医生等多种场景。既可应用于慢性疾病的复诊,如目前我国互联网医院的主要服务模式,也可以应用于复杂病例讨论,如手术中会诊、远程影像会诊、远程病理会诊、肿瘤多学科会诊等。 受制于传统网络条件限制,上述会诊主要采用的是音视频会议的方式开展,即远程视频会议,参会方需要在固定场所,仅通过摄像头拍摄参会者画面,且清晰度较低,并不能很好地适配手术、影像等最需要会诊服务的情况。5G网络的特性可以充分满足上述会诊应用场景的要求,为院内/院间开展远程会诊提供网络条件的保障。 5G网络可配置较大的上行带宽,最高可支持3路30mbps码率的4K超高清视频同时传输,保证了会诊画面的清晰不失真,可完美适配目前最高分辨率的内镜等数字化影像设备,将会诊医生所需要的图像细节清晰展示,避免画面不清晰造成的误诊漏诊,提高远程会诊准确率。 5G网络超高下行带宽速率可达1Gbps,在复杂手术、疑难病理会诊及远程术中冰冻等场景下将充分发挥优势,实现影像、病理等较大数据的快速传输,有效提高远程会诊的效率。 5G网络超低时延超高可靠可实现远程实时超声会诊。超声检查是医院对于患者的非侵入式检查中最为普及的一种,在广大基层医院中应用广泛。而基层医院往往缺乏高水平的超声诊断医生,有时仅配备1至2名超声技师,难以对患者做出有效的超声诊断。 5G网络下超低时延可将端到端的数据传输时延降至 100ms以下,可实现超声专家通过远程会诊系统,实时、同步观察超声检查手法与超声图像,远程指导基层医院完成超声检查并出具诊断报告,极大地提升了基层医生的诊断水平,提高了基层医生超声检查的准确性和患者满意度。 5G作为无线通信技术,可实现数据的无线传输,对于手术室、患者病房等复杂场景,无需进行技术设施改造、网络布线等操作即可应用,极大方便了远程会诊服务开展,参与方不再局限于会议室。 另外,对于急救等院外移动场景,5G网络可实现车辆在城市内行驶过程中的连续高速连接,在急救过程中进行远程专家会诊,提高急救救治效率效果。随着网络技术和虚拟现实技术的不断发展进步, 未来在远程会诊中,将可以用到更为先进易用的VR/AR/MR技术设备,使参与会诊的各方获得更具沉浸感的体验。通常复杂的介入手术需要医生和技师的紧 密合作同时还需要有多种医疗设备的辅助。 医生和技师需要时刻留意各种监护仪器的数据,同时操作多种影像设备和介入手术设备。而手术室的所处空间一般是固定的,很难再增加更多设备和助手。利用头戴式混合现实技术,可以大大解放医生 和技师的双手,使得所有影像、监护数据、操作界面等都汇集在手术医生佩戴的头部显示器中,医生可以更关注于手术本身。 大带宽、低延迟、高可靠的5G网络结合边缘计算,可以在无线环境下进行更复杂的数据和图像处理。在手术医生和技师不足的情况下,甚至可以通过5G+虚拟现实技术进行远程协助,进而提高介入手术的效果。 随着5G普及以及相关标准化的发展和应 用,在实际诊疗过程中,医生们经常需要进行多科室的会诊讨论,5G通信技术可以更好、更高效地把分散在各处的数据、影像、专家连接起来进行实时的合作。 通过应用5G医疗智能网关,医护人员可以随时调取和实时分享更多、更大的医学数据,例如数字病理、高清影像数据等,从而使得肿瘤等疑难病症的多学科会诊更有效更准确。同时,利用5G移动设备的多路高清远程视频音频会议,可以打破空间限制,让处在各地的专家随时进行高效的讨论,使宝贵的医疗资源得到更加充分的使用。 山东省人工智能众创平台介绍 山东省人工智能众创平台与海康、华为、商汤、旷视、智诺、深兰等80余家人工智能龙头企业,国内外数十位人工智能知名技术专家、学者,山东大学、广东省高智新兴产业发展研究院达成深度合作关系。 公司联合山东大学成立山东大学闪亮人工智能研究中心,牵头成立山东省人工智能产教联盟,联合省内高校成立闪亮人工智能学院。 “太赫兹量子波成像技术智能安检系统的产业化应用项目”获得山东省重点支持。 公司矢志创建国内顶尖人工智能平台,搭建国内人工智能孵化中心,营造国际人工智能体验中心,构建山东省招商服务中心,打造中国人工智能产业应用中心! End 原文章作者:山东人工智能众创平台,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-1-15
    最后回复 晖迢浪 2021-1-15 20:00
    1745 0
  • 上海智能医疗岛城市设计| 立木设计研究室
    智能医疗岛用地面积34公顷,建成后将为智能器械、精准医学、医疗机器人、检测研发、干细胞与再生研究等智能医疗细分业态提供超过50万平米的办公场地。 The area of intelligent medical islands is 34 hectares. Once constructed, the project will be the demonstration base of Shanghai intelligent medical innovation, creating more than 500,000 sqm working area for intelligent medicine subdivisions such as intelligent apparatus, precision medicine, testing and R&D, Stem Cell and Regenerative Research, etc. [模型照片] / Model 大量城市研究将城市活力问题归因于街道过宽,却忽视了其密度过低的本质。项目场地通过规划道路与交大闵行校区相连,周边整体呈现较低密度的开发模式。立木深知成功的城市设计应当为不确定的城市活动提供丰富场所,而打开场地活力之门的钥匙可能就是密度,即我们应当在周边低密度的背景下创造一个无与伦比的集聚中心。 The reason to urban vitality problem is always attributed to inappropriate width of streets without regarding to the essence of low density. The project is located in an entirely low-density area near SHTU. On condition that a successful urban design provides enough containers for the uncertainty of city activities of which the key lies in density, we ensure that an incomparable concentration center is predestinated on the low-rise background. [从中心开始的斐波那契螺旋]/ The Fibonacci Spiral starting from the center 城市设计的灵感来自斐波那契螺旋,秩序与优雅并存的图案象征着生命的自发与美妙,与智能医疗对生命科学的解释不谋而合。螺旋的起点是场地的中心——南滨江总部大厦,螺旋的形态打破了方形基地的规整与严肃,由林荫大道串联不同地块并容纳丰富多彩的公共活动。 The inspiration comes from the Fibonacci spiral, a combination of order and elegance to the natural beauty of life as the intelligent medicine to the realm of life science. The spiral starts from the South Waterfront Headquarter Building at the center point, extends through rigid grids of the site, breaks the tedious commonplace, connects flourishing boulevards and embraces abundant public activities. [场地鸟瞰]/ Aerial View 基地被河流环抱,内部水系设计将它自然地分割为若干岛屿,其中基地中心的“动力岛”最为夺目,环形的裙房层层交错形成流动空间,并将这个螺旋的逻辑延续到裙房之上的塔楼,在形态与功能上都是集聚能量的活力中心。项目将于2018年底启动动力岛与涟漪岛的施工。 The site is surrounded with rivers that separate it into several islands. Among them the most appealing is the ‘Dynamic island’ in the center. Circular podium Sequences, with its special fluidity and consistent logics extending to the tower, makes the vitality core formally and functionally. The construction of Dynamic Island and Ripple Island will start at the end of Year 2018. [动力岛]/ Dynamic Island [涟漪岛]/ Ripple Island 这个活力中心为园区及周边学生、教授、居民提供多样化的生活服务,同时它也是园区面向公众的检测中心与展示中心(laboratory heart)所在地,与西北的医疗大数据组团(laboratory brain)之间形成心脏与大脑的关系。 The core provides various life services for the campus as well as surrounding residents including professors and students and meanwhile, it offers a public-oriented testing center and an exhibition center (laboratory heart) that works in coordination with Medical Big Data Group in the northwest (laboratory brain). [功能分析]/ Function Analysis 中心集聚使得人们最远步行300米即可到达提供餐饮、购物、咖啡、沙龙、聚会、健身等混合功能的动力岛,高效组织能够避免对资源的重复布置与浪费。 Concentrated formation make sure within 300 meters people can reach the Dynamic Island where restaurants, shopping malls, cafeterias, shalloon, party, fitness rooms and other functions spread over. Highly efficient organization avoids redundancy or waste of resources. (Main landscape of Dynamic Island) [“动力岛”中心景观]/ Main landscape of Dynamic Island [充满活力的环形屋顶花园跑道]/ Lively circular roof garden tracks 中心动力岛的裙房采取了环通的平面形式,一层的检测中心和展示中心将主要由远程诊断、智能采血等机器人为来访者提供服务,二层与三层的办公空间分为环形中间的交流空间与两侧的专注空间,不仅能让科研人员自由调整工作方式,中间通道的无人机与机器人分拣投递系统也能方便物品与文件传送。 螺旋形态打破了 “集聚-放射”结构的单调,通过林荫大道将所有“岛”联系在一起,岛的形式丰富了滨水空间的类型,为人们提供自由开放的正式与非正式的交流场所。 Podiums on the Dynamic Island adopt a form of horizontal circulation. On the first floor is a testing center and an exhibition center where most services are provided by robots of telediagnosis and intelligent blood collection. On the second and third floor are offices, social space in the middle and concentrated area on the outer side, where research personnel can switch working mode freely and UAVs and robots on the passage are able to work smoothly. Spiral sequences break the monotonous central-radial structure and connect all the islands through boulevards. The islands diversify the types of waterfront space and create free, formal and casual public spaces. [充满野趣的滨水空间]/ Interesting waterfront area 在斐波那契螺旋基础上构架的园区次级路网形态也为未来布局园区内最后一公里的自动驾驶预留可能。 The road net based on the Fibonacci spiral is planned for possibility of automatic drive which helps finish the last one kilometer in the campus. [螺旋路网]/ Spiral road network 总平面图/ site-plan 设计:立木设计研究室 主持合伙人:刘津瑞,郭岚,冯琼 总建筑师:John 项目经理:郭岚 方案设计团队:朱嗣君,郭乾,黄翰仪 建筑合作团队:42#工作室 施工图设计单位:上海建筑设计研究院有限公司建筑三院 设计周期:2018年4月-8月 模型摄影:杨鹏程 Designer: L&M Design Studio Principal Partners in Charge: Liu Jinrui, Guo Lan, Feng Qiong Chief Architect: John Project Manager: Guo Lan Design Team: Zhu Sijun, Guo Qian, Huang Hanyi Partner Team: Atelier 42# Construction Drawing Design Team: Shanghai architectural design and Research Institute Co., Ltd. Design Span: April 2018 – August 2018 Model Photographer: Yang Pengcheng 原文章作者:建筑联盟,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-1-15
    最后回复 惠转 2021-1-15 14:57
    3206 0
  • 聚焦智慧医疗 赋能健康中国
    “智汇健康、破疫未来”。昨日上午,由南方都市报主办的第二届“为健康中国赋能”健康促进峰会暨南都健康联盟2020年会在广州举行。国内头部三甲医院、互联网医院、头部医药企业等纷纷与会,并就“互联网+医疗”展开研讨。峰会发布了《2020广东互联网医院发展研究报告》、《2020中国互联网医疗app测评榜》和《健康中国·2020健康体检白皮书之糖尿病防控报告》三份重磅智库报告以及广东互联网医院口碑榜。 另外,继去年迎来首批50余家成员单位后,南都健康联盟今年又有珠海市卫生健康局、中山大学附属第一医院、中山大学中山眼科中心、中山大学肿瘤防治中心、广东省妇幼保健院、汤臣倍健、白云山敬修堂、王老吉大健康公司等10多家新成员单位加入。会上,中国健康教育中心健康促进部主任卢永作《加强健康素养促进 推进健康中国建设》的主旨报告。 提高居民健康素养水平 应贯穿全生命周期 中国健康教育中心健康促进部主任卢永在主旨演讲中介绍,居民健康素养影响健康结局。个人行为与生活方式因素对健康的影响占到60%,因此提高居民健康素养水平是非常重要的,也是贯穿全生命周期的。 而且,除了个人努力外,提升居民健康素养水平也是一项社会系统工程。健康素养提升离不开支持性的环境,比如相关政策、健康文化和生活环境的改变。从2012年开始,中国健康教育中心连续开展全国的健康素养监测。目前,我国居民健康素养水平正不断提升,近年来上升速度加快,到2019年健康素养总体水平已达到19.17%(具备基本健康素养居民占总体居民比例)。 近年来,国家卫生健康委牵头开展了一系列健康素养促进工作,取得明显成效。下一步,应继续加强政策研究,总结和推广适宜技术,规范健康科普,深入开展爱国卫生运动及场所健康促进工作。健康素养提升作为一项健康领域的基础性工作,应该嵌入到卫生健康领域各方的日常工作中。 联盟成立一周年 又推出三份重磅研究报告 成立一周年以来,南都健康联盟发挥“智媒南都”的优势为健康中国建设进行“赋能”,以互联网医疗和体检领域作为研究对象,分别发布《2020广东互联网医院发展研究报告》、《2020中国互联网医疗app测评榜》和《健康中国·2020健康体检白皮书之糖尿病防控报告》三份重磅智库报告。 在《2020广东互联网医院发展研究报告》中,集结了三个子课题的调研成果,分别为:“问卷调查:公众对互联网医院的认知与需求”、“广东互联网医院大数据分析”、“广东互联网医院体验测评”,同时,对互联网医院行业管理部门、运营者提出了相应的建议。报告认为,最近一年间,广东有大量医院紧急投入互联网医院建设领域,并且伴随大环境的变化做出各种尝试与调整。从目前数据分析与测评情况看,好的互联网医院并不等于综合实力强的大医院,只有软件系统完善、注重细节,同时医生也能积极参与的医院,才能做好互联网医院。 在对公立互联网医疗机构进行分析调研的同时,第三方的互联网医疗APP也在今年疫情期间,用户数、使用量和线上问诊量出现爆发性增长。对此,南都健康联盟通过《2020中国互联网医疗app测评榜》,将市场上主流的第三方互联网医疗APP列入测评对象。研究小组透过用户对APP在应用商店的评价数据、问诊与购药便利性、医疗资源搭建以及人工智能应用等多个维度进行分析后,对目前的主流互联网医疗APP作出评价和建议。同时还认为,第三方互联网医疗平台建设“医药闭环”是大势所趋,加大医疗责任的保障力度应是第三方互联网医疗的发展方向。 除对互联网医疗进行分析外,南都健康联盟发挥“智媒”优势为健康中国智慧赋能。在近日通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》中明确提出:把保障人民健康放在优先发展的战略位置,坚持预防为主的方针,深入实施健康中国行动。南都健康联盟以我国最大的慢性病之一糖尿病为切入点,以糖尿病现有发病情况,结合体检大数据发布《健康中国·2020健康体检白皮书之糖尿病防控报告》。报告认为,透过大数据分析可对政府部门制定相关慢病防控决策提出良好依据,同时可以提升居民对慢性病的防治意识和患者的规范管理。 上述报告全文可在南方都市报APP的“智库”专栏中阅读。 互联网医疗尝试效果明显 希望能实现处方外配 在互联网诊疗方面,广州医科大学附属第二医院副院长徐名颂希望在政策方面得到支持,实现线上线下诊疗政策一致性。他表示,互联网慢病诊疗,很多患者需要开处方药,但目前医保部门只认可医院出具的发票,因此药品的发票需要医院统筹开出,希望能像线下诊疗一样,实现处方外配,发票由相应的第三方开具,这样能更好促进互联网诊疗;另外,他表示现在很多互联网医院是按照普通门诊的诊查金收费,这样影响了高水平高级别医生的参与,希望线上线下医疗服务价格一致,促进高水平医生积极参与。 徐名颂表示,南都报告中提到市民关注的诊疗过程中的信息安全,以及宣教和科普方面的问题都值得医院重视。医院将一如既往不断加强网络信息安全管理,保证患者诊疗信息安全。同时,在做好线下的义诊及宣教、科普活动基础上,该院将继续积极开展线上科普活动,制作出更多深入浅出的科普视频等作品。“希望未来携手南都一起做好科普宣传。” 南方医科大学皮肤病医院,是今年新近加入南都健康联盟大家庭的专科三级医院代表。该院互联网医院业务副院长助理蔡茂强表示,将充分发挥皮肤专科的特色,上线更多适用于互联网医院的业务。“听完报告,更加明确了下一步应该怎么建设互联网医院,”他说,就诊过程中很多的痛点,包括诊前诊中诊后能否为患者提供全方位的服务,是建设的要点。他举例,如诊前检查到医院排队开单可能需要等待长达数小时,是否能在互联网医院提前把需要做的检查预约好,让患者一到医院就可以直接做检查,节约排队时间。 关注 科技、互联网赋能健康中国建设 除了互联网给诊疗带来的革新外,近些年来人工智能也在医疗领域得到了广泛的研究和应用。“将两者结合起来,人工智能技术也在赋能互联网医院建设”,中山大学中山眼科中心信息科科长张草贤表示。中山大学中山眼科中心是我国唯一的眼科学国家重点实验室的依托单位,连续11年位列中国医院最佳专科声誉排行榜眼科第一,其人工智能技术目前已充分赋能互联网医院建设。 “如今,我们在广东省的56家县级医院都布局了人工智能设备,从而开展远程会诊等服务。目前国内的眼科医生资源是相当紧缺的,我们希望通过人工智能等技术弥补资源上的一些短板。”张草贤直言,此次作为南都健康联盟的新成员,也希望能进一步发挥公立医院的作用,体现公立医院的责任和担当。“这次会议可以说是起到了很好的带动效果。互联网医院目前还在一个起步阶段,很多老百姓对互联网医疗平台的利用还不算非常了解,未来还是要加强这方面的宣传和推广。” 将根据测评报告来改进问题 广东省第二人民医院党委委员、副院长杨卫国表示,广东省第二人民医院2014年在全国率先成立互联网医院,也是率先在全国开出了第一张互联网医院处方。到今天为止在互联网医院工作方面取得了丰硕成果。“我们的互联网医院去了西藏,去了贵州,也去了粤东粤西的很多地区,希望互联网医院在社会层面产生更大的影响力。作为行业引领者,广东省第二人民医院也希望把这项工作做到更好。” 杨卫国坦言,南都《2020广东互联网医院发展报告》点明了优势也指出了问题。“比如我们医院,访问总量排名不靠前,但是服务响应方面是很不错的。接下来,我们将要根据该调研报告认真研究,如何改进在互联网建设工作上的不足。发扬优点,改进问题,希望能够做得更好。” 统筹:南都记者 王道斌 采写:南都记者 吴斌 李文 李春花 董晓妍 贝贝 钱小莉 王道斌 实习生 尹嘉怡 原文章作者:南方都市报,转载或内容合作请点击 转载说明 ,违规转载法律必究。寻求报道,请 点击这里 。
    发表于2021-1-15
    最后回复 仑舜牵 2021-1-15 08:15
    1546 0

快速发帖

还可输入 80 个字符
您需要登录后才可以发帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

在本IOT圈子中寻找帖子
IOT圈子地址
[复制]
Weiot(威腾网)是一家以原创内容、高端活动与全产业渠道为核心的垂直类物联网产业媒体。我们关注新兴创新的物联网领域,提供有价值的报道和服务,连接物联网创业者和各种渠道资源,助力物联网产业化升级。
15201069869
关注我们
  • 访问移动手机版
  • 官方微信公众号

© 2014-2020 Weiot.NET 威腾网 北京微物联信息技术有限公司 ( 京ICP备20000381号 )|网站地图