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数智重塑医健模式行业，专家告诉你医学AI的未来在哪里| 2021健康界峰会( 二 )


丁强表示 ， 随着医改的不断深入 ， 医院运营管理对医院信息化建设的需求日益增长 。 在医院信息化建设中 ， 不考虑医院整体战略建设 ， 追求具体战术实施 ， 将无法应对整个社会数字经济飞速发展下 ， 给医院运营管理带来的冲击和新矛盾 。
丁强认为 ， 医院信息中心的任务是建设医院数字资产管理体系 ， 其信息系统建设的模式是“数据生产线”+“数字资产生产线” 。
为什么叫“数字资产”而不是“数据”或“数据资产”？
丁强解释 ， 在IT覆盖率概念下 ， 数据可分为IT数据和非IT数据 。
前者包括“信息系统”程序内生产、采集、存储的数据 ， 这是第一条生产线 ， 生产数据 ， 是目前医院大数据应用的主要数据来源 。 后者是因种种原因没有进入信息系统 ， 但客观存在的信息数据 ， 这部分信息数据应该加工处理成数字资产 ， 这是第二条生产线 ， 生产数字资产 。
IT数据与非IT数据的相融 ， 结合大数据应用的数据维度问题 ， 以此得到完美的数字画像 。
同时 ， 丁强还表示 ， 医院运营管理是大数据应用场景之一 ， 在应用中 ， 大数据更像是一种方法、工具 ， 不能只是数据可视化 ， 应该是资产加工、分析管理 。 大数据分析的工作角色 ， 应该是医院的“职能者” ， 也是资产生产者之一 ， 不应该是“工具”制造者 。
因此 ， 大数据应用下 ， 医院运营管理模式应该有新的改变：由以“数据”为基础 ， “流程”为对象 ， 信息互联为目的 ， 传统设计为技术方法的“报表式”管理 ， 逐步转向以“数字资产”为基础 ， “角色”为设计对象 ， 价值互联为目的 ， 大数据分析为技术手段的“精细化”管理 ， 构建体系化管理基础上的大数据应用 。
商业价值的最大体现在于产品

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医准智能创始人兼CEO吕晨翀
当同行都在“造风、造势” ， 大量扩军的情况下 ， 很多竞品企业都会选择跟风 ， 而医准智能却选择把精力和“弹药”全部投入产品研发 。
“对于一个创业科技公司来说 ， 它的商业价值最大的体现首先在产品 。 ”医准智能创始人兼CEO吕晨翀表示 。
针对乳腺癌筛查的痛点与挑战 ， 医准智能创新性发布“全栈式乳腺智能分析解决方案” ， 该解决方案包含基于实时动态视频分析的“乳腺超声智能分析系统”与“乳腺X线智能分析系统” ， 并在此基础上进行探索与创新 ， 推出“乳腺断层智能分析系统” 。 突破技术壁垒全面覆盖乳腺癌早筛中的影像设备 ， 满足临床工作需求 ， 实现从筛查管理到诊断分析的全栈式乳腺智能分析解决方案 ， 高效赋能乳腺癌早筛及诊疗 。
留住决策关键过程数据

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北京大学第一医院心内科医生李昱熙
北京大学第一医院心内科医生李昱熙认为 ， HIT和EMR在我国蓬勃发展 ， 但多数医院的现实临床科研模式并没有改变 ， 大数据在临床研究领域并非主流 ， “技术”与临床现实的差距导致了HIT与临床研究的需求错位 。
人工智能面临着诸多困境 ， 预测模型的好坏很大程度取决于训练数据 。 此外 ， 作为真实世界数据的EHR数据 ， 面临太多不恰当的“非黑即白” ， 这会直接影响人工智能的学习 ， 而临床医生在“灰区”中进行决策 ， 90%以上的决策过程并不会被记录下来 。 因此 ， 如何将决策关键过程数据留存 ， 是值得探索的问题 。
李昱熙以医学影像为例进行了说明 ， 医学影像之所以能够成为人工智能主战场 ， 是因为一副完整的标准的医学影像包含影像医生所有需要的数据 ， 但是临床医生的真实看病场景并不是这样 。
大量的变量没有记录在电子病历的数据 ， 而医学影像其实也存在问题 。 比如 ， 人工智能在心脏领域的冠脉功能学指导 ， 也需要人工辅助勾勒出冠脉图像 ， 但这并不能够达到非常精确的分析 ， 而最主要的问题是在于图像采集的过程不规范 ， 如果是不同医疗机构和医生去操作 ， 则会影响人工智能进行更精准的判断 。
在过去的人工智能算法设计过程中 ， 非平衡的数据也给人工智能带来了巨大的挑战 ， 其核心问题还是出在数据的层面 。 在李昱熙看来 ， 制约人工智能在临床研究领域应用的主要问题依然是数据 。
医工结合助力高效外科手术

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