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經綸世紀:專注“防大病、管慢病”,以人工智慧增強人類智慧

發佈時間:2017-09-13 12:50:58  |  來源:中國網  |  作者:   |  責任編輯:科學頻道

提及人工智慧醫療領域,火熱程度無需贅言。資本、市場、創業公司爭相佈局,慣用套路是祭出人工智慧技術大旗,造頂尖專家領銜之洶湧大勢。而落地場景及應用服務的深度調研、思考與開發,則放置後續考慮。這其實是喧賓奪主、本末倒置,似乎市場的需求反而成為技術的附屬,行業的痛點成為技術的點綴。

縱觀當前人工智慧醫療公司普遍面臨的“落地難”窘境,我們認為,背後原因正是錯誤地理解“技術”和“行業”的相對位置。而解決這個窘境的法寶在於,要全面洞察醫療行業問題根源及行業需求,然後思考如何利用人工智慧技術的優勢,讓人工智慧與人類智慧深度融合,從而真正地解決行業的具體問題。

看到醫療行業全局問題的公司還是少數,能夠真正踐行理念、提出解決方案從而營造生態圈的公司更是寥寥無幾。今天,為了深入探索這一行業少數人涉足的前沿領域背後蘊藏的真正涵義,賽迪網團隊走進經綸世紀醫療網路技術(北京)有限公司(以下簡稱“經綸世紀”),與創始人兼首席執行官余中博士進行了深入的交流。

洞悉醫學服務本質是真正的門檻

雖然身處人工智慧醫療領域前沿,但與大多公司言必及人工智慧不同,嚴謹的余中博士絲毫沒有神化AI,上來直截了當地明確了一個事物的邏輯:人工智慧技術不是唯一的解決方案,結合健康醫療行業來説,正確的思路是系統性地進行全局思考,洞察問題本質,進而選擇恰當的解決問題的工具。而人工智慧,恰恰是解決健康醫療問題的一種較好的方法而已。

由此邏輯可以推演,如若缺乏對於醫學服務的獨到見解,解決方案的有效性是難以得到保障的。與人工智慧技術本身相比,對問題深刻到本質的理解才是真正的門檻。

在余中博士看來,當前健康醫療行業的本質問題應是“防大病,管慢病”。所以,經綸世紀以人工智慧技術為支撐,將健康管理作為其健康醫療服務生態系統中重要的一環,制定了為用戶提供“防大病”和“管慢病”的産品方向。

“防大病,管慢病”又該如何理解?余中博士向我們介紹到,這囊括了疾病預測、預防、診療、康復整個醫療全流程的問題。預測和預防,可簡單理解為“防大病”過程;診療和康復,可理解為“管慢病”過程。在日常健康管理中,應該實時監測潛在病變問題,在惡化為大病前及時遏制;對於已然發生的慢性病,應該提供持續的干預與管理,防止慢性病轉為大病並發癥。譬如,當糖尿病病人缺乏有效的日常干預與管理,就很可能造成視網膜病變乃至失明的嚴重後果,一旦轉為這樣的大病,對家庭、社會、國家都是巨大負擔。

在“防大病、管慢病”思路的引導下,依託健康醫療大數據、醫學AI引擎、智慧輔助決策與管理系統三位一體的核心技術,經綸世紀開發的産品和服務包括大數據標準化治理、疾病風險預測模型、疾病臨床路徑管理的虛擬醫生

從交流中可以看到,對於醫學服務本質的理解——“防大病,管慢病”是決定經綸世紀公司發展方向的基因,選擇人工智慧亦非簡單炒作概念,而是切合醫學服務本身特性進行的技術匹配。這也解釋了經綸世紀與其他簡單、一味標榜人工智慧技術強大的創業公司的迥異之處,“雖然這幾年涌現出成百上千的人工智慧公司,追捧技術成為時尚,但這並非是解決健康醫療問題的關鍵,這一點需要特別強調。”

健康醫療大數據治理的“經綸模式”

余中博士在談及選擇人工智慧技術為支撐時,特別提到,對於結構化知識的處理,人工智慧確實更勝一籌,尤其在健康醫療大數據領域。大數據驅動人工智慧,想要達到AI醫療能力的飛躍,數據是根本。

健康醫療大數據首先面臨的重要一環就是數據採集,而經綸世紀可以直接獲取一手、全面的健康醫療數據也成為其一大核心競爭力。目前,經綸世紀有6000萬量級的健康數據做支撐。

關於數據採集,值得一提的是學術帶動模式”。余中博士介紹到,經綸世紀公司以技術合作方的身份幫助健康醫療行業組織開展各項醫學科研課題及應用項目,包括與中國健康促進基金會、中華醫學會、中國臨床腫瘤學會、中國醫師學會等合作的重點科研及適宜技術應用項目,開發健康醫療大數據治理與分析系統平臺,並得以接觸到全國數百家三甲醫院、近6000萬人的體檢及疾病診療大數據。

以科學研究的嚴謹、負責態度投入,前期主動提供免費的大數據治理與分析服務,這是經綸世紀採取的與很多網際網路醫療公司的不同打法。余中博士風趣説道,這是我們需要付的學費,事實證明這個付出是值得的。

大數據治理就是針對數據及數據融合的清洗和治理,包括指標標準化處理、數據標準化處理、數據去重/刪除、數據安全處理等等,只有在數據清洗和治理後,數據才能用於後面的分析與挖掘,建立相應分析模型,開展大數據應用。

經綸世紀與行業組織的專家合作,參照國際、國內有關醫療資訊化標準與指南,制定了適合於大數據應用服務的健康醫療大數據規範,建立統一的描述,非結構化數據結構化轉換與編碼,構建標準的數據庫,在數據庫中將各种醫學參數(指標、症狀、疾病)建立相應對應關係及知識圖譜。構建這個數據清洗系統、知識庫及大數據管理平臺,經綸世紀用了近兩年的時間。余中博士感慨道“開發這個系統的過程中我們不知遇到多少坑,填了多少坑”。這個大數據管理平臺為經綸世紀産品體系的建立奠定了基礎。

有效地預測疾病、並發癥的發病及危險因素相關性,是健康醫療服務中實現“防大病”的關鍵。經綸世紀將海量的醫療數據與機器學習人工智慧相結合,構建疾病預測模型,實現疾病的預測、預防,為政府管理部門決策提供支撐,為國家醫保節省費用提供支援。

全科醫生智慧助手: AI到IA的基層醫療賦能

在訪談交流中,余中博士重點向我們介紹了經綸世紀智慧健康服務機器人,與衛計委及地方政府合作開展“全科醫生智慧助手”的試點工程,目前已在基層開展試點工作,試點結果在年內將對外公佈,推動大範圍的應用推廣。

眾所週知,基層醫療是決定醫療體系服務水準的根本,而目前中國基層醫療醫生水準參差不齊,直接導致常見病診斷不準確或治療欠佳,疾病不能得到有效的早診早治,就可能轉為大病;基層醫療能力欠缺,就必然導致老百姓無論是什麼健康問題都首選三甲醫院,造成醫療資源緊張和極大浪費。強基層,提高基層醫療服務能力、提供質優價廉的醫療服務是”防大病、管慢病”的根本舉措。

“全科醫生智慧助手”機器人擁有對常見疾病診療、慢病管理的自主分析能力,幫助基層全科醫生對患者進行疾病問診、數據採集及常見疾病診斷與治療,遇到不可處理的病症則通過機器人及智慧健康雲服務平臺即時連接專科醫生進行遠端醫療與諮詢服務,並實現相應分診、轉診服務。這樣的人工智慧醫療産品極大“賦能”基層全科醫生,助力完善基層醫療服務模式,實現涵蓋家庭醫生、智慧分級診療、急慢病雙向轉診的創新服務模式。這對於完全依賴醫生從業經驗的健康醫療行業來説,是質變的人類智慧增強,即從AI(Artificial Intelligence)到IA(Intelligence Augmentation)的過程,這也是現階段人工智慧服務人類的最具價值和可行性的路徑。

找到支付方才是硬道理

交流接近尾聲,余中博士談到了公司的商業模式,這亦是最具挑戰的部分。

余中博士強調,經綸世紀不是提供一個簡單的醫療産品,而是打造一個服務的閉環,包含疾病預測、預防、診療、康復,並通過支援全方位的服務,撬動支付方的支付意願。通過不斷的實踐,經綸世紀將以上各部分有機結合起來摸索出一個“多邊市場”的商業模式,付費方包括企業、商業保險、醫保。

對於許多企業來説,員工健康管理是企業所關心的。經綸世紀為企業提供基於人工智慧的疾病篩查、慢病管理服務,在智慧化、用戶體驗、管理效果評估、健康管理組織競賽等方面進行創新開發,更好地滿足企業對員工開展健康管理的需求。

對於商業保險公司來説,控費一直是保險公司的營收關鍵,經綸世紀的大數據疾病風險評估模型、疾病篩查評估、慢病跟蹤管理系統,可助力保險公司提供健康保障與健康管理服務。經綸世紀與保險公司、再保公司合作,開發基於中國人群的健康風險評估模型、核保引擎,用於保險産品設計、差異定價、保險控費。

基於“防大病,管慢病”的核心理念,經綸世紀在人工智慧健康醫療的征途上不斷創新前行。我們期待,在不遠的未來,每個普通民眾都能夠享受到人工智慧醫療服務所帶來的紅利,有效的“防大病,管慢病”的服務體系亦將成為人們健康生活的保障,惠及人人、關懷一生。