如何為臨床提供更有效的智能醫療服務，這家企業給出了答案

2020年，突入其來的新冠疫情將智慧醫療推向快車道。

在5G、新基建的大背景之下，人工智能技術在新藥研發、輔助診斷等領域的突出作用受到廣泛的關注，AI醫療進入快速成長時期。

據艾瑞的《2020年中國AI+醫療行業研究報告》顯示，2019年AI+核心醫療軟件服務整體市場規模達到21億元，同比增速高達93.9%，其中CDSS占比最多，達到55.2%，智慧病案位列第二，占比達到25.5%。由于政策利好及疫情影響，艾瑞推算，2020-2022年的CAGR將達到51.9%，2022年預計市場規模將超過70億元。

盡管市場數據呈現一片藍海之勢，但智慧醫療在不同垂直落地場景下的發展卻也有所不同。

據了解，目前，以CT影像、皮膚影像、眼底篩查、病理影像等為代表的AI+輔助檢查以及CDSS在技術及應用等領域的發展相對較成熟。而在基因檢測、新藥研發、智慧病案、病理影像等領域的AI應用仍舊處于成長期，在院內院外仍處于推廣階段。此外，在數字醫療、手術機器人等應用領域中，AI醫療仍舊處于初期水平。

身處智慧醫療航道上，立達融醫作為專注于復雜慢病臨床路徑數據集成與數據服務的國內領先醫療科技服務公司，以“醫”為主體，利用人工智能、大數據等技術賦能臨床診療、手術、隨訪等臨床路徑，促進臨床工作實現降本增效的作用，改善醫療數據的使用效率。

優化工作效率，使醫護人員更專注于醫療服務是迫切需要解決的問題

如何為醫院提供更有效的智能醫療服務？立達融醫CEO許鈞杰的回答是，從“醫”出發，而這里的“醫”既有深入一線的醫護人員，也有圍繞醫療展開的醫保、科研、質控、管理等工作。

這一想法和許鈞杰的自身經歷不無關系。許鈞杰擁有生物力學、臨床醫學以及心內科等多學科學習背景，在醫療領域及金融領域有豐富的數據分析、學術科研、市場研究等經驗。

在進入醫療一線工作后，許鈞杰觀察到醫護人員們除了要投入臨床工作外，還需要參與大量非臨床事項。如丁香園發布的《調查：醫生工作負荷驚人 疲勞程度較嚴重》報告指出，醫生除了有55%的時間用于坐診，還有40%以上的時間被大量的非臨床事項占據，如行政管理、進修學習、論壇會議、科研等。

“正是因為做了一段時間的醫生，所以深知繁雜、重復的臨床工作給醫生帶來的壓力，而這一切問題，現在都可以用專業的智能化方案來解決。”許鈞杰說道。隨著人工智能、大數據等技術興起和發展，許鈞杰嘗試用“AI+互聯網+應用平臺”的方式，深入專科科室的日常優化臨床工作結構，推動臨床醫護人員的工作效率。2015年，立達融醫正式成立。

在具體切入臨床服務時，立達融醫選擇了從心內科和婦產科出發。對此，許鈞杰表示，當初關注這兩個科室，有四個維度的考量，服務的普及性、疾病的診療效果、疾病的復雜性以及疾病臨床路徑的規范性。

關于疾病診療效果，許鈞杰解釋道，“心內科、婦產科這兩個科室的多個疾病屬于相對復雜的慢性病，疾病門檻較高，但是患者通過用藥、手術等方式治療的效果明顯，可以更有效的輔助患者改善恢復。”此外，疾病臨床路徑的規范性也是立達融醫選擇病種切入的關鍵要素。“西醫體系的發展與進步是以循證醫學與臨床實踐提供有力保障為前提的，規范的臨床路徑，更利于臨床數據的相對統一，在DRGs落地的過程中，單病種單科室數據孤島的問題將會更容易的被智能化服務解決。”

在立達融醫出現之前，也有企業已經從醫療數據服務環節切入智慧醫療賽道，但不同的是，立達融醫從結構化醫療數據采集入手，以臨床數據分析與數據處理為輔助，基于高質量數據的支持幫助臨床數據走向前端應用，提供多場景應用服務。

醫療行業“新基建”：夯實醫療數據的服務基礎

目前，立達融醫已經建立起結構化專科數據庫，并且基于數據庫推出標準化結構化單病種數據一站式解決方案、心內科單科室臨床智能一體化解決方案、婦科單孔腹腔鏡手術數據集成智能解決方案、醫療數據全場景應用解決方案等服務。

對于智慧醫療或者醫療的智能化發展，最基礎且最關鍵的在于其依賴于高質量的醫療數據。目前，國內醫療行業的痛點在于海量的數據難以得到有效利用，一方面，由于現有數據收集、存儲、處理以及管理不規范等問題，導致數據完整性得不到保證；另一方面，跨科室、跨醫院之間的數據標準不統一，存在諸多“數據孤島”。

對此，立達融醫在成立之初，便開始反復研究如何設計搭建結構化專科數據庫既可以保障醫療數據的質量又能夠長期滿足多維場景的應用需求。許鈞杰介紹，經過多方驗證總結，服務臨床的專科數據庫需要具備幾個基本條件，一是數據庫架構的頂層設計可以持續滿足多樣化應用的不同數據需求，這就要求后期采集數據需要具備完整性、真實性以及多維化；二是數據庫架構的設計要遵循國際與國內標準數據庫架構的綜合要求，以滿足國內外醫療數據的標準化與統一化；三是數據顆粒度與數據維度必須遵循單病種臨床路徑，從而實現臨床數據在場景應用中的多元適用性。在以上條件的基礎保障中，將更利于數據采集的質量保證，從而讓醫療數據可以更有效的服務于全域應用場景，從根本上輔助推動國內醫療水平的整體提升。

從“醫”出發，立達融醫的智能一體化解決方案從醫護人員臨床使用入手，覆蓋了從篩查、診斷、入院、術前、手術、術后到隨訪全臨床路徑。具體來說，醫療數據的基礎采集具有兩大特點，在采集端，依照臨床路徑細化數據顆粒度，根據國際臨床數據標準精確標注，從源頭保障數據采集質量；在輸出端，基于完整的、標準化的、結構化的多維原始數據顆粒，可以提取多元的數據組合滿足不同醫療應用需求。

目前，立達融醫諸項服務已經在部分公立三甲醫院投入使用，并逐步推動醫療應用的發展。去年，國內首部對經陰道腹腔鏡手術臨床的專述《經陰道腹腔鏡手術的探索與實踐》一書面世。

據了解，該書的匯編正是基于由婦科單孔腹腔鏡協作組聯合立達融醫共同搭建的全國婦科單孔腹腔鏡智能數據平臺，在大量相關臨床數據長期積累后加以分析應用的研究產出。

立達融醫在做的所有服務都是希望成為幫助臨床工作變得更智能的工具。這個工具對于臨床工作人員來說可以減去繁復、冗雜的人力工作，提高效率；對于行業來說，可以快速、有效地滿足不同醫療應用需求，提供高質量的數據服務支持；對于患者來說，臨床工作的有效管理、科研成果的豐碩產出以及醫療產業生態的良性發展都將更利于解決患者“看病難、看病貴”等問題。

就像是在智慧城市建設中，新基建作為城市基礎環節，為智慧城市的進一步建設奠基，而立達融醫目前所搭建的正如同醫療行業發展的新基建，為智慧醫療打下夯實的地基。

“成立立達融醫的初心，其實也有我個人曾經作為醫生時的一些期許，希望把臨床中的繁雜工作通過某些工具可以一步到位，從而滿足醫生提高醫療服務質量的需求，讓病人也更受益于醫療服務。”許鈞杰說道。