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CHIMA 2019:一场“智慧医院”主题下的信息技术狂欢

来源:晰数塔互联网快讯 时间:2019年07月06日 14:46

编者按:本文来自微信公众号“动脉网”(ID:vcbeat),作者郝雪阳 赵泓维,36氪经授权发布。

“3月18日,国家卫生健康委办公厅关于印发医院智慧服务分级评估标准体系(试行)的通知。 卫健委按照患者诊前、诊中、诊后各环节应涵盖的基本服务内容,结合医院信息化建设和互联网环境,确定5个类别共17个评估项目。 在此背景下,智慧医院,无疑成为2019年整个医疗信息化行业的主题。 本次CHIMA大会,也不例外。 ”

CHIMA 2019:一场“智慧医院”主题下的信息技术狂欢

每次参加CHIMA,都像是一场幸福的煎熬。眼花缭乱的企业展台、各色主题的分论坛,让人在不知不觉间,完成日行10里的“瘦身计划”。

7月5日,2019中国医院协会信息网络大会(CHIMA 2019)在厦门如期举行。从C4大门步入展厅,智慧医疗、智慧服务、智慧医院相关的宣传标语,迅速占据着你的视野。

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一些企业的宣传标语

动脉网记者观察发现,以智慧医院为核心,在“智慧医疗”、“智慧服务”、“智慧管理”三大规划中,参展公司根据自己所擅长,各自推出了病历质控、智慧病房、智慧服务解决方案等相关产品。

嘉和美康一位负责人告诉我们:“在智慧医院建设的大趋势下,公司的智能化病历内涵质控系统、CDSS产品被划到了智慧医疗下面,移睿互联网医院解决方案、云病历等则被划到了智慧服务下。且公司正在积极为0-5级的智慧服务测评案例申报做筹备。”

做电子病历起家的医利捷,也受智慧医院的互联互通成熟度测评需求影响,将业务重心转移到了医院信息集成平台上。

可以预见,在未来几年内,以智慧医院为核心的医疗信息化建设,还将深入影响一大批医疗信息化公司的业务方向。

医疗物联网企业渐成C位?

在CHIMA 2019展会上,我们能很明显地注意到,150家参展企业中,包括联新、昂科、霍尼韦尔、联众智慧在内的一批医疗物联网公司,正逐渐占据智慧医院建设下的C位。

在2019年4月,卫健委的官方解读会议中,给对应“智慧管理”的评级标准做了预告,有专家表示,该标准有望在2019年出台。所谓“智慧管理”,通常涉及医院的药品、耗材、检验试剂、医疗废弃物,以及患者被服等物资管理,甚至包括医院后勤的水电气管理等。

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一些涉及医疗物联网业务的企业

联众智慧的销售人员告诉动脉网记者:“在智慧医院建设的大环境下,作为医疗软件企业代表的联众智慧,今年也开始重点推智慧病房、智慧护理相关的医疗物联网产品。”由此可见,医疗物联网企业有望成为智慧医院建设中主要的受益方之一。

智慧临床依然是热点

2019年,临床信息化也是一个刀光剑影不断的领域。以巨头东软为例,基于现有的专科产品组合,东软在做面向场景的疾病解决方案,目前已确立了12条产品线。

这12条临床医疗业务线又被分为两大域:一个域是诊断域,如检验、放射、超声、病理、内镜、核医学、电生理等;另一个域是治疗域,如麻醉与围术期医学、重症医学、透析、介入等。

特别是手麻和重症领域,据业内人士反应,今年的竞争非常激烈。一进展会大门就能看到的达实久信,便重点在推广其智慧手术室和重症的相关产品。

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达实久信的智慧手术室产品

其他如麦迪科技和恒新天朗,也是本次展会上重症系统、数字化手术室的代表性企业。

2018年,中国医院协会信息管理专业委员会推出的《2017-2018中国医院信息化状况调查报告》中,对临床系统目前在各等级医院的应用情况进行了调查。

根据数据来看,病理、手麻等系统在国内三级医院的应用比例均未超过40%。三级以下医院更是连20%都不到。未来几年,智慧临床市场将迎来高速增长期。

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数据来源:《2017-2018中国医院信息化状况调查报告》

主流人工智能企业一个也不缺席

在大会主题学术报告环节,针对人工智能技术在医疗行业应用的状况以及关键,中科院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹教授做了详细介绍。

张钹院士指出,人工智能在医疗健康中的应用主要集中在智慧医院、辅助医疗、虚拟护理等领域,应用的一个重点是建立互信与安全的人机协同医疗健康体系,提供安全、可信、可靠与高效的AI技术。

他强调,AI技术将改变医学的整个形态,应用的关键一点是必须解决互信的问题,建立可信可解释的医疗系统。同时,他还呼吁,人工智能在医疗行业的应用中,医务人员要参与重视起来,这至关重要。

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中科院院士、清华大学人工智能研究院院长张钹教授

正所谓“大AI无疆”,相比于去年,动脉网看到了更多的企业将“AI”、“智能”等字样刻在了展台之上。这些企业不仅包含推想科技、汇医慧影这样以AI发源的初创公司;也包含惠每医疗、大数医达、森亿智能等由信息化技术向AI技术推进的创新企业,还有不少大型信息化企业也将AI列入了自己的战略地图。

从整体上看,这些技术包含两个方向:服务于智慧医院建设与服务于医院数据中心建设。

以推想科技与汇医慧影为例,这两个以影像为主的AI头部企业,正在将目光转向医疗影像大数据的处理,向医院提供AI数据质控、影像云平台、辅助诊断等业务的同时,打造科研平台,为医生提供科研辅助服务,丰富智慧医院的内涵。

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推想科技与汇医慧影展台

由于医疗与计算机两个领域天然的隔阂,医生难以从事计算机工作,程序员也难以攻克医疗难题。但科研市场摆在这里,正是因为两个方向均存在困难,只要有一方愿意突破障碍,必然能够收获巨大的收益,这正是AI企业的逻辑。

为什么大家都做科研平台?

一是因为高分SCI论文都需要巨大的数据集;

二是因为大量知识文献的积累需要新式的数据处理工具对知识库进行调阅。

这些都是医生的真实需求,企业的对症下药不仅更有可能收到回报,同期收获的人脉与数据也是企业的重大动力。

另一个趋势是科室内的语音交互技术的升级,这一技术主要用于医生。从现场情况来看,提供语音类AI产品的展台人流络绎不绝。

但AI语音技术受到专业词汇、科室、口音等诸多因素影响。对于这些因素所造成的问题,云知声打造了“通用数据库+个性化数据库”双库结合的方案,在以低成本保证AI技术通用性的同时保证语音识别的质量。

相比之下,爱医声直接根据不同科室打造不同的语音交互系统,如围手术期智能交互系统、护士站智能交互系统、医生站智能交互系统等,直击具体场景。

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云知声展台

此外,很多专科专病场景也出现了AI的身影,如处方/医嘱前置、实时审核、肿瘤手术导航……,当然,在智慧医疗的潮流之下,还有很多医疗场景将经历智能化的转型。

再看新一代医院数据中心建设,自然语义处理(NLP)成为了支持建设的核心力量。

回想去年CHIMA,基于AI的CDSS系统这一提法仅出现于森亿智能、惠每医疗等数个企业,而如今几乎所有参展企业都用到了AI赋能下的CDSS。当然,不同企业背后的数据库仍存在较大差异。

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森亿智能和惠每展台

这一趋势与国家卫健委医政医管局发布的《关于进一步推进以电子病历为核心的医疗机构信息化建设工作的通知》不无关系。这条通知的下达意味着医院的CDSS水平将与医院的评级(HIMSS、电子病历分级评价)、医院绩效考核挂钩。

由NLP延伸,另一个应用场景在于信息质控,其中较为广泛的应用是病案的质控,这一细分领域的发展背后是巨大的人才需求。

一方面,病案质控对质控员的能力有着极高的要求,合格的质控员需具有临床背景——华西医院质控岗位招聘公告中便要求应聘者具有“硕士及以上学历”、“临床医学及相关专业背景”。这样的招聘要求并不低,甚至比很多城市中心医院的临床科室招聘要求都高了许多。在中国医疗资源严重缺失的背景下,优秀的临床医学生尚不能满足临床需求,离开临床专职质控,无论是管理层还是医生本人都难以接受。

另一方面,一份病案长达数十页至上百页不等,人工质控需要花费大量的时间,且即使是经验丰富的医师也很难短时间从大量资料中找出其中的错误,很多错误需要质控人员联系病案中的各个部分才能找出,这无疑对质控员的各方面能力都提出了极高的要求。

所以,人工智能的介入无疑为医院解决了一个大麻烦。但从质量上看,现有的AI病案质控产品主要用于性别纠错、语病纠错、前后病史不一致等信息矫正,要实现无人看管的病案质控,人工智能无疑还有一条很长的路要走。

相比与去年CHIMA,AI的出场率高了很多。但从目前来看,这些变革还没有为医院带来大规模的效率提升。这说明AI产品的成熟度仍有待提升、AI的应用场景也有待扩充。

“星味儿”略显平淡

或许是对国外企业的吸引力不足,CHIMA 2019亮相的“洋”企业只有寥寥数家。在主会场,我们只发现了法国耐克森、戴尔、GE医疗等几家企业的身影。

其中,耐克森展出了其医院综合布线系统,戴尔则展出了现代数据中心方案等产品。两家公司更偏向于基础设施建设,产品并未涉及应用层面。

CHIMA 2019:一场“智慧医院”主题下的信息技术狂欢

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法国耐克森和戴尔的展台

而GE医疗展出的智能设备管理系统,其实算不得新事物。早在2018年,动脉网便报道过它。在智慧医院的主题下,这款产品也自然被其归类到智慧管理的范畴中。

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GE医疗的展台

除了“洋味儿”不足,“星味儿”也稍略显平淡。医疗信息化第一梯队的企业如东软、卫宁、创业、医惠等,均未见踪影。动脉网猜测,估计是CHIMA与6月西安那场信息化大会时间相隔太近所致。

纵观本次大会的趋势可以看出,智慧医院建设,主要是信息数据的智慧,让无生命的物体能传递信息,其次是智能辅助的范围扩大。智能辅助、CDSS,早些年只是针对医技科室。而现在,正逐渐扩大到临床的专科专病上。未来,也有机会扩展到后勤的人、财、物管理等方面。

数据,正变得越来越重要。因为无论哪种进化,都是以数据为基础。CDSS要数据、AI影像要数据、物联网产生数据,也要用数据。无数据,不智慧。

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