持续赋能医院高质量建设 构建新型数据加工厂 (持续赋能医院高质量发展)

文章编号:37651 资讯动态 2024-11-30 汇医慧影 医疗数字化 AI算法模型

近日,全球著名咨询提供商IDC发布了《中国医疗软件解决方案市场预测,2022—2026》报告

报告中指出:中国医疗行业IT支出在2021年达到494.0亿元人民币,预计到2026年将会达到920.7亿元人民币;2021年医疗软件解决方案的总体市场规模为160.4亿元人民币,比上一年增长14.5%,预计到2026年市场规模将达到296.1亿元人民币。

医疗软件在未来五年将迎来市场蓝海,数据价值正在成为行业共识。

数据价值焕发,市场蓝海充满想象

2021年,我国发布了《公立医院高质量发展》重要指示,其中提到公立医院在十四五时期的“三个转变”:

公立医院发展方式从规模扩张转向提质增效;

运行模式从粗放管理转向精细化管理;

资源配置从注重物质要素转向更加注重人才技术要素。

信息化手段成为公立医院实现三个转变的重要手段,也是建设健康中国的重要支撑。

构建新型数据加工厂,持续赋能医院高质量建设

在互联网、5G、新基建的时代背景下,社会数字化程度越来越高,数据已经成为机构的核心资产。

在过去的医疗信息化建设浪潮中,医院的HIS、EMR等系统建设成熟度非常高,另外各种大型影像器械工作过程中留下了大量的影像资料。这些数据价值“封印”在医院系统内,在未来将成为医院核心竞争力、医学科研发展的强大动力。

医疗数字化新标准:可利用、可挖掘、可持续

医院数据利用需要强大的分析平台作为支撑,平台需要具备先进的数据挖掘模型、同时可以支撑医院内各种类型的高通量数据训练。

同时,数据也不仅仅是“信息科”的工作,越来越多的临床业务部门也开始重视数据价值。

如何用低成本搭建一个可以最大化挖掘数据价值的全院科研平台,是医院数字化转型的关键。

构建新型数据加工厂,持续赋能医院高质量建设

从更长远的决策来讲,医院数字化建设应以数据持续利用为目的,通过数据中台提供的工具、方法和运行机制,把数据变为能够持续利用、发掘和开放的服务能力,让数据更方便地被业务所使用,实现场景数据化、数据服务化、数据服务智能化。

恰如广州市妇女儿童医疗中心信息数据中心主任曹晓均所表示的,医疗AI与业务场景的无缝结合一定是大势所趋。在这个大趋势中,汇医慧影通过持续的影像数据技术为医院的数字化、智慧化建设赋能。

新一代AI数据中台

目前数据挖掘分析平台备受瞩目,在影像数据中台的探索和应用中也不乏Al影像企业的身影。

传统AI影像企业拥有大规模的算法训练能力,以汇医慧影为代表的Al企业率先聚焦在影像数据挖掘,将算法能力赋能医院,为医院建设新一代数据中台。

汇医慧影新一代数据中台以人工智能算法模型为基础,通过数据中台赋能,可以使医院业务系统拥有“全维度”、“智能化”的能力,系统从信息化升级成为一个智能化的业务系统,“新一代”强调“全周期”、“全院”、“全流程”。

构建新型数据加工厂,持续赋能医院高质量建设

中华医学会放射学分会主任委员刘士远曾在一次演讲中提到:在AI模型的研发阶段,数据也是一大难题。

首先是现在普遍缺乏标准化高质量的训练数据,国内外虽然有很多公开的数据库,但是存在同质化和人种差异等问题。

而且各家人工智能企业和机构采用的训练数据集标准多样,系统偏差较大,整个行业缺乏医学图像和疾病征像的统一认识。

最后,整个行业的医疗数据保护和监管措施也是缺失的,数据不能被溯源,也就缺乏合法性和可分享性。还有就是伦理问题,业内缺乏对数据使用标准的判断依据,在现有的法律基础上寻找合规使用和分享数据的渠道,也是迫在眉睫的一件事情。

他建议到,要构建标准库,离不开医生的参与。要形成与AI研发相关的标准和数据,需要在图像的采集环节,标准库的构建环节,病种的分布以及各种描述术语等等都要达成一定的共识。

在过去的十年,人工智能专注提供辅助决策或筛查。在“十四五”规划时期,人工智能转变为以数据为中心,将AI能力贯穿产学研用,推动医院高质量发展。

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