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在已有的信息化基礎建設上、在醫(yī)療服務需求不斷升級的背景下、在大數(shù)據(jù)和人工智能等創(chuàng)新技術不斷融合下，醫(yī)療信息化的范圍與定義也不斷擴大，從院內單機信息化不斷延伸為區(qū)域間、不同機構間數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通與共享應用;從患者的病歷信息，拓展到居民的全生命周期健康數(shù)據(jù)以及與健康息息相關的環(huán)境等信息，成為更加全面、更加數(shù)智化的智慧醫(yī)療建設。

近日，動脈網(wǎng)、蛋殼研究院發(fā)布《智慧醫(yī)療建設：走過數(shù)據(jù)收集與治理階段，正進入醫(yī)療數(shù)據(jù)價值應用“戰(zhàn)場”》報告(以下簡稱“報告”)。醫(yī)渡科技作為首批憑借自然語言處理和知識圖譜等人工智能技術進入醫(yī)療文本數(shù)據(jù)治理的企業(yè)，其在數(shù)據(jù)治理和數(shù)智化應用方面的創(chuàng)新實踐為行業(yè)樹立了典范，在報告中被多次提及，并作為企業(yè)案例重點展示。

高質量數(shù)據(jù)是一切數(shù)據(jù)應用的基礎

報告指出，目前，醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)化，即建立高質量醫(yī)療數(shù)據(jù)庫已逐步成為各醫(yī)療機構、研究學會、藥械企業(yè)及公衛(wèi)監(jiān)管部門的剛需。

醫(yī)療數(shù)據(jù)數(shù)智化應用過程包括數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)治理、模型訓練、應用開發(fā)和應用服務。對于不同類型的數(shù)據(jù)，治理過程往往擁有不同的難點和技術要求。

其中，文本數(shù)據(jù)的治理難點在于術語對齊。文本類數(shù)據(jù)有別于影像，沒有統(tǒng)一的格式且表達非結構化，每個書寫的醫(yī)務工作者對同一名詞有自己的表達習慣，病歷內容主要以大段非結構化文本形式存在。因此，如何對同一名詞的不同表達進行識別并歸類為統(tǒng)一的表述方式，以及從大段非結構化病歷中提取出結構化的信息，是文本類數(shù)據(jù)的治理難點。其中設立術語標準、快速識別文本并歸于相應標準是核心環(huán)節(jié)。

在建立術語標準的環(huán)節(jié)，與臨床各個?？茖＜业木o密合作必不可少，需要充分了解臨床醫(yī)務工作者的語言使用習慣，并從中總結出共性術語庫，才能建立被行業(yè)認可的術語標準，從而在此基礎上進行數(shù)據(jù)的清洗與歸類。而在快速識別文本環(huán)節(jié)考驗的是如何運用人工智能技術提升識別的準確度與速度。

文本數(shù)據(jù)治理需要技術實力、經(jīng)驗積累、臨床專業(yè)資源缺一不可。醫(yī)渡科技作為首批憑借自然語言處理和知識圖譜等人工智能技術進入文本數(shù)據(jù)治理的企業(yè)，目前已攜手行業(yè)專家及疾病聯(lián)盟建立和出版了疾病數(shù)據(jù)標準19本，解決數(shù)據(jù)非標問題;并基于自研垂直領域大語言模型和高質量真實世界研究驗證，不斷迭代提升病歷理解相關技術實力，截至2023年9月，醫(yī)渡科技“醫(yī)療智能大腦”YiduCore已授權處理分析了40多億份醫(yī)療記錄。

以AI技術領跑醫(yī)療數(shù)智化賽道

醫(yī)療領域的高質量數(shù)據(jù)庫作為應用潛力無限的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，經(jīng)其訓練的人工智能與大模型等，能夠在醫(yī)療服務水平、科研水平、管理水平、疾病預防水平等諸多維度帶來極大的質量提升、效率提高以及成本費用的節(jié)約。但產(chǎn)品成熟到商業(yè)落地還需多因素支持，除了產(chǎn)品本身的應用價值，能夠完美解決需求方痛點以外，還需要考量需求方、付費方的急迫程度及意愿強度等。

目前，醫(yī)療數(shù)據(jù)的數(shù)智化應用已逐步在多個應用場景完成市場化驗證。

其中，對于醫(yī)療機構而言，高質量數(shù)據(jù)的最大剛需來自于智慧醫(yī)院建設的需求。針對這一訴求，科室級別與全院級別的數(shù)據(jù)庫建設是解決方案的基礎。在此基礎上，通過人工智能、大模型等技術打造的數(shù)智化應用將助力醫(yī)院專家及醫(yī)療機構相關管理者達成科研及管理訴求。

醫(yī)渡科技正是憑借強大的人工智能技術入局醫(yī)療數(shù)智化應用賽道?；趶姶蟮募夹g實力，醫(yī)渡科技對醫(yī)療機構多源異構數(shù)據(jù)的處理和識別方面有著天然的優(yōu)勢，并且通過??AI??快速掌握各不同醫(yī)療信息系統(tǒng)來源數(shù)據(jù)的存儲與升級邏輯，從而精準、高效地完成高質量數(shù)據(jù)庫建立。此外，基于對數(shù)據(jù)應用的深度理解，可快速將需求方的描述性訴求轉化為“技術語言”，指導具體數(shù)智化產(chǎn)品應用的開發(fā)，以極佳的交互體驗滿足醫(yī)療數(shù)據(jù)數(shù)智化應用需求。

報告指出，目前醫(yī)渡科技已在高質量醫(yī)療數(shù)據(jù)庫建設領域穩(wěn)定了頭部地位，為94家高水平三甲醫(yī)院提供了智能化解決方案，助力其在研究、臨床診斷和治療、醫(yī)院管理方面提升效率與質量;尤其在科研方面，醫(yī)渡科技憑借先進的自然語言處理技術及對于疾病的深度理解，為不同的臨床科室建設了240+個單中心專病數(shù)據(jù)庫，為10+家國家疾病臨床研究中心建設了多中心專病數(shù)據(jù)平臺，覆蓋血液、腫瘤、心血管及眼科等領域的80+疾病。高質量的疾病數(shù)據(jù)庫為臨床科研提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎，大幅度提升臨床科研的效率及質量。

除落地醫(yī)療機構外，數(shù)據(jù)資產(chǎn)商業(yè)化應用落地的另一優(yōu)勢場景是藥物研發(fā)。眾所周知，藥物研發(fā)環(huán)節(jié)高投入、高風險、長周期且成功率低，藥物的研發(fā)環(huán)節(jié)有著極強的醫(yī)療數(shù)據(jù)數(shù)智化應用的“需求”，且擁有雄厚的支付實力，是優(yōu)勢的應用落地環(huán)節(jié)。

目前，在智慧醫(yī)療建設服務企業(yè)，用技術推動高質量數(shù)據(jù)庫應用，助力醫(yī)藥企業(yè)在藥物設計、臨床方案設計、方案可行性驗證、臨床試驗、數(shù)據(jù)分析等藥物研發(fā)全流程助力企業(yè)降本增效并已取得顯著成績，該類應用正快速成熟，成為醫(yī)療數(shù)據(jù)服務企業(yè)優(yōu)勢的、重要的收入和現(xiàn)金流來源。以醫(yī)渡科技為例，其生命科學解決方案板塊前十大客戶收入留存率達??128.2%。

持續(xù)完善數(shù)據(jù)應用商業(yè)閉環(huán)

報告指出，醫(yī)療行業(yè)因其復雜性、特殊性和專業(yè)性，對于新興技術的應用與融合往往經(jīng)過更嚴謹?shù)目剂?，也因此技術落地相較其他行業(yè)周期更長。2015年前后，人工智能的應用開始逐步滲透到醫(yī)療行業(yè)，企業(yè)憑借技術實力或數(shù)據(jù)基礎，開始加速對醫(yī)療的理解或對技術的運用，探索人工智能與醫(yī)療數(shù)據(jù)應用的有效結合方式。數(shù)據(jù)治理，打造高質量、可應用的數(shù)據(jù)庫是這一探索的基石。

高質量數(shù)據(jù)庫的成功建立，需要掌握臨床醫(yī)療數(shù)據(jù)書寫習慣、留存方式，需要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)治理標準并需要足夠強大的技術實力快速處理海量的數(shù)據(jù)。這需要專業(yè)、技術和時間的積累。經(jīng)過近年人工智能的快速發(fā)展、政策的大力支持，企業(yè)“熬”過了積累期，目前高質量數(shù)據(jù)庫建立的條件與能力已成熟，基于此的數(shù)據(jù)價值應用也因此進入了快速發(fā)展通道，開始在多應用場景商業(yè)化落地。

醫(yī)渡科技作為醫(yī)療數(shù)據(jù)治理領跑者，自2014年成立以來，截至2023年9月30日，已授權處理分析了40多億份醫(yī)療記錄，在醫(yī)學知識、知識圖譜和高質量醫(yī)療數(shù)據(jù)處理能力上都擁有大量積累。“熬”過積累期的醫(yī)渡科技，正在加速完善針對醫(yī)療機構、藥械企業(yè)、醫(yī)療保險等的數(shù)據(jù)服務商業(yè)閉環(huán)。

“醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺和解決方案”為醫(yī)院、監(jiān)管機構及政策制定者提供數(shù)據(jù)驅動的解決方案，總體覆蓋醫(yī)療機構 1700 余家、監(jiān)管機構及政策制定者38個。

“生命科學解決方案”服務于藥械企業(yè)，全面支持藥物臨床研發(fā)、真實世界研究和商業(yè)化??的全流程，為企業(yè)降本增效，助力藥械企業(yè)從研發(fā)到商業(yè)化的全面成功。目前已擁有 131 家活躍生命科學領域客戶，且前十大客戶收入留存率達 128.2%。

“健康管理平臺和解決方案”涵蓋了慢病管理、商保及惠民保等，為居民提供閉環(huán)健康管理。目前，惠民保服務已經(jīng)累計覆蓋 4 省 12 市;“血糖管理軟件”于??2022 年獲二類醫(yī)療器械證，并被納入天津惠民保健康管理付費服務、入選海南省“2+3”健康服務包項目。

此外，醫(yī)渡科技于2023年發(fā)布了自研的醫(yī)療垂直領域大語言模型，持續(xù)迭代YiduCore核心算法，并基于大模型技術，對原有的數(shù)據(jù)治理、醫(yī)院管理、臨床科研、臨床診療等多個場景的解決方案進行了煥新升級。

未來，圍繞幫助醫(yī)療機構更高效、高質量運轉，幫助患者更便捷、精準就醫(yī)，幫助企業(yè)更極致降本增效，幫助相關監(jiān)管部門更實時把控情況并制定相關決策等維度，醫(yī)療數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應用價值將被不斷挖掘，商業(yè)化落地場景也會逐步增多。憑借先行者優(yōu)勢，在這場醫(yī)療數(shù)據(jù)價值應用“戰(zhàn)場”上，醫(yī)渡科技具備強勁競爭力。

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原文轉自：咸寧新聞網(wǎng)