近日，全球著名咨詢提供商IDC發(fā)布了《中國醫(yī)療軟件解決方案市場預測，2022—2026》報告。
報告中指出：中國醫(yī)療行業(yè)IT支出在2021年達到494.0億元人民幣，預計到2026年將會達到920.7億元人民幣；2021年醫(yī)療軟件解決方案的總體市場規(guī)模為160.4億元人民幣，比上一年增長14.5%，預計到2026年市場規(guī)模將達到296.1億元人民幣。
醫(yī)療軟件在未來五年將迎來市場藍海，數據價值正在成為行業(yè)共識。
2021年，我國發(fā)布了《公立醫(yī)院高質量發(fā)展》重要指示，其中提到公立醫(yī)院在十四五時期的“三個轉變”：
公立醫(yī)院發(fā)展方式從規(guī)模擴張轉向提質增效；
運行模式從粗放管理轉向精細化管理；
資源配置從注重物質要素轉向更加注重人才技術要素。
信息化手段成為公立醫(yī)院實現三個轉變的重要手段，也是建設健康中國的重要支撐。
在互聯網、5G、新基建的時代背景下，社會數字化程度越來越高，數據已經成為機構的核心資產。
在過去的醫(yī)療信息化建設浪潮中，醫(yī)院的HIS、EMR等系統(tǒng)建設成熟度非常高，另外各種大型影像器械工作過程中留下了大量的影像資料。這些數據價值“封印”在醫(yī)院系統(tǒng)內，在未來將成為醫(yī)院核心競爭力、醫(yī)學科研發(fā)展的強大動力。
醫(yī)療數字化新標準：可利用、可挖掘、可持續(xù)
醫(yī)院數據利用需要強大的分析平臺作為支撐，平臺需要具備先進的數據挖掘模型、同時可以支撐醫(yī)院內各種類型的高通量數據訓練。
同時，數據也不僅僅是“信息科”的工作，越來越多的臨床業(yè)務部門也開始重視數據價值。
如何用低成本搭建一個可以最大化挖掘數據價值的全院科研平臺，是醫(yī)院數字化轉型的關鍵。
從更長遠的決策來講，醫(yī)院數字化建設應以數據持續(xù)利用為目的，通過數據中臺提供的工具、方法和運行機制，把數據變?yōu)槟軌虺掷m(xù)利用、發(fā)掘和開放的服務能力，讓數據更方便地被業(yè)務所使用，實現場景數據化、數據服務化、數據服務智能化。
恰如廣州市婦女兒童醫(yī)療中心信息數據中心主任曹曉均所表示的，醫(yī)療AI與業(yè)務場景的無縫結合一定是大勢所趨。在這個大趨勢中，匯醫(yī)慧影通過持續(xù)的影像數據技術為醫(yī)院的數字化、智慧化建設賦能。
新一代AI數據中臺
目前數據挖掘分析平臺備受矚目，在影像數據中臺的探索和應用中也不乏Al影像企業(yè)的身影。
傳統(tǒng)AI影像企業(yè)擁有大規(guī)模的算法訓練能力，以匯醫(yī)慧影為代表的Al企業(yè)率先聚焦在影像數據挖掘，將算法能力賦能醫(yī)院，為醫(yī)院建設新一代數據中臺。
匯醫(yī)慧影新一代數據中臺以人工智能算法模型為基礎，通過數據中臺賦能，可以使醫(yī)院業(yè)務系統(tǒng)擁有“全維度”、“智能化”的能力，系統(tǒng)從信息化升級成為一個智能化的業(yè)務系統(tǒng)，“新一代”強調“全周期”、“全院”、“全流程”。
全周期：中臺價值貫穿數據采集、數據治理、數據利用、數據存儲，讓數據價值得到充分的利用和發(fā)揮，醫(yī)院無需采購多個系統(tǒng)集成；
全院：匯醫(yī)慧影數據中臺包含影像、病理多種數據類型，可以支持醫(yī)院全科室應用；
全流程：中臺下可對接數據產生系統(tǒng)，上可鏈接AI、科研平臺。匯醫(yī)慧影在中臺之上搭建了多病種AI輔助診斷平臺和大數據科研平臺，為業(yè)務提供全流程服務。
中華醫(yī)學會放射學分會主任委員劉士遠曾在一次演講中提到：在AI模型的研發(fā)階段，數據也是一大難題。
首先是現在普遍缺乏標準化高質量的訓練數據，國內外雖然有很多公開的數據庫，但是存在同質化和人種差異等問題。
而且各家人工智能企業(yè)和機構采用的訓練數據集標準多樣，系統(tǒng)偏差較大，整個行業(yè)缺乏醫(yī)學圖像和疾病征像的統(tǒng)一認識。
最后，整個行業(yè)的醫(yī)療數據保護和監(jiān)管措施也是缺失的，數據不能被溯源，也就缺乏合法性和可分享性。還有就是倫理問題，業(yè)內缺乏對數據使用標準的判斷依據，在現有的法律基礎上尋找合規(guī)使用和分享數據的渠道，也是迫在眉睫的一件事情。
他建議到，要構建標準庫，離不開醫(yī)生的參與。要形成與AI研發(fā)相關的標準和數據，需要在圖像的采集環(huán)節(jié)，標準庫的構建環(huán)節(jié)，病種的分布以及各種描述術語等等都要達成一定的共識。
在過去的十年，人工智能專注提供輔助決策或篩查。在“十四五”規(guī)劃時期，人工智能轉變?yōu)橐詳祿橹行?，將AI能力貫穿產學研用，推動醫(yī)院高質量發(fā)展。
