本文內(nèi)容來自迪安診斷流程與數(shù)智中心副總經(jīng)理范曉華在“共建數(shù)字生態(tài)-2025醫(yī)藥數(shù)字化巡展之走進迪安診斷”活動上的分享
范曉華 迪安診斷 流程與數(shù)智中心副總經(jīng)理
大家好，我是范曉華。非常歡迎各位專家到訪迪安診斷，也非常榮幸能夠帶來本次分享，今天的分享內(nèi)容我將聚焦于迪安診斷的數(shù)字化戰(zhàn)略，以及在大數(shù)據(jù)和AI領(lǐng)域的布局，希望能夠為大家?guī)硪恍┙梃b。
首先簡要介紹一下迪安診斷公司及目前業(yè)務(wù)情況。
迪安診斷技術(shù)集團股份有限公司以第三方診斷服務(wù)為核心業(yè)務(wù)，致力成為“醫(yī)學(xué)診斷智能解決方案引領(lǐng)者”。公司創(chuàng)立于1996年，以“讓國人平等地分享健康”為使命，積極布局產(chǎn)業(yè)生態(tài)鏈，業(yè)務(wù)涵蓋醫(yī)學(xué)診斷服務(wù)、診斷技術(shù)研發(fā)、診斷產(chǎn)品生產(chǎn)及營銷、司法鑒定、健康管理、冷鏈物流等領(lǐng)域。從成立到上市，迪安診斷持續(xù)聚焦核心業(yè)務(wù)，服務(wù)對象主要是三甲醫(yī)院和相關(guān)醫(yī)療機構(gòu)，其開設(shè)的檢測項目非常多，數(shù)量可以達到三甲醫(yī)院的三到四倍。為了滿足檢測需求，我們搭建了豐富的醫(yī)學(xué)技術(shù)平臺，此外還建立了臨床基因組中心、血液診斷中心、臨床質(zhì)譜中心、感染性疾病檢測中心、病理診斷中心、神經(jīng)免疫檢測中心等6大中心，有效覆蓋基因類、血液類、感染類、免疫類等檢測項目，同時對于腫瘤、感染、慢病、婦幼遺傳等重點學(xué)科，也實現(xiàn)了全方位的覆蓋。
我們的研發(fā)中心下設(shè)醫(yī)學(xué)轉(zhuǎn)化中心，基于技術(shù)可行性、商業(yè)價值和市場潛力等維度開展概念驗證，協(xié)同醫(yī)療機構(gòu)科研人員邁出科技成果轉(zhuǎn)化的“最先一公里”。同時結(jié)合迪安診斷產(chǎn)學(xué)研醫(yī)一體化的能力，促進了科研成果從專利、樣品到產(chǎn)品的轉(zhuǎn)化閉環(huán)，實現(xiàn)科技創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有機融合。
另外我們還設(shè)有獨立的醫(yī)學(xué)檢驗中心和醫(yī)學(xué)實驗室，作為一家檢測企業(yè)，迪安診斷在全國范圍內(nèi)的樣本量非常大，也積累了大量的數(shù)據(jù)，隨著AI和大數(shù)據(jù)的快速發(fā)展，我們也在思考和探索如何發(fā)揮數(shù)據(jù)的價值，將大數(shù)據(jù)和AI應(yīng)用到日常檢測中，未來應(yīng)用到臨床醫(yī)學(xué)的診療和治療中。
從業(yè)務(wù)模式的角度來說，迪安診斷與常規(guī)藥企也有不同，“合作共建”是迪安診斷業(yè)務(wù)模式最大的特點。通過服務(wù)各級醫(yī)療機構(gòu)，共建運營體系、集約化供應(yīng)鏈平臺、信息化建設(shè)能力，導(dǎo)入迪智?服務(wù)，以“服務(wù)+產(chǎn)品+數(shù)字化”整體化解決方案，對實驗室建設(shè)和運營提供全方位的咨詢和管理輸出，滿足客戶的技術(shù)、質(zhì)量和管理能力提升需求，有效助力企業(yè)助力實現(xiàn)降本增效。
在大健康行業(yè)，企業(yè)對于精準的需求也在不斷提升，迪安診斷精準醫(yī)學(xué)中心以基因組學(xué)、代謝組學(xué)、蛋白組學(xué)等多組學(xué)技術(shù)平臺力量為支撐，結(jié)合生物樣本庫、醫(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)平臺資源優(yōu)勢，提供平臺建設(shè)、運營服務(wù)、科研轉(zhuǎn)化等實驗室整體解決方案，有效提升醫(yī)院精準診斷技術(shù)，助力精準醫(yī)學(xué)在臨床及科研上的應(yīng)用。
講到AI+大數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)智化戰(zhàn)略模式，我認為首先應(yīng)明確IT的定位?？陀^來看，IT的定位會隨著組織和環(huán)境的變化不斷演進，過去IT的角色更像是“網(wǎng)管”，而今天對于IT的需求是提供服務(wù)，從成本中心轉(zhuǎn)型為利潤中心，并且從支撐業(yè)務(wù)走向持續(xù)創(chuàng)新。
因此我們通過”一體兩翼”的戰(zhàn)略，將AI和大數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)和驅(qū)動，對內(nèi)進行卓越賦能，對外為客戶提供解決方案的支撐，將IT的產(chǎn)出作為產(chǎn)品輸出，為客戶帶來價值。
1、用一場大賽激勵協(xié)同創(chuàng)新
AI賦能卓越運營，主要是企業(yè)內(nèi)部。當(dāng)ERP、CRM、EHR等系統(tǒng)將企業(yè)的流程驅(qū)動起來以后，如何通過AI來賦能？我們認為首先要從每一個員工開始。因此我們舉辦了「未來定義者計劃」的首屆AI訓(xùn)練營及創(chuàng)新大賽活動。此次活動覆蓋全集團及子公司，職能條線申報項目31個，入圍決賽項目18個，孵化了一批創(chuàng)新案例和先鋒員工。
每周五我們還會開展一個1-2小時的技術(shù)培訓(xùn)會，所有員工都可以報名和參與學(xué)習(xí)，在過程中，我們會選拔出各自條線中想要改善的點子，例如項目管理協(xié)同和數(shù)據(jù)自動化分析處理等都是一些實際工作中的需求。同時我們與人力協(xié)調(diào)，選拔出先進個人。整體來說目前的反響還是比較不錯的。
2、AI訓(xùn)練營為迪安診斷帶來的“改變”
我們的AI訓(xùn)練營聚焦六大業(yè)務(wù)條線、九大核心場景。開展AI提效試點應(yīng)用，從個人效率革命到組織降本提質(zhì)增效，使創(chuàng)新落地為實際生產(chǎn)力。通過訓(xùn)練營，我們做了企業(yè)級的AI助理，“財智小C”以AI驅(qū)動財務(wù)答疑提效7.5倍，支持7×24小時響應(yīng)，周服務(wù)能力達150人次。
舉例來說，過去如果有人有財務(wù)相關(guān)的問題，是通過手冊和員工須知來答疑，但效率非常低。通過AI助理，能夠非常方便的輔助業(yè)務(wù)，用戶提出的問題AI助手能夠自動進行回答，這加快了共享中心的響應(yīng)速度。此外機器人能夠提供7×24小時的工作，全天候進行服務(wù)，隨時幫助用戶解決問題。
據(jù)我了解，很多企業(yè)都在推進AI助理相關(guān)的建設(shè)，AI背后我們看到的痛點和挑戰(zhàn)是企業(yè)知識庫的搭建，目前我們還沒有形成大而全的統(tǒng)一知識庫，而是分模塊各自建設(shè)各自的學(xué)科，不同的部門有不同的工作習(xí)慣，我們希望未來能夠?qū)⒍嘀R庫變?yōu)槌墒斓慕y(tǒng)一知識庫，將散落在各個部門的工作方式收集起來，整合為企業(yè)級的大型知識庫。
對于檢測企業(yè)來說，質(zhì)量是生命線，所以對于質(zhì)量的把控是尤為重要的，我們通過構(gòu)建質(zhì)量工作臺，實現(xiàn)質(zhì)量問題的全流程閉環(huán)管理，顯著提高問題處理的效率與規(guī)范性。同時搭建交付中心重點任務(wù)跟進平臺，直觀展示進展，自動提醒與派發(fā)任務(wù)，減少人工干預(yù)，保障執(zhí)行時效與準確性。在自動化方面，我們借助RPA能力，進行數(shù)據(jù)的處理。此外通過RPA與AI表格實現(xiàn)實驗室數(shù)據(jù)的自動比對與自動審核推送，提效80%。
1、從算力、數(shù)據(jù)、模型到應(yīng)用的AI全棧布局
在數(shù)據(jù)筑基釋放要素價值板塊，我們希望能夠?qū)?/span>AI整合進來，在數(shù)據(jù)層和AI模型上做了很多研發(fā)和設(shè)計。從算力、數(shù)據(jù)、模型到應(yīng)用的AI全棧布局，希望未來能夠?qū)?shù)據(jù)不僅用于檢測工作，甚至可以應(yīng)用到合作伙伴的科研和臨床中。
2、全生命周期數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理
我們自研了醫(yī)檢大數(shù)據(jù)平臺，經(jīng)過幾十年的數(shù)據(jù)積累，將多模態(tài)數(shù)據(jù)整合起來，用數(shù)據(jù)工程的方式實現(xiàn)資源化，這也契合了我們在建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺時不僅想要打造一個數(shù)據(jù)庫，而是要實現(xiàn)資源利用的初衷和前瞻性布局。通過數(shù)據(jù)產(chǎn)品目錄，數(shù)據(jù)集的管理，來形成資產(chǎn)化的運作。
目前我們的醫(yī)檢大數(shù)據(jù)平臺，數(shù)據(jù)自動對接超過5000+家各類醫(yī)院、疾控中心、體檢中心、科研單位等機構(gòu)，最后通過結(jié)合AI，貫通上下游全鏈路數(shù)據(jù)的自動化對接體系，構(gòu)建迪安醫(yī)檢大數(shù)據(jù)平臺的全域數(shù)據(jù)匯聚能力。
3、啟迪索微-流式DiFlowAI
我們在模型層自研了啟迪索微多模態(tài)大模型，這并不是一個通用的大模型，而是把它作為一個垂直切口，作為一個領(lǐng)域去開發(fā)。例如做流式DiFlowAI，該AI模型在這個領(lǐng)域上用臨床樣本的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，做出流式細胞的分析，自動化的數(shù)據(jù)讀取與分析，樣本分析效率大大提升。
4、啟迪索微-細胞病理基礎(chǔ)模型
另外一個模型是細胞病理，這是我們檢測領(lǐng)域一個比較大的內(nèi)容。大量的圖像圖形，在做影像識別時，通過醫(yī)學(xué)專家標注，標注后用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集進行訓(xùn)練，從而訓(xùn)練出細胞病理的基礎(chǔ)模型。這些基礎(chǔ)模型在實驗室生產(chǎn)過程中，做病理識別，TCT識別，微生物樣本識別中發(fā)揮了很大的作用，人效可提升3-5倍。
5、啟迪索微-基因基礎(chǔ)模型
基因基礎(chǔ)模型是另外一個板塊，基因類的數(shù)據(jù)非常多，如何與檢測結(jié)合起來，我們選擇的接口是做了一個基因類的模型，解決耐藥預(yù)測的問題，耐藥有大量的數(shù)據(jù)，通過算法和數(shù)據(jù)的積累，耐藥預(yù)測和病原體鑒定的時長大大縮短，準確度大幅提高。
除了做好自身的數(shù)字化建設(shè)，迪安診斷也在推進對外賦能，打造差異化的數(shù)智產(chǎn)品。我們希望通過數(shù)據(jù)要素和外部的資源進行整合和對接，能夠在一個可信的空間下，利用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)資本化、資產(chǎn)化和產(chǎn)品化的運作。
為了能夠使數(shù)據(jù)資源在更廣的范圍和生態(tài)內(nèi)進行流通，我們的數(shù)據(jù)集也在數(shù)交所得到了產(chǎn)權(quán)認證，此外迪安診斷已在杭數(shù)交上架數(shù)據(jù)產(chǎn)品、數(shù)據(jù)集、數(shù)據(jù)工具、數(shù)據(jù)服務(wù)超過15個。
從數(shù)字產(chǎn)品來說，在B端我們有多模態(tài)醫(yī)檢大數(shù)據(jù)平臺，以及臨床病理大模型。在C端我們探索健康管理產(chǎn)品和智能體?！暗蠒灾恰本褪俏覀兇蛟斓?/span>AI 健管專家，但它不是一個范式的智能體，我們在這個智能體上做了一些接口，例如腸道微生態(tài)和腸道健康能力的解讀。
此外通過對體檢報告的解讀，智能體能夠進行高效的評估和分析，我們通過做大量的數(shù)據(jù)標注，并讓醫(yī)學(xué)專家解讀這些報告，形成了良好的數(shù)據(jù)集和優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)庫。通過這些數(shù)據(jù)庫，用大模型進行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)。目前“迪曉智”對于體檢報告和腸道生態(tài)菌群報告的解讀能力是非常強的。原因在于其背后有大量的技術(shù)支撐和專家的知識，再結(jié)合模型能力，使得“迪曉智”具備極高的準確率。
以上是迪安診斷在數(shù)字化領(lǐng)域的部分實踐，未來我們希望能夠進一步推動IT向業(yè)務(wù)賦能，引領(lǐng)創(chuàng)新業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變。以上是我的分享，謝謝大家。
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