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后疫情時(shí)代的城市醫(yī)療大數(shù)據(jù),需要怎樣的建設(shè)“方法論”?

大數(shù)據(jù)
找準(zhǔn)自身定位,醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的上下游企業(yè)將大有可為。城市級(jí)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系建設(shè),是一個(gè)很宏大的命題。

 城市級(jí)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系建設(shè),是一個(gè)很宏大的命題。

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《“健康中國2030”規(guī)劃綱要》明確將發(fā)展健康產(chǎn)業(yè)作為“健康中國”建設(shè)五大任務(wù)之一,并提出將健康產(chǎn)業(yè)發(fā)展成為國民經(jīng)濟(jì)支柱性產(chǎn)業(yè)的戰(zhàn)略目標(biāo):2020年健康服務(wù)業(yè)總規(guī)模達(dá)到8萬億,到2030年達(dá)到16萬億,全年GDP占比超過10%。

從醫(yī)療大數(shù)據(jù)過往的“大事件”來看:2017年上半年,在三個(gè)月內(nèi),醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)“國家隊(duì)”——中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展集團(tuán)公司、中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)科技發(fā)展集團(tuán)公司、中國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)股份有限公司相繼宣布籌建,三大集團(tuán)的格局迅速奠定。

同一年,一些省市已經(jīng)開展健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心的建設(shè)。

2017年9月,內(nèi)蒙古健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)應(yīng)用工程啟動(dòng),其主要任務(wù)是建設(shè)三級(jí)平臺(tái)、五大數(shù)據(jù)庫和十個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)。2017年12月,健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)中心第二批國家試點(diǎn)啟動(dòng),山東被確定為建設(shè)試點(diǎn)省,成為5個(gè)健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)區(qū)域中心之一。

而在新基建的七大領(lǐng)域中,作為城市底層基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的底座,大數(shù)據(jù)中心的平臺(tái)化水平和運(yùn)營能力,將直接決定新基建的整體成效。而醫(yī)療,將是驗(yàn)證大數(shù)據(jù)中心建設(shè)成色的一把“放大鏡”。

玩家眾多的產(chǎn)業(yè)鏈

此前,雷鋒網(wǎng)曾對(duì)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的流程進(jìn)行過拆解:其中,囊括了數(shù)據(jù)產(chǎn)出、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)應(yīng)用等多個(gè)環(huán)節(jié),每個(gè)環(huán)節(jié)都存在對(duì)應(yīng)的供求關(guān)系。

圍繞這項(xiàng)工程,也存在一條分工明確的產(chǎn)業(yè)鏈。

底層是芯片、服務(wù)器等制造廠商,這是整條產(chǎn)業(yè)鏈基礎(chǔ)的“基礎(chǔ)”,例如戴爾、惠普等老牌廠商。

中層廠商多為存儲(chǔ)計(jì)算服務(wù)以及醫(yī)療信息化解決方案的提供商,為整個(gè)產(chǎn)業(yè)底層做數(shù)據(jù)采集。

以信息化而言,國內(nèi)從事醫(yī)療信息化的廠商眾多,據(jù)前瞻經(jīng)濟(jì)學(xué)人估計(jì)約有600多家,以區(qū)域性供應(yīng)商為主。代表性的企業(yè)有東軟集團(tuán)、東華軟件、衛(wèi)寧健康、萬達(dá)信息、創(chuàng)業(yè)軟件等。但與此同時(shí),醫(yī)療行業(yè)的格局比較分散,區(qū)域性的特點(diǎn)非常明顯,使得這個(gè)行業(yè)“一家獨(dú)大”的現(xiàn)象并不明顯。

最上層的是具有深度學(xué)習(xí)、自然語義分析等核心技術(shù)以及垂直場(chǎng)景探索的初創(chuàng)型企業(yè),近年來涌現(xiàn)的醫(yī)療AI公司均圍繞“數(shù)據(jù)處理服務(wù)”提供多樣化的服務(wù)。

例如,醫(yī)療AI領(lǐng)域的第一梯隊(duì)成員——科亞醫(yī)療。

目前,科亞醫(yī)療的技術(shù)和產(chǎn)品包括:冠脈血管疾病精準(zhǔn)診斷產(chǎn)品線和智能影像解決方案,偏重于PAAS層的應(yīng)用。

在城市級(jí)醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系的建設(shè)方面,科亞扮演的角色更多的是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值——開發(fā)出好的人工智能醫(yī)療產(chǎn)品,提升醫(yī)療服務(wù)的質(zhì)量和效率、讓患者獲益。

2020年1月15日,國內(nèi)第一張醫(yī)療AI三類證花落科亞。這在一定程度上,為沉寂已久的醫(yī)療AI行業(yè)實(shí)現(xiàn)了真正意義上的“破冰”。

醫(yī)療大數(shù)據(jù)建設(shè)的六大痛點(diǎn)

城市級(jí)醫(yī)療大數(shù)據(jù)建設(shè),并不是一個(gè)新概念。從2014年開始,健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)的公司大批涌現(xiàn)。各類企業(yè)以醫(yī)院、醫(yī)生、患者、醫(yī)藥、醫(yī)險(xiǎn)、醫(yī)檢等入口,紛紛布局智慧醫(yī)療與大數(shù)據(jù)。

作為一家以心血管AI為主打產(chǎn)品的公司,科亞如何理解城市級(jí)醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系在新形勢(shì)下的建設(shè)內(nèi)涵?

科亞醫(yī)療負(fù)責(zé)人向雷鋒網(wǎng)表示,城市級(jí)醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系的建設(shè)就是:一個(gè)使醫(yī)療大數(shù)據(jù)從醫(yī)療真實(shí)世界的數(shù)據(jù)變成證據(jù)和工具,發(fā)揮其價(jià)值,推動(dòng)臨床試驗(yàn)和精準(zhǔn)診療的發(fā)展過程。

在醫(yī)改和新基建的大背景下,實(shí)現(xiàn)城市級(jí)醫(yī)療大數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用成為醫(yī)院管理、建設(shè)的重要工作之一,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)醫(yī)院精益運(yùn)營升級(jí)將成為醫(yī)院發(fā)展的重要戰(zhàn)略方向,也成為價(jià)值醫(yī)療升級(jí)的基礎(chǔ)保障。

但隨著醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系建設(shè)的逐漸深入,也陸續(xù)暴露出一些問題和難點(diǎn)。

首先,數(shù)據(jù)歸屬不明確

目前,我國沒有明確的法律規(guī)定數(shù)據(jù)歸屬問題,醫(yī)療數(shù)據(jù)使用權(quán)到底是患者個(gè)人、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、還是參與建設(shè)的企業(yè)?

醫(yī)療行業(yè)內(nèi)的共識(shí)是:數(shù)據(jù)是患者、醫(yī)生、醫(yī)院三方共同的資源,且不能直接用作盈利,一般來說數(shù)據(jù)可以找科研項(xiàng)目合作中使用,使用前必須經(jīng)過患者同意、醫(yī)生必須得到醫(yī)院科研項(xiàng)目申請(qǐng)批復(fù)。

因此,大多數(shù)AI醫(yī)療公司仍是通過與醫(yī)院或主任合作科研項(xiàng)目,獲取數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。

其次,數(shù)據(jù)安全要求高

醫(yī)療數(shù)據(jù)涉及個(gè)人數(shù)據(jù)隱私方面的問題,因此要特別注意個(gè)人數(shù)據(jù)隱私保護(hù),中國《網(wǎng)絡(luò)安全法》規(guī)定“網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營者不得泄露、篡改、毀損其收集的個(gè)人信息;未經(jīng)被收集者同意,不得向他人提供個(gè)人信息。但是經(jīng)過處理無法識(shí)別特定個(gè)人且不能復(fù)原的除外”

所以,AI醫(yī)療公司在使用數(shù)據(jù)時(shí)要進(jìn)行數(shù)據(jù)的無法識(shí)別特定個(gè)人處理,這在一定程度上能夠幫助AI醫(yī)療公司規(guī)避數(shù)據(jù)安全問題。

第三,數(shù)據(jù)開放受限制

中國的醫(yī)療數(shù)據(jù)開放程度有限,主要體現(xiàn)兩個(gè)方面:一是境內(nèi)與境外的流通限制,二是醫(yī)院與醫(yī)院或醫(yī)院與公司之間流通的限制。

境內(nèi)與境外的限制其實(shí)很簡(jiǎn)單,這個(gè)各個(gè)國家都有相關(guān)規(guī)定,而且有的國家規(guī)定的更加嚴(yán)格,比如美國和歐洲。在醫(yī)院與醫(yī)院的流通限制方面,我國大部分的醫(yī)院數(shù)據(jù)都是獨(dú)立存在的,流通起來相對(duì)困難,更談不上共享和數(shù)據(jù)交叉應(yīng)用及數(shù)據(jù)變現(xiàn)。

2017年以來,國家通過立法逐步規(guī)范和開放數(shù)據(jù)的使用,同時(shí)陸續(xù)建立各類數(shù)據(jù)應(yīng)用平臺(tái),通過國家力量和產(chǎn)業(yè)資本的結(jié)合,加快醫(yī)療數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通和數(shù)據(jù)共享機(jī)制,為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的應(yīng)用帶來紅利。

第四,數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一

我國人口眾多,醫(yī)療數(shù)據(jù)豐富,但”數(shù)據(jù)大“不等于 “大數(shù)據(jù)“,臨床數(shù)據(jù)不夠統(tǒng)一和規(guī)范,不同地區(qū)、不同醫(yī)院之間的數(shù)據(jù)沒有建立起聯(lián)系,也沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),因此價(jià)值也得不到體現(xiàn)。

比如影像系統(tǒng)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)問題,超過80%的醫(yī)療大數(shù)據(jù)為影像形式,但PACS系統(tǒng)的生產(chǎn)設(shè)備和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)是不一致的,數(shù)據(jù)交流存在諸多障礙。

第五,數(shù)據(jù)倫理有爭(zhēng)議

盡管AI在醫(yī)療行業(yè)取得了令人矚目的進(jìn)展,但不可否認(rèn)的是,AI的應(yīng)用依然存在一系列的倫理問題,比如:AI造成了個(gè)人信息泄露,導(dǎo)致醫(yī)療事故,責(zé)任方是誰?AI的使用造成了醫(yī)療人員的失業(yè),引發(fā)醫(yī)療產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型,社會(huì)應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)?諸如此類的問題很多,都需要行業(yè)從業(yè)者去面對(duì)和解決。

第六,數(shù)據(jù)成本代價(jià)高

所有基于AI的醫(yī)療技術(shù),都是以”數(shù)據(jù)“為基礎(chǔ)的,目前AI醫(yī)療公司獲得數(shù)據(jù)的渠道分為三種:第一種,與醫(yī)院合作科研項(xiàng)目 第二種,從公開數(shù)據(jù)集下載數(shù)據(jù),第三種,購買數(shù)據(jù)。

總體來說,AI公司獲取數(shù)據(jù)的成本主要在數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)標(biāo)注上,而且隨著模型訓(xùn)練的逐步深入,數(shù)據(jù)吞吐量可能會(huì)是幾何級(jí)數(shù)增長,代價(jià)也會(huì)水漲船高。這對(duì)于AI公司的運(yùn)營來看,將是一筆不小的負(fù)擔(dān)。

醫(yī)療新基建下,誰能把握主動(dòng)權(quán)?

隨著行業(yè)發(fā)展,產(chǎn)品、用戶體驗(yàn)及上下游產(chǎn)業(yè)協(xié)同的逐步完善,尤其在醫(yī)療新基建的建設(shè)浪潮推動(dòng)下,服務(wù)于B端、G端的醫(yī)療大數(shù)據(jù)企業(yè)將迎來無限商機(jī)。

如影像識(shí)別、基因測(cè)序,在經(jīng)過臨床驗(yàn)證、臨床審批、付費(fèi)目錄后,將在醫(yī)療大數(shù)據(jù)體系的建設(shè)中,進(jìn)一步反推底層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的豐富和完善。

在此過程中,誰能夠率先突圍,將能把握更多的主動(dòng)權(quán)。

目前,科亞醫(yī)療現(xiàn)有100多位研發(fā)人員,其中20多位海歸博士,多人曾在醫(yī)學(xué)影像全球知名企業(yè)北美研發(fā)中心擔(dān)任核心研發(fā)職務(wù),在AI技術(shù)、影像分析及醫(yī)療大數(shù)據(jù)方面經(jīng)驗(yàn)豐富。強(qiáng)大的技術(shù)研發(fā)能力也是科亞在國內(nèi)人工智能醫(yī)療成為頭部企業(yè)的根本。

據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,科亞醫(yī)療現(xiàn)擁有4大中心(影像分析中心,生物實(shí)驗(yàn)中心,臨床檢測(cè)中心,工程研發(fā)中心),2個(gè)專項(xiàng)實(shí)驗(yàn)室(人工智能實(shí)驗(yàn)室、免疫治療實(shí)驗(yàn)室),能夠整合包括影像、病歷、病理、生化、免疫、分子診斷等多組學(xué)信息,并以此來保障未來醫(yī)療人工智能在多個(gè)臨床場(chǎng)景上的服務(wù)應(yīng)用。

當(dāng)然,隨著一家公司在行業(yè)里的優(yōu)勢(shì)不斷鞏固,將盤子做大是一件非常正常的事情。

對(duì)于“是否會(huì)往醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的上游延伸”這個(gè)問題,科亞醫(yī)療表示,暫未考慮往上游延伸。

“科亞醫(yī)療的優(yōu)勢(shì)在機(jī)器學(xué)習(xí)、醫(yī)學(xué)圖像分析、自然語言處理、基因信息分析等方面擁有核心技術(shù),因此會(huì)聚焦在醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的中游,希望開發(fā)出更多、更好的人工智能醫(yī)療產(chǎn)品,為患者、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、生命科學(xué)研究機(jī)構(gòu)提供精準(zhǔn)醫(yī)療服務(wù)。”

800億的市場(chǎng),大有可為

據(jù)前瞻產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)計(jì),到2020年我國健康醫(yī)療大數(shù)據(jù)行業(yè)規(guī)模將突破800億元。

從這次疫情之后,醫(yī)療大數(shù)據(jù)的研究與應(yīng)用會(huì)被更多提上議事日程。電子病歷、智慧醫(yī)院、醫(yī)療AI、DRG等投入將進(jìn)一步加大,醫(yī)聯(lián)體、基層醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)體系等新模式建設(shè)也將成為建設(shè)重點(diǎn)。

如何利用AI、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù),提升醫(yī)療機(jī)構(gòu)診治水平、優(yōu)化城市公衛(wèi)體系的精細(xì)化管理能力,將成為地方政府與科技企業(yè)共同面對(duì)的一場(chǎng)大考。

找準(zhǔn)自身定位,補(bǔ)足公共衛(wèi)生治理體系方面現(xiàn)存的“短板”,醫(yī)療大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的上下游企業(yè)將大有可為。

本文轉(zhuǎn)自雷鋒網(wǎng),如需轉(zhuǎn)載請(qǐng)至雷鋒網(wǎng)官網(wǎng)申請(qǐng)授權(quán)。

 

責(zé)任編輯:華軒 來源: 雷鋒網(wǎng)
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