「新基建」的春风下,谁才是医疗大数据平台的「头号玩家」?

发布时间:2020-08-08 12:10:23 作者:AIBigbull2050
来源:ITPUB博客 阅读:191
本文作者: 李雨晨 2020-06-02 18:57
导语:健康医疗大数据平台的建设重心到底是什么?

「新基建」的春风下,谁才是医疗大数据平台的「头号玩家」?

疫情和两会之后,医疗新基建成为一个热议的话题。

5月7日,上海发布“新基建35条” ,首批重大项目总投资约2700亿元。上海已成为全球首个 出 台新基建具体规划的城市。

医疗是这波建设之中关注的重点领域,5G、大数据中心、人工智能均是近年来科技医疗发展重点。

浪潮集团董事长兼CEO孙丕恕在这次“两会”上就建言:依托健康医疗大数据,融合疫情、医疗、交通、通信、旅游等各类数据,形成一套自动化、智能化的疫情大数据协同监测、预警和应急响应机制,实现疫情在线健康状况监测、在线复诊、随访监控,在抗击疫情的同时,最大限度地保护医护人员。

然而,公共卫生体系建设,是一项系统性的工程。而这项工程的一大底座与核心抓手,就是医疗大数据平台。

政策“春风”吹向哪里?

医疗大数据并不是一个新概念。

近年来,政府层面陆续推出了一系列政策和动作。

2016年10月,我国的健康医疗大数据正式进入落地实施阶段,福建省、江苏省及福州、厦门、南京、常州被确定为健康医疗大数据中心与产业园建设国家试点工程第一批试点省市。

2017年上半年,在三个月内,医疗大数据产业“国家队”——中国健康医疗大数据产业发展集团公司、中国健康医疗大数据科技发展集团公司、中国健康医疗大数据股份有限公司相继宣布筹建,三大集团的格局迅速奠定。同一年,第二批国家试点在山东、安徽、贵州三个省开展。

2018年9月,国家卫健委印发了《国家健康医疗大数据标准、安全和服务管理办法(试行)》,对医疗健康大数据行业从规范管理和开发利用的角度出发进行规范。

几乎每年都会吹来的政策春风下,健康医疗大数据平台的建设重心到底是什么?

东南大学公共卫生学院在中国社会科学报上的一篇文章列出了几项要点:

第一, 是对疾病防控进行重要的监控。例如,建设慢性病防控平台,达到降低慢性病发病率、延缓疾病发展的目的;其次,通过对区域内慢性病患者药物使用情况分析,开展区域内药品资源优化配置等工作。

二是 传染病防控平台。构建多部门联动,以疾控中心和医院为主,集传染病主动监测、预警、应急管理于一体的传染病防控大数据平台,提高重大公共卫生事件应急能力。

这一点也是新冠肺炎疫情之后,多位“两位”代表的共同呼声。

当然,医疗大数据平台的第三个目的,是 整合区域内的医疗信息,以医联体为载体、建设互联网医院服务平台,提供在线问诊等互联网属性的医疗服务,弥补医联体内各医疗机构之间的水平差异,提高区域医疗卫生服务能力与资源利用效率。

一条分工明确的产业链

从流程来看,医疗大数据囊括了数据产出、数据收集、数据储存、数据加工、数据分析和数据应用等多个环节,每个环节都存在对应的供求关系。

围绕这项工程,也存在一条分工明确的产业链。

底层是芯片、服务器等制造厂商,这是整条产业链基础的“基础”。

2012年开始,英特尔就在医疗大数据方向进行布局。

当时,英特尔向上海市卫生局(现上海市卫生计生委)提供了为大数据存储、管理、处理和查询需求开发的Apache Hadoop软件英特尔分发版与英特尔至强解决方案。

北医三院也基于Hadoop分布式大数据技术实现分布式的数据存储,为复杂的临床数据分析构建了多个分布式数据计算节点。

另外,作为基础架构提供方,2013年,英特尔与医疗行业应用软件开发商——嘉和美康达成合作。

当时,嘉和美康信息技术有限公司副总经理范可方曾表示:“我们在嘉和CDR方案中采用了基于大数据技术的数据库,由于英特尔公司的Hadoop数据库已经完成了从芯片硬件到数据库管理的全面优化,降低了我们在应用软件产品化方案化过程中的工作量和总体成本。”

中层厂商多为存储计算服务以及医疗信息化解决方案的提供商,为整个产业底层做数据采集。

例如主打云医学影像大数据云平台的万里云,依托阿里健康、万东医疗、鱼跃集团和美年大健康的平台优势,构建医学影像大数据云平台,提供远程医学影像服务以及影像云技术服务,建设运营线下第三方医学影像中心,并提供与该服务和运营相关的技术开发、推广、咨询服务。

与此同时,这一层也是信息化厂商的天下。

这些原本基于医疗IT解决方案的公司,在多年的发展过程中与医院建立了非常好的信任度,对医疗行业的认知有比较深的理解,也具备医疗数据处理的能力。

在原有的基础上,医疗信息化公司开始根据院内的不同需求,走不同的发展路线。

值得一提的是,中国的智慧医疗云平台的构建主要是以人口信息数据库、电子病历数据库和电子健康档案数据库等三大数据库为支撑。

以电子病历数据库为例,联众开发了电子病历系统,整合了HIS、LIS、PACS、RIS、病理、超声、内镜、合理用药等系统,实现医院业务数据的共享,消除医院内部信息孤岛。

东软也是医疗信息化行业的老牌厂商。

在院内平台方面,2017年,东软推出医院核心业务平台RealOne Suite,主要目的是为了实现院内外的互联互通和多个系统之间的数据共享,并以此来更好地支撑医院诸多业务流程的高效运行和精细化管理;在区域平台方面,东软在区域内以健康档案为核心搭建互联互通平台,先后帮助辽宁、青海等9省建立了省级卫生信息平台。

上层的是具有深度学习、自然语义分析等核心技术以及垂直场景探索的初创型企业,近年来涌现的医疗AI公司均围绕“数据处理服务”提供服务。

雷锋网了解到,2月5日,由市公卫中心指导、医疗AI公司依图医疗开发的“新型冠状病毒性肺炎智能评价系统”在上海市公共卫生临床中心上线,利用人工智能等技术对肺部CT影像的新型冠状病毒性病灶进行定量分析、疗效评价和预测预后。

此前,依图医疗曾推出AI防癌地图,在提供AI辅助诊断系统的同时,帮助公卫体系建立筛查数据库,通过医疗数据积累,计算出该市区的各类肿瘤患病率,这与一直提倡的“治未病”概念较为吻合。

成立于2013年的医渡云,进行的是更基础化的工作:帮助医院跨系统、跨业务进行医疗数据的存储、处理和分析,对非结构化数据进行结构处理,并利用人工智能和机器学习,帮助医院和医生提高临床服务质量、科研转化率和管理效率。

疫情期间,医渡云团队第一时间协助宁波卫健委建立了新冠肺炎疫情监控大数据平台,动态显示确诊病例变化情况、不同类型的累计病例、确诊数量的预测、疫情发展趋势对比分析、RT指数、RT变化趋势、治愈率情况等最新信息。

https://www.leiphone.com/news/202005/NX97LdvwcZ1FTPgf.html

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